无线传感器网络在气体源预估定位中的应用

基于气体污染源浓度衰减模型,分别采用极大似然预估算法(M LE)、非线性最小二乘算法(NLS)对气体污染源定位进行了研究。仿真实验对比了两种算法在不同的传感器节点以及背景噪声情况下对预估定位误差的影响。结果表明:当环境背景噪声较小时,NLS可以得到比M LE算法更精确的预估结果。当环境背景噪声较大时,M LE算法比NLS算法有着更强的鲁棒性。     

一种改进的DV-Hop定位算法

自身定位算法的优劣直接影响着无线传感器网络中目标定位的精度。为了提高定位精度,提出了基于加权质心和改进型DV-Hop的WSN定位算法。首先介绍了本算法的思想,详细阐述了算法的具体实现过程并对该算法进行了算法描述,最后通过仿真实验证明本文提出算法的定位精度得到了提高。     

MEM模型在多传感器多目标无源定位与跟踪中的应用

针对多传感器机动多目标无源定位问题的目标数量多、定位难的特点 ,采用复合弹性系数神经网络模型对该问题进行建模 ,并进行组合优化 ,以期能利用多个传感器较准确地对多个机动目标进行无源定位与跟踪。仿真结果表明该模型能有效地锁定真实目标 ,当多个目标较分散或较集中时 ,该模型仍能有效锁定和跟踪     

无线传感器网络功率控制的质心定位算法

在无线传感器网络的诸多应用中,迫切需要对事件发生区域或者数据来源进行定位,特别是在无锚节点的情况下。为此该文提出一种基于功率控制的质心定位算法(CLAPC),采用离散功率控制的方式对目标区域进行虚拟网格划分,从而确定包含未知节点的最小区域,在提升系统能效的同时,提高了节点的定位精度。算法无需部署锚节点,具有较高的实用性,仿真实验也进一步验证了算法的有效性。     

基于光电传感器的目标轮廓提取及其识别

针对物体外形轮廓特征,给出一种基于主动式光电传感器的轮廓特征提取方法,该方法是通过物体经过传感器组视场时各传感器输出状态来获取特征信息;并结合稀疏表示理论,提出一种基于稀疏表示的目标轮廓识别算法,该算法是将测试样本投影到稀疏域,依据系数的稀疏性对测试样本进行分类。数值仿真与实验结果表明：采用光电传感器组获取的信息能够有效地描述物体;且通过本文算法对不同类型物体进行分类,具有良好的识别效果;对不同条件下获得的特征样本进行分类时,具有良好的鲁棒性。     

基于关联度分析的WSN节点信任模型研究

该文基于社会网络关联度分析的无线传感网络节点信任模型进行研究。给出了无线传感器网络的模型并将其与社会网络模型进行了相似性分析;建立了基于社会网络关联度的WSN节点信任模型,提出了基于关联度的传感器节点信誉度的计算方法;并设计了基于滑动窗口的传感器节点信任值计算及更新算法(SNTUA)。通过仿真实验,证明了该算法的有效性和准确性,其性能优越于其他两种算法。     

分布式室内移动机器人的定位与导航

针对当前移动机器人定位与导航成本较高的问题,提出了一种低成本、高性能的分布式导航方案。以性价比较 高的RPLIDAR激光传感器为核心,采用分布式软件的设计思想,设计了传感器的软件接口;采用DWA方法进行局部路 径规划。设计实现了移动机器人的定位与导航。实验结果表明该方案具有可行性与高效性。     

智能气体传感器研究

为了解决现有气体传感器分辨率差、稳定性也欠佳的问题，急需发展智能气体传感器技术。文中介绍了智能气体传感器的工作原理，利用三类不同气体传感器组成了气体传感器系统，用模式识别技术对６种不同气体不同浓度的３６个样本进行了测量和识别，并对６个未知样本进行测识，识别率可达１００％。     

应用免疫策略的多传感器决策融合设计

使用基于改进型人工免疫策略的优化算法,在统计相关的观测条件下,对固定融合规则的基于奈曼-皮尔逊准则的分布式多传感器决策融合系统进行优化设计。算法首先以筛选算子进行预搜索缩小范围,然后使用人工免疫策略方法进行全局搜索,计算过程无须使用目标函数的导数信息。对分布式多传感器决策融合系统的优化设计结果表明,优化算法在收敛性和精度上均优于传统梯度算法,并在此基础上对不同信号期望值下的最优融合规则进行了讨论。     

一种新的智能内窥镜导航系统

本文介绍了一种新的智能内窥镜导航系统。该系统用于实现内窥镜的智能导航介入。其中导航方法是基于视觉传感器和触觉传感器的多信息融合的方法。在视觉传感器中采用了一种基于自适应阈值图像分割算法的寻径方法,该方法采用加速的最大类间方差法进行阈值分割。在触觉传感器中采用了基于MEMS技术的硅微触觉传感器,四个硅微触觉传感器被封装在内窥镜头部表面,可以获得内窥镜头部全方向的压力。本文通过实验验证了该导航系统的可行性及可靠性,该方法的应用弥补了传统方法中因暗区不明显而无法引导内窥镜的不足,提高了内窥镜导航的精度和可靠性。     

基于信赖域的无线传感器网络节点定位算法

在无线传感器网络中,基于测距的无线定位方法通常基于各类测距模型,以最小二乘法估计位置初值,再利用优化算法提高定位精度。由于测距过程受到各类噪声及其分布变化的影响,在低信噪比情况下传统优化算法存在精度降低、收敛性差等性能恶化的问题,通常导致估计的结果不是最优。针对这一问题,将信赖域算法用于迭代优化过程,使用锥模型函数逼近定位目标函数,将目标函数的优化过程转变为一系列最优化子问题。仿真结果表明,该方法性能稳定,收敛速度快,在低信噪比环境下比传统算法具有更好的定位性能。     

一种非线性系统的传感器故障隔离方法

将基于参数区间的故障隔离方法推广到非线性系统传感器故障的隔离,首先给出非线性系统模型并对传感器故障进行定义,然后给出了非线性系统传感器故障隔离算法,最后在在单连杆机械手模型上进行仿真实验,结果验证了该方法用于非线性系统传感器故障隔离的有效性。     

基于矢量阵列的定位方法

为了实现对低信噪比环境下声源目标的准确定位,基于二元矢量阵列的定位原理,提出了矢量阵列的球面交汇定位方法和双曲面交汇定位方法,并通过仿真对比了两种方法在时间测量及时延误差影响下的定位性能。实验结果表明:球面交汇法的定位误差更小,具有较强的应用价值。     

LAD准则下的无线传感器网络节点定位方法

多维标度算法广泛应用于无线传感器网络的节点定位。经典的MDS算法通过构造距离平方矩阵(非相似性矩阵)和进行双质心变换,在相似性空间中根据最小二乘准则进行求解。若测量噪声为高斯白噪声,经过变换后,相似性矩阵中元素的误差不再服从高斯分布,基于LS的估计不再是最优的。针对这一问题,用最小绝对值偏差准则改进MDS算法代价函数,对无线传感器网络节点定位进行研究。仿真结果表明,该方法具有良好的稳健性,比经典MDS算法具有更好的定位性能。     

分布式目标检测融合决策优化算法

现有分布式目标检测系统的优化一般采用穷举法、SFFO算法或SOFF算法,计算复杂,且优化结果强烈依赖初值。该文采用蚁群算法和爬山变异算法结合,提出爬山变异蚁群算法及同步优化传感器判决门限和融合中心决策规则,理论上是一种全局最优算法。数值试验的结果表明,和相关算法相比,融合系统的贝叶斯风险降低了15%～20%,且优化结果不依赖初值,计算复杂度低于其他算法。     

多信息融合技术及在无损检测中的应用

研究了基于D-S证据理论的多传感器决策层信息融合的实现方法和算法,探讨了将Dempster联合规则推广到多源信息时取消中间联合过程的归一化计算问题,推导出了改进算式。应用于无损检测,用超声波等三种传感器对一铸件进行无损检测仿真实验,结果证明能够提高检测速度与检测精度。     

基于FPGA的平板式数粒机检测系统

针对目前国内药品检测数粒机大多是多通道数粒机,存在稳定性差、检测精度低等缺陷,课题组提出了基于FPGA的平板式数粒机检测系统。采用现场可编程门阵列（FPGA）作为控制系统的核心,对面阵图像传感器进行参数配置、图像数据采集,并对原始图像进行增强预处理。再由FPGA运用Canny算法获取图像采集单元的药粒目标轮廓信息,运用质心法获取质心位置坐标,采用检测线目标位置预测计数方法实现药品的高速在线检测计数。实验结果表明,基于FPGA的面阵图像传感器数粒机系统可以实现高速度、高精度的在线计数。     

基于过程神经网络的六维力传感器动态解耦研究

六维力传感器动态解耦方法主要集中于不变性动态解耦方法和迭代解耦方法,其解耦效果取决于建模精度,强耦合情况下解耦误差大,工程实现复杂.文章针对这一问题提出一种基于过程神经网络动态解耦算法,将六维力传感器输入输出及网络权函数进行相同正交基展开,简化计算过程,求解六维力传感器输出输入耦合关系.实验结果表明,过程神经网络在六维力传感器动态解耦中应用效果良好,为动态解耦提供了一种新方法.     

基于模糊Topsis的传感器资源分配算法

影响传感器资源分配的目标属性有多种.文中将目标模糊多属性效用作为传感器资源分配的依据,提出了一种基于模糊Topsis的传感器资源分配算法,并分别给出了影响资源分配的目标多属性模糊效用函数.提出了几种传感器资源分配性能评价指标.仿真结果表明,该算法充分考虑了目标跟踪和威胁等多因素,更符合不同目标对传感器资源的需求.     

基于环境传感器和穿戴式传感器的行为异常检测

针对独居老人频繁出现行为异常的情况,提出了基于热释电红外传感器和穿戴式传感器的老人行为异常检测系 统。设计了行为异常检测的硬件环境,介绍了红外传感器和穿戴式传感器的工作原理,提出了依据重力加速度所在轴向 检测老人躺下位置是否发生异常的方法,并融合了红外传感器和穿戴式传感器的信息对躺下位置异常进行检测。在1 居室的家庭环境中对位置异常检测的方法进行验证,通过实验的方法验证了算法的可行性,并确定了检测躺下状态的阈 值。系统能有效实现对独居老人是否发生躺下位置异常进行检测。