区域性覆盖的卫星轨道和星座设计

探讨了区域性覆盖卫星星座设计方法.为实现我国区域连续覆盖,对倾斜圆轨道星座,σ星座,椭圆回归轨道星座,极轨卫星星座,赤道轨道星座等设计方案优缺点进行研究,综合比较和仿真分析,赤道轨道星座和倾斜圆轨道星座,是对我国区域连续覆盖的较好方案.     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

区域增强导航定位系统的无线定位方法

导航与定位被誉为现代战争的北斗星,在军事热点地区构建区域增强导航定位系统可以作为现役导航定位系统的备份和补充,可形成战场生命力更强的综合导航定位系统.分别研究了无线定位的基本类型和基本定位方法,并综合比较了它们的优缺点,提出移动台主导的定位类型和TOA/TDOA无线定位方法更适合区域增强导航定位系统.     

水下无线传感器网络的节点精确定位

以无线传感器网络(WSN)水下应用为背景,针对特定的环境要求,提出了一种可实现网络规模升级的分布式无锚点网络节点自定位机制。该定位算法通过距离误差估计和分布式坐标计算方法,有效地减少了由于测量距离误差所带来的坐标计算误差和节点坐标计算所带来的通信开销,有利于网络节点能量的合理使用和大规模的WSN布放。通过试验仿真计算,验证了该定位机制的合理性,为水下WSN应用提供了有力的技术支持。     

星机双基地合成孔径雷达方位向成像性能分析

星机双基地合成孔径雷达系统中,由于收发平台运动速度差异较大,因此需要对收发波足(波足是指波束在地面的投影)的运动速度进行合理的设置,减小收发波足速度差,尽可能地提高收发波足覆盖范围和时间,进而实现高分辨率、大方位场景成像。根据收发波足覆盖时间的相互关系,分析收发波足共同覆盖范围内的方位向成像性能。分析收发波足方位向位置偏移对方位向成像性能的影响,从而对星机双基地合成孔径雷达系统的波束同步精度提出要求。仿真结果表明,所提出的方法能够很好地分析收发波足同步误差对成像性能的影响,能够为星机双基地合成孔径雷达系统设计提供重要参考。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制。该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗。仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期。     

编辑手机报应突出“四性”

<正>针对手机报短而精的特点,编辑要做到开门见山,提出主题,以题概文;导语为先,引领方向,正文补充;长篇短编,短篇精编,灵活取舍;多方选稿,善于综合,归纳总结;利用搜索,丰满稿件,不留问号。美国媒介理论家保罗·莱文森认为:人类有两种基本的交流方式——说话和走路。可惜,自人类诞生之日起,这两个功能就分道扬镳,直到手机横空出世,才将这两种相对的功能整合起来,集于一身……无线移动的无限双向交流潜力,使手机成为信息传播最方便的媒介。2004年7月,     

(2015GIS)基于GIS的视频传感器覆盖范围计算方法

视频传感器覆盖范围计算是视频传感器网络初始配置、优化部署等的核心基础,其精度严重影响覆盖分析的结果,然而现有很多方法并未考虑计算方法执行效率与精度的影响,而方法的精度与效率在大范围监控视频覆盖分析应用中显得尤为重要。文章提出了一种兼顾速度与精度的视频传感器覆盖范围计算方法,首先将地理空间进行格网化;然后计算每个格网角点被视频传感器其覆盖状况,用0或1表示;接着,以格网四个角点的覆盖情况描述格网的覆盖情况,将格网分为16种覆盖状态;然后,逐步细化整个格网覆盖状态非(0000)和(1111)的格网,直至达到预设精度;最终获得视频传感器的覆盖范围。实验结果表明,本文方法能够更为精确地获得部署在地理场景中视频传感器的覆盖范围,同时兼顾了计算方法的速度和精度。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。