A wireless optical fiber interferometer arterial pulse wave sensor system is developed for remote sensing. The wireless optical fiber sensor system consists of Zigbee communication modules and an optical fiber interferometer arterial pulse wave sensor. The optical fiber arterial pulse wave sensor is an in-line Michelson interferometer enclosed with steel reinforcement in a heat-shrinkable tube. The Zigbee communication modules are composed of an ATmega128L microprocessor and a CC2420 Zigbee chip. The arterial pulse waves detected by the optical fiber sensor were transmitted and received via the Zigbee communication modules. The experimental results show that the wireless optical fiber sensor system can be used for monitoring the arterial pulse waves remotely.
When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.
Tao, Tao;Yang, Jianfeng;Wei, Wei;Wozniak, Marcin;Scherer, Rafal;Damasevicius, Robertas
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3554-3570
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2021
With the rapid development of the Chinese water project, the safety monitoring of dams is urgently needed. Many drawbacks exist in dams, such as high monitoring costs, a limited equipment service life, long-term monitoring difficulties. MEMS sensors have the advantages of low cost, high precision, easy installation, and simplicity, so they have broad application prospects in engineering measurements. This paper designs intelligent monitoring based on the collaborative measurement of dual MEMS sensors. The system first determines the endpoint coordinates of the sensor array by the coordinate transformation relationship in the monitoring system and then obtains the dam settlement according to the endpoint coordinates. Next, this paper proposes a dual-MEMS sensor collaborative measurement algorithm that builds a mathematical model of the dual-sensor measurement. The monitoring system realizes mutual compensation between sensor measurement data by calculating the motion constraint matrix between the two sensors. Compared with the single-sensor measurement, the dual-sensor measurement algorithm is more accurate and can improve the reliability of long-term monitoring data. Finally, the experimental results show that the dam subsidence monitoring system proposed in this paper fully meets the engineering monitoring accuracy needs, and the dual-sensor collaborative measurement system is more stable than the single-sensor monitoring system.
This study was intended to develop the system automatically controlling travel direction of combine by means of sensing paddy rows. The control system was composed of three detecting levers having different length, micro-switch, microcomputer and electro-hydraulic control system. Sensor and control system developed was tested to estimate optimum design values and its actual performance as installed in combine. The computer simulation and performance test at simulated and actual field were conducted to test for possibility of practical use. The results of the study arc summarized. as follows: 1. The travel traces of combine hiving the conventional sensor with 2 levers and the new sensor detecting the slope of paddy rows were compared through computer simulation. Turning frequency of combine having new sensor was fewer than that of conventional sensor, but the rate of turning for the combine with new sensor was much greater than that of conventional sensor. 2. As sensor was established behind the tip of divider, the sensor itself well followed paddy rows but the tip of divider did not, resulting in divider being deviated from paddy rows. It was analyzed that the sensor should be attached closer to the tip of divider to have a better performance of the control system. 3. The greater the length of sensor lever for given location of sensor attachment and combine forward speed, the higher sensitivity of turning in control system. Moreover, increasing combine speed resulted in a worse performance of control system following paddy rows. Consequently, it was necessary that an optimum length of sensor attachment and for the range of combine operational speed. 4. Field test of combine installed with the sensor and electro-hydraulic system developed in this study showed that it may be operated smoothly and well behaved to paddy rows to 4th gear of combine speed which was 59cm/s. Consequently. it was concluded that the combine with the guidance control system developed in this study may be successfully used for paddy combining.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.9
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pp.2127-2133
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2010
In this paper, we proposed an architecture for supporting sensor transparency in sensor node operating systems, design the standard APIs (Application Programming Interfaces) and sensor device abstraction to provide the sensor transparency and implemented the sensor transparency in the TinyOS, the most well known sensor node operating system. With the proposed sensor node operating system which can support the sensor transparency, application developers can develop the target applications independent to each sensor device by using the standard APIs provided by the sensor node operating system and the sensor device manufacturers also can develop sensor device drivers by using the standard hardware interfaces and HAL (Hardware Adaptation Layer) interfaces independent to the specific hardware platform of sensor nodes.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.4
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pp.569-576
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2004
In this paper, passive telemetry capacitive humidity sensor system using a RLSE(Recursive Least Square Estimation) technique is proposed. To overcome the problem like power limits and complications that general passive telemetry sensor system including IC chip has, the principle of inductive coupling is applied to model the sensor system. Specially. by applying the forgetting factor we show that the accuracy of its estimation can be improved even in the case of time varying parameter and also the convergence time can be reduced.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.457-459
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2003
This paper considers the application of Fuzzy Logic to Smart Decision process of Smart Sensor system that interprets and response to the change of environmental parameters. The considered system consists of three sensors: temperature sensor, humidity sensor and pressure sensor. The smartness of system is constituted by the applying of Fuzzy Logic. The paper discusses the technical details of the application of Fuzzy Logic for making the system to be smarter.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.15
no.6
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pp.75-82
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2012
The sensor registry system has been proposed to interpret and process semantics of sensor data independently of heterogeneous sensor networks. However, the existing sensor registry system provides the static processing method. In other words, the existing system reduces the overall performance because it executes unnecessary operations and does not consider data scope to be used. To resolve the problem of the existing sensor registry system, this paper proposes a performance enhancement model based on sensor metadata reusability and scoping. The proposed model in this paper provides a function that can decide a proper scope of sensor metadata from the sensor registry system. The proposed model improves the overall performance by providing reusability of sensor metadata. This paper also shows the advantages of the proposed model through the comparative performance evaluation.
In this paper, describe the automatic climbing wheelchair system use an articulated crawler mobile robot. This wheelchair system(call system) is composed of sensor detecting part and wireless communication part with PC. The sensor parts are consisted of sloping sensor and ultrasonic sensor part. The sloping sensor measures the sloping angle of system, and the ultrasonic sensor measures the distance of system's front wheel center from stair. PC will generate the operation data to climb up the stair using the measured data and make primitives for the system. At firsts This system transfer from sensor data to the PC. PC calculate the operation data to climb up the stair from the internal algorithm. We simulated the system in various stair angle slope($25^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$), and tested it on the real staircase with width 37cm, highlt 18cm, Angle $26^{\circ}$ . There were $0.350^{\circ}$ - $1.060^{\circ}$ Angle errors while climbing because adapted sensor has a precision $0.35^{\circ}$ in resolution. Finally, We implemented the sensor detecting part and the wireless communication park and practiced our system in 4cm/sec speed.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.6
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pp.339-345
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2013
This paper addresses the system lifetime maximization algorithm in multi-hop sensor network system. A multi-hop sensor network consists of many battery-driven sensor nodes that collaborate with each other to gather, process, and communicate information using wireless communications. As sensor-driven applications become increasingly integrated into our lives, we propose a energy-aware scheme where each sensor node transmits informative data with adaptive data rate to minimize system energy consumption. We show the optimal data rate to maximize the system lifetime in terms of remaining system energy. Furthermore, the proposed algorithm experimentally shows longer system lifetime in comparison with greedy algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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