基于多智能体技术的协同信息融合系统研究

为达到充分发掘信息组合潜能的目的,利用多智能体(multi-agent)技术构建了自协同信息融合系统。给出了自协同信息融合系统的体系结构,对该信息融合系统需要进行的协同内容进行了分析,总结了基于多智能体的协同信息融合的主要技术特点。该系统可以起到实现信息共享、统一协调传感器探测行为、提高信息融合系统综合效能的作用。     

传感器网络在网络中心战中的应用

介绍了传感器网络对比于分立式传感器的优势所在,指出传感器网络通过多点数据融合及任务指派的方法加强传感器网络在监视和跟踪空中目标、地面活动目标、以及特殊目标(如联合战区防空反导、目标战损估计)中的应用。提出了传感器网络应该解决的几个具体问题;包括节点选择与优化部署方面的组建原则、任务指派方面的注意事项、资源管理的目标要求、异构资源信息共享的四种解决方法、以及网络安全(关于网络本身的健壮性以及数据的安全性)等方面的问题和解决方法。     

基于自适应原理诊断传感器偏差故障的方法

在控制系统中 ,传感器是容易发生故障的部件 ,研究传感器故障诊断问题具有重要意义。介绍了一种基于自适应原理的传感器偏差故障诊断方法 ,首先将传感器偏差故障表示为系统状态 ,然后应用自适应原理估计出传感器偏差故障。仿真表明 ,用这种方法诊断传感器偏差故障是可行的。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

基于神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。     

维也里试验试纸颜色自动判读研究

针对传统维也里试验试纸颜色判读的不足,以颜色自动识别技术为基础,设计了维也里试验试纸颜色自动判读系统。结合维也里试验的特点和试纸颜色判读原理,从整体上给出了系统的工作原理和实现途径,并着重论述了颜色传感器的选择。     

振弦式传感器压力测量系统设计及分析

应用振弦式传感器并基于脉冲计数法进行压力测量可达测量精度受脉冲计数精度、电路噪声及温度补偿等多重因素影响。介绍了一种成熟的设计方案,通过采用优化的扫频激励方式、合理的脉冲计数方法、低噪声信号调理电路设计和有效的温度补偿等途径,获得了较高精度的压力测量值,是脉冲计数法测压场合的较好选择。     

一种能量均衡的战场无线传感器网络路由协议算法

针对战场无线传感器网络中节点能量消耗不均衡以及节点剩余能量问题,提出了一种基于能量均衡的战场无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法,该算法主要是对传感器网络中的簇群内节点的剩余能量,以及其传输数据的链路长度这两个方面的权重问题进行了改进,使传感器网络的能量消耗趋于平衡,通过MATLAB平台对改进后的EBLRP协议与LEACH协议进行了模拟仿真,结果表明,新的路由协议能够使网络的生命周期延长13%左右,并且使节点的能量消耗情况有所缓解。     

基于移动代理的目标跟踪WSN体系结构设计

在目标跟踪WSN网络中,引入移动代理技术,选择性地访问传感器节点和融合数据,能极大地提高WSN网络的性能。提出了一种基于移动代理的WSN目标跟踪网络体系结构,对网络中的移动代理进行了分类,定义了各类移动代理的功能和结构,建立了基于移动代理的目标跟踪工作流程。最后通过仿真实验,验证了随着网络节点数量的增加,提出的目标跟踪WSN结构的与传统的C/S模式目标跟踪WSN结构相比,单位负载量等性能指标上具有较大的优势。