水下传感网络中能效感知的相似数据融合算法

水下无线传感网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)被认为是监测和开发水域环境的有效手段.相比于传统的无线传感网络,UWSNs中节点采用声通信传输数据,消耗了更多能量.而簇是管控数据流量、减少节点能耗的常用方法.为此,针对簇化的UWSNs,提出能效感知的相似数据融合(Energy efficiency-similarity Ag-gregation,EESA)算法.EESA算法利用欧式距离消除冗余数据,每个传感节点不是将感测的原始数据直接传输至簇头,而是将数据进行压缩,构建成具有代表性的数据点,再将这些数据点传输至簇头,进而控制数据流量,减少节点能耗.仿真结果表明,提出的EESA算法能够有效减少节点的能量消耗.     

IP安全协议中的鉴别报文头

IP安全协议由数据鉴别和加密机制两部分组成。本文介绍鉴别报文头,阐述鉴别算法和鉴别报文头格式。     

基于可调光纤F-P滤波器解调的分布式光纤光栅传感系统

提出并实现了一种可满足工程实用要求的波分复用光纤光栅传感网络解决方案,系统通过可调谐光纤F-P滤波器的连续扫描实现波长信号的解调.该传感系统扫描带宽50 nm,单点工作带宽5 nm,对一般应用系统每根单纤可设20-30个点,系统最高扫描频率200 Hz,分辨率5 pm(约5με或0.5℃).     

采用贪婪启发式的异构WSNs部分覆盖算法

异构无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的多数监测应用要求监测区域被部分覆盖。因此,对异构WSNs的部分覆盖问题进行研究。提出基于贪婪启发式的部分覆盖算法(Greedy Heuristic-based Partial Coverage,GHPC)。先对异构WSNs的部分覆盖问题进行定义和形式化表述,再利用贪婪启发式算法求解。GHPC算法选择具有最大覆盖贡献的节点加入覆盖集,进而满足覆盖要求。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的GHPC算法能够在满足覆盖要求的同时,降低活动节点数。     

基于Ptolemy Ⅱ的传感器网络建模与仿真

提出了一种基于传感器网络的目标定位系统的模型,利用PtolemyⅡ建模仿真平台完成该传感器网络目标定位系统的系统级行为描述,同时对该目标定位系统进行建模与仿真,分析了传感器网络目标定位系统的诸多影响因素,并对仿真模型进行了命中率性能测试。测试结果表明,传感器网络目标定位系统对于传感器节点的功耗及信息时间同步窗口具有敏感性,符合传感器网络目标定位系统应用特性,Ptolemy嵌入式系统级设计方法学对指导传感器网络系统设计具有重要意义。     

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。     

美军大力发展深钻地武器

钻地弹,是携带钻地弹头（又称侵彻战斗部）,用于对机场跑道、地面加固工事、深入地下的指挥中心等目标进行攻击的钻地武器。常规深钻地武器主要有能钻进18米混凝土或钻进90米以上普通土层的普通导弹和制导炸弹。在海湾战争中,多国部队使用巡航导弹外加“地     

基于改进RSS测距的拉格朗日优化定位算法

为了降低基于接收信号强度(Received signal strength Index,RSS)测距误差对节点定位的影响,解决基于RSS测距定位误差较大的问题,提出了基于优化RSS测距的平方最小平方定位算法(Square-least Square localization algorithm based on improved RSS,SLS-I-RSS)。SLS-I-RSS算法先通过多组锚节点间的距离和接收功率作为参考,降低基于RSS测距误差,然后再建立定位优化问题,并将定位优化问题转成规则化信任区域子问题,最后,再利用拉格朗日优化算法求解优化问题。实验结果表明,提出的SLS-I-RSS算法能够有效地降低定位误差,比传统的基于RSS定位算法减少了约12%～20%,但算法复杂度略有增加。     

WSNs中基于TW-ToA测量的目标定位算法

针对时钟偏差问题,提出基于双向到达时间(Two-way time of arrival,TW-To A)测量的目标定位算法(Target Localization-based on TW-To A,TL-TW-To A)。TL-TW-TOA算法考虑了周转时间和时钟偏差问题。由于利用直接处理方法难以获取目标位置的最优解,TL-TW-TOA算法选用次优、强健算法进行近似,并将定位问题建立成广义信赖域次优问题(Generalized Trust Region Sub-Optimal,GTRS),然后再利用二分算法获取精确解,进而缓解时钟偏差和周转时间(Turn-around Times,TATs)对定位精度的影响。实验数据表明,提出的TL-TW-TOA定位算法降低了计算复杂度,并减少了均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。     

故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。