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。     

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。     

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。     

一种改进的变异粒子群算法研究

粒子群优化算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)是一类性能优越的寻优算法。但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥。针对这一问题,引入粒子距离的概念,提出一种新的PSO改进方法(称为NA-PSO)。通过求解组网雷达的系统偏差,表明了NA-PSO算法的可行性,与对比方法相比较,能有效配准,且具有更好的收敛精度和更快的进化速度。     

基于星敏感器的陀螺仪误差参数实时修正

主要研究导弹发射升空以后,通过星敏感器测星实现对捷联惯导系统中陀螺仪误差参数的实时修正技术。从传统的星光制导原理出发,通过对数学平台系失调角的分析,论证了基于单星敏感器情况下的陀螺仪误差参数分离方法,并给出了具体的仿真结果,对实际系统的使用具有一定的指导意义。     

UHMWPE复合材料抗爆实验研究

运用定制的聚偏四氟乙烯(PVDF)压电传感器,直接测量爆炸载荷下UHMWPE层叠无纬布和PU基体的UHMWPE复合材料内部冲击波压力峰值,对其冲击波衰减特性进行了实验研究。实验结果表明:UHMWPE复合材料对爆炸冲击波有很好的衰减作用,含有PU基体的UHMWPE复合材料比UHMWPE层叠无纬布对爆炸冲击波有更好的衰减效果。UHMWPE复合材料具有轻质、吸收冲击波效率高等特性,在爆炸冲击波防护领域有很好的应用前景。     

雷达间歇辅助下雷达红外协同跟踪技术

为了提高作战飞机的隐蔽性,提出了一种基于协方差的机载多传感器管理与辐射控制方法,给出了一种基于扩展卡尔曼滤波和交互多模型的雷达、红外序贯滤波的机载多传感器协同跟踪方法。对利用该方法的机载多传感器目标跟踪性能进行了仿真分析,仿真结果证明了该方法的合理性和有效性。     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。