多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

感烟探测器在地下车库中应用的可行性探析

分析了感烟探测器的优势，并从法规要求和技术两个方面探讨了在地下车库中应用的可行性，提出在经济、技术不断加强的条件下，感烟探测器在地下车库中大有可为。     

无线传感器网络中保证覆盖的最少节点部署

无线传感器网络的能量消耗是空间不均匀的,但当前多数的部署方法考虑得较少,网络的能量利用率低,因此提出了保证覆盖率和网络生存期的最少节点部署问题.基于传感器网络的数据传输特性,从提高能量效率和降低剩余能量的角度提出了节点数递减的重叠放置方法和节点密度递减的随机部署方法.两种新部署方法比已有部署方法需要的节点数少,剩余能量低,因而提高了能量利用率.最后,仿真实验表明,两种新部署策略的能量效率是已有方法的3～4倍.     

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。     

基于动态可调簇的能量感知无线传感网数据收集协议

针对无线传感网中高效数据收集和传输的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据收集协议ACEDGP(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Gathering Protocol)。该协议初始时根据区域将节点等分成许多簇结构,簇首节点负责簇内部数据的收集和聚合,距离较远的簇通过其他簇首节点的转发实现数据的收集;随着时间的推移和节点能量的减少,ACEDGP能够统计各簇首能量消耗预测簇的通信频次,根据动态调整簇策略选择合适的簇首节点和合并分裂各个相邻的簇,保证各簇首节点簇内数据收集和簇间数据转发的能量平衡。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,ACEDGP能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

基于节点剩余能量的分时分簇LEACH改进算法

针对无线传感网络中高效路由协议的设计问题,基于传感器节点的剩余能量提出一种分时分簇的改进LEACH算法。算法通过分时分簇方式,有效克服了传统LEACH算法中簇首数目不稳定的缺陷,且不会额外增加网络的能耗,使得簇首在整个网络中的分布以及网络的能量消耗更加均衡,有效延长了传感器网络的正常工作时间。仿真实验验证了改进算法的有效性。     

多传感器融合系统航迹号管理方法

多目标杂波环境下 ,多传感器探测形成的航迹之间呈现错综复杂的关系 ,多传感器系统融合中心航迹管理成了迫切需要解决的问题。在原有单航迹号分配方法的基础上 ,提出多航迹号分配方法 ,并扩展到立体图航迹号管理方法。尤其是航迹号立体图的引入 ,为航迹管理提供了一个新的思路。