The usage of wireless sensors has become widespread for the collection of data for various Internet of Things (IoT) products. Specific wireless sensors use optical fiber technology as transmission media and lightwave signals as carriers, showing the advantages of antielectromagnetic interference, high sensitivity, and strong reliability. Hence, their application in IoT systems becomes a research hotspot. In this article, multiple optical fiber sensors are constructed as an IoT detection system, and a Transmission Control Protocol (TCP)/Internet Protocol (IP) communication stack is used for the sensor module. Furthermore, design of gateway module, data server, and monitoring module is established in order to run the data server in the Windows system and communicate across the network segments. Furthermore, the optical fiber sensor is connected to the development board with WiFi, meanwhile considering the optical fiber wireless network’s congestion problem. The fuzzy logic concept is introduced from the perspective of cache occupancy, and a fiber sensor’s network congestion control algorithm is proposed. In the experiment, the IoT detection system with multiple optical fiber sensors is used for water level detection, and the sensor’s real-time data detected by the User Interface (UI) are consistent with the feedback results. The proposed method is also compared with the SenTCP algorithm and the CODA algorithm, and it was observed that the proposed network congestion control algorithm based on the fuzzy logic can improve network throughput and reduce the network data packet loss.

中文翻译：

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基于物联网的水位检测系统支持模糊逻辑控制和光纤传感器

无线传感器的使用已广泛用于收集各种物联网 (IoT) 产品的数据。特定的无线传感器以光纤技术为传输介质，光波信号为载体，具有抗电磁干扰、灵敏度高、可靠性强等优点。因此，它们在物联网系统中的应用成为研究热点。本文将多个光纤传感器构建为物联网检测系统，传感器模块采用传输控制协议（TCP）/互联网协议（IP）通信栈。此外，还建立了网关模块、数据服务器和监控模块的设计，以便在Windows系统中运行数据服务器并实现跨网段的通信。此外，光纤传感器通过WiFi连接到开发板，同时考虑到光纤无线网络的拥塞问题。从缓存占用的角度引入模糊逻辑概念，提出一种光纤传感器的网络拥塞控制算法。实验中采用多光纤传感器物联网检测系统进行水位检测，用户界面（UI）检测到的传感器实时数据与反馈结果一致。将所提出的方法与SenTCP算法和CODA算法进行了比较，发现所提出的基于模糊逻辑的网络拥塞控制算法可以提高网络吞吐量，减少网络数据包丢失。同时考虑光纤无线网络的拥塞问题。从缓存占用的角度引入模糊逻辑概念，提出一种光纤传感器的网络拥塞控制算法。实验中采用多光纤传感器物联网检测系统进行水位检测，用户界面（UI）检测到的传感器实时数据与反馈结果一致。将所提出的方法与SenTCP算法和CODA算法进行了比较，发现所提出的基于模糊逻辑的网络拥塞控制算法可以提高网络吞吐量，减少网络数据包丢失。同时考虑光纤无线网络的拥塞问题。从缓存占用的角度引入模糊逻辑概念，提出一种光纤传感器的网络拥塞控制算法。实验中采用多光纤传感器物联网检测系统进行水位检测，用户界面（UI）检测到的传感器实时数据与反馈结果一致。将所提出的方法与SenTCP算法和CODA算法进行了比较，发现所提出的基于模糊逻辑的网络拥塞控制算法可以提高网络吞吐量，减少网络数据包丢失。提出了一种光纤传感器的网络拥塞控制算法。实验中采用多光纤传感器物联网检测系统进行水位检测，用户界面（UI）检测到的传感器实时数据与反馈结果一致。将所提出的方法与SenTCP算法和CODA算法进行了比较，发现所提出的基于模糊逻辑的网络拥塞控制算法可以提高网络吞吐量，减少网络数据包丢失。提出了一种光纤传感器的网络拥塞控制算法。实验中采用多光纤传感器物联网检测系统进行水位检测，用户界面（UI）检测到的传感器实时数据与反馈结果一致。将所提出的方法与SenTCP算法和CODA算法进行了比较，发现所提出的基于模糊逻辑的网络拥塞控制算法可以提高网络吞吐量，减少网络数据包丢失。