基于物联网的战地装备安全监管问题研究

针对战地环境中军事装备的安全监管问题,分析了战地装备安全监管应用系统的整体结构与功能层次,给出了基于RFID射频识别技术、无线传感器等物联网技术的硬件平台设计方案,以及基于数据采集、分析、融合、传输和可视化技术研发监管控制软件的实现方案。该系统部署应用后可实现对装备实时、连续、精确的分级监管,能够确保装备管理的安全和高效,提高部队指挥决策能力。     

车载火控系统标定原理及误差分析

巡航导弹的快速发展改变了现代战争的作战模式,为了实现对该目标的有效拦截,将防空火控系统组网是一种有效手段。文中以车载火控系统组网为例,介绍了火控系统两种标定方法的原理,并结合目标态势对误差进行了分析,结果表明系统标定引入的误差与定位定向设备精度、标定系统距离和目标态势都是相关的。     

无线传感器网络DV-Hop节点定位改进算法

针对无线传感器网络中距离无关类节点定位算法定位误差较大的问题,提出了一种改进型DV-Hop节点定位算法。通过设置待定位节点到信标节点间的最小跳数门限,降低了定位累积误差;改进了平均每跳距离估计方法,并利用信标节点测量的位置误差作为修正值,对每跳距离的估计值进行修正;待定位节点仅选取与之较近的信标节点计算位置,降低了距离误差。仿真结果显示,在信标节点比例和网络节点总数相同的条件下,改进算法性能明显优于DV-Hop算法。     

THO-MAC:一种两跳优化的低延迟低功耗无线传感器网络介质访问控制协议

功耗与延迟是无线传感器网络介质访问控制协议设计首要考虑的两个问题。提出了一种新的传感器网络低延迟、低功耗、接收节点初始化异步介质访问控制协议——THO-MAC协议。通过准确预测接收节点的唤醒时间,THO-MAC协议调度发送节点侦听信道,从而减少发送节点空闲侦听能量浪费。THOMAC协议在发送节点两跳转发节点集中选择使报文两跳转发延迟最小的转发节点,从而降低报文传输延迟。使用NS2模拟器对THO-MAC协议进行了详细模拟。模拟结果显示,与RI-MAC和Any-MAC协议相比,THOMAC协议可以减少35.5%和18%的报文传输延迟,同时节省23.5%和15.5%的节点功耗。     

惯性导航在线标定滤波技术

在整个惯性导航标定过程中,滤波性能的好坏会直接影响到在线标定的精度。首先描述了惯性导航的误差累积等系统特性;然后详细介绍了几种典型的滤波算法和鲁棒滤波技术所取得的理论成果及各自优缺点,并阐述了在线标定中的应用情况;接下来分析了在线标定滤波技术的发展趋势,介绍了一种新型滤波方法;最后提出在线标定滤波技术的研究发展方向。     

巨磁阻传感器在齿轮精细检测中的应用

提出一种利用巨磁阻传感器进行齿轮精细检测的方法,介绍该方法的检测原理和系统组成,从可分辨最小磁场、时间响应和温度特性3个方面分析应用巨磁阻传感器的可行性和有效性,并通过实例测量实现对齿轮的磨损、点蚀等故障的有效检测与诊断.     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

速度加姿态匹配的捷联惯导在线标定路径设计

捷联惯导误差参数的时变性对导航精度的影响很大,需要进行在外场条件下的在线标定.逆向运用PWCS可观测性分析理论,分析了“速度+姿态”匹配条件下惯导12个误差参数(陀螺和加速度计的零偏及刻度系数误差)完全可观测的条件,提出了车载惯导在线标定的路径设计原则,最后仿真验证了所设计原则的有效性.     

仪器柔度标定误差对杨氏模量压入识别的影响

针对材料杨氏模量仪器化压入识别的2种代表性方法——Oliver-Pharr方法和Ma方法,通过有限元数值模拟分析了仪器柔度标定误差对杨氏模量识别精度的影响。结果表明：仪器柔度及压入载荷越大,由标定误差导致的杨氏模量识别误差越大;当材料较软且压入深度较大时,仪器柔度的标定误差甚至可能导致材料杨氏模量的识别结果为负值;通过比较证明,Ma方法比Oliver-Pharr方法具有较低的仪器柔度敏感性和较高的测试精度。     

传感器组网的关键技术

传感器组网是协同作战的关键技术,从作战的动态过程角度看,传感器组网是以特定战术任务为目标,在通信技术和计算机技术支持下的战术决策。从完成特定战术任务的能力角度看,传感器管理技术、通信技术、信息融合技术以及计算机技术是影响传感器网络性能的关键因素。