二元决策图和故障树相融合的无线传感器网络可靠性分析

为了提高无线传感器分析网络可靠性,提出一种基于二元决策图和故障树相融合的无线传感器网络可靠分析方法;首先根据无线传感器网络拓扑结构建立了故障树模型,然后将无线传感器网络故障树转化为二元决策图结构,最后采用仿真实验分析了不同节点冗余度、不同跳数条件下无线传感器网络的可靠性;仿真结果表明,文章方法的分析结果可以帮助无线传感器网络性能的优化,可以提高无线传感器网络的可靠性。     

精确制导武器

 制导武器是指被人们通过某种技术措施而导引和控制的武器。精确制导武器是采用高精度制导系统,直接命中概率很高的导弹、制导炮弹和制导炸弹等武器的总称。     

基于MGEKF的反辐射无人机末制导律设计

针对反辐射无人机攻击空中机动目标的特点,提出了一种利用MGEKF滤波算法估计无人机-目标接近速度信息的变结构导引律;该导引律利用变结构控制的干扰不变性特性,将目标机动看成是未知的有界干扰,实现了目标有界机动条件下视线角速度的零化;同时针对无人机和目标的接近速度信息不能直接测量的特点,对典型的目标运动模式进行运动状态估计;最后在无人机非线性六自由度仿真模型上仿真证明,其末制导精度优于传统广义比例导引律,且具有较好的工程应用前景。     

一种高空拦截导弹的自适应滑模制导律设计

针对使用传统的制导律拦截高空高速机动目标效果不佳的问题,提出了自适应滑模制导律;首先给出了比例导引律的具体算法,然后采用变结构控制理论,结合时变系统的特点,应用滑模自适应趋近律的概念,设计了导弹的自适应滑模制导律,并对其进行光滑处理,削弱了绕滑模的抖动;通过具体的仿真实例,表明了该制导律有更优良的弹道性能和鲁棒性,所需的控制能量更少,脱靶量更小,制导精度更高,相比传统的比例导引律,具有更强的实用性和有效性。     

基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。     

基于概率假设密度的无线传感器网络多目标跟踪算法

针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题,将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络,以更好地对多目标状态信息进行融合估计;首先,建立簇-树型无线传感器网络模型,并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述;然后,根据目标与节点之间的距离设置观测阈值,当传感器节点测量值小于观测阈值时,概率假设密度滤波器将实时对该组测量数据进行处理,从而实现传感器网络对目标状态的联合检测与跟踪;仿真结果表明,在无线传感器网络的多目标跟踪应用中,该算法比粒子滤波算法具有更高的跟踪效率和精度。     

基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配

提出了一种基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配方法,该方法运用混沌序列和并行遗传算法来动态调整传感器网络节点的探测目标及通信时隙等参数,对资源分配方式进行跨层整体优化.在多目标无线传感器网络环境下,将本文方法与传统的随机分配方法、动态规划方法、T-MAC协议及S-MAC协议等资源分配算法进行了仿真比较.仿真结果表明,本文提出的混沌并行遗传算法具有通信时延小,目标检测成功率高等优点,在降低了无线传感器网络功率消耗的同时提高了对目标检测的实时性. 关键词： 无线传感器网络 无线资源管理 Henon映射 并行遗传算法     

基于无线传感器网络的智能LED灯控制系统设计

针对无线传感器网络为基础的控制系统中其板载电池的能量有限,从而影响无线传感器节点的运行寿命问题。本文设计并采取了嵌入式与分布式智能无线传感器网络（WSN）,目的是优化和使控制照明系统更加高效,为了克服这个问题,基于能量感知的通信协议被引入,以减少为了延长其使用时间的无线传感器网络的功耗。本文中的以智能无线传感器网络为基础的LED照明系统,经过实验结果表明,无线传感器节点都能够运行的时间较长,从87天至102天,而增加了约20％的工作寿命。     

基于动态手势的人机交互系统的研究与设计

本文描述一个基于手势手套、无线中继控制站、上位机端等部分组成的包含手势采集、传输、识别控制及处理的系统。手势手套主要由弯曲传感器、陀螺仪加速度计、电阻电压转换电路和无线通信模块组成,来实现手势信息的采集、去噪、前压缩、解算等功能,并通过无线通信将实时手势信息交付给上一层;无线中继端将其与多种传感器电路、显示屏、摄像头、通信接口和常用的工业控制接口等集成到一块上,采集其他传感器信息结合前级的手势信息,在短时间深度上对多种信息进行融合并通过控制算法输出给控制器件。上位机主要负责手势信息的建模还原和更长时间序列上和多维度的信息处理;网络云端可以实现手势信息的大数据处理、匹配和远程交互等功能。经实验检测达到了理想的设计要求。     

基于MCN和WSN的融合技术研究

近年来,为了满足以数据为中心的无线服务和应用程序等业务的快速增长的需求,不需要人类参与的M2M通信得到了迅猛发展;为了支持M2M通信,移动蜂窝网络(MCN)和无线传感网络(WSN)正逐渐从独立的网络走向融合;这里讨论了MCN和WSN融合所面临的技术难题;提出在融合网络中,可以使MCN中的移动终端扮演传感器节点和WSN中网关的角色;评估了这种方法的性能,仿真表明采用与MCN交互式优化的方法能够提高WSN的吞吐量、延时、网络寿命等性能。     

一种优化无线传感器网络生命周期的容错拓扑研究

<正>由于无线传感器网络的节点能量受限,优化网络生命周期成为设计网络拓扑时首要考虑的问题.通过分析节点的剩余能量和负载量对节点生命周期的影响,提出了一种可延长无线传感器网络生命期的容错拓扑演化模型,并得出了在节点满足网络生存时间的条件下负载调节系数的取值范围.仿真实验结果表明,基于无标度网络的演化拓扑结构具有较好的容错性,并能够均衡网络节点能耗和延长网络生命周期.     

基于复杂事件处理的WSID网络中间件的研究

射频识别(Radio Frequency Identification,简称RFID)与无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)融合形成的无线传感识别(Wireless Sensor Identification,简称WSID)网络,既可以识别物体携带标签的的信息,还可以检测物体周围环境的信息,将成为物联网的一个发展趋势;基于EPC体系架构提出一种WSID网络的体系架构,并详细介绍了此体系中间件的设计;运用复杂事件处理技术实时地处理来自分布式RFID读卡器和传感器的大量数据,WSID中间件通过筛选、分组、汇总和构建复杂事件,为用户提供更有意义的数据。     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

基于web网络优化协议的水质污染程度在线监测系统设计

针对传统人工水质污染程度检测工作效率低、实时监测能力不强的问题,设计并实现了基于web网络优化协议的实时在线水质污染程度自动监测系统,系统利用无线传感器网络节点对区域水源水质进行监测,通过无线分组通信技术与宽带网络对数据进行远程传送,工作人员可实现web实时在线的水质信息查询、管理控制、数据收集、报警提示等操作,基于web的水质监测系统,提升了系统的可扩展性、易用性以及实时性等;系统硬件包括传感器模块、无线通信模块、单片机外围电路、以太网接口模块等;系统软件设计了web网络优化协议、系统监测平台、远程参数设置、驱动程序等内容;应用该系统对西安市护城河的水质进行污染程度监测,部署20个传感器监测节点,1个监测子站节点,1个远程web监测主站,分别监测河水中pH值、总磷浓度TP、化学耗氧量(COD)、氨氮浓度,连续采样两天时间,通过仿真实验表明,该系统实现了100%的通信成功率,网络之间访问速度是传统网络协议的5~8倍,无线传感器网络与远程监测工作稳定可靠,通信速率满足实时监测要求,适用于对城市水源水质污染程度的实时在线监测。     

基于免疫蚁群优化的无线传感器网络节点调度研究

提出一种基于免疫优化蚁群算法(QIACO)的无线传感器网络节点调度策略方法;针对传统的蚁群算法在寻优过程中存在的收敛速度慢、容易出现停滞现象等缺陷,借鉴免疫系统的自我调节机制,提出了一种新的疫苗选取策略及疫苗接种方法,设计了基于免疫优化的蚁群算法,达到提高算法的收敛速度和避免停滞现象的发生;通过对MESA算法、蚁群算法、量子遗传算法和QIACO算法在负载均衡性分析、能耗均衡性分析和网络寿命分析进行仿真验证,提出的算法在无线传感器网络节点调度策略中效果最好,能有效地提高网络寿命。     

基于改进量子粒子群和主动PI模型的自适应无线传感器网络拥塞控制算法设计

针对无线传感器网络中路由节点需要转发大量数据导致网络拥塞,从而引起节点丢包率高和网络吞吐率过低的问题,提出了一种基于主动PI模型和改进量子粒子群优化算法的拥塞控制方法;首先定义了丢包率和队列长度计算方式;设计了改进的PI主动队列管理模型,然后,为了改进PI模型的控制效果,采用改进的量子粒子群算法对PI主动队列管理模型中的比例系数和积分系数kP和kI进行参数优化,从而得到能实现WSN自适应控制的主动PI控制模型;最后,对基于量子粒子群算法和PI主动队列模型的网络拥塞算法进行了描述和说明;仿真实验表明:文中提出的拥戴控制方法能有效实现WSN拥塞控制,是一种适用于WSN的有效拥塞控制方法,与其它方法相比,具有较短的平均队列长度和较大的网络吞吐率,具有很强的可行性。     

一种基于Zigbee与GPS山体滑坡监测系统开发

针对山体滑坡监测布线难度大,实施困难问题,提出了一种基于无线传感器网络的山体滑坡监测设计方案;该方案结合无线网络传感器技术,GPRS技术以及GPS定位技术,通过无线传感器网络采集山体倾角,液位值实时数据,以及GPS节点坐标信息汇总到嵌入式网关通过GPRS网络接入远程监控中心;通过综合分析可以及时预测滑坡发生的具体位置,为及时疏散居民提供宝贵的时间;文章详细介绍了系统的软硬件设计方法,系统通过实物搭建和实验分析验证了方案可行性;测试表明:系统稳定性好,相对误差控制在3%以内,可以较好地预测滑坡发生。     

基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架研究

客户端/服务器（C/S）模式和移动代理（MA）模式是无线传感器网络中的两种最主要的计算模式,MA计算模式可以弥补C/S计算模式能量消耗大、延时长等方面的不足。为了更好的降低能量消耗和缩短网络中数据融合时间,提出一种基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架。将无线传感器网络监测区域分层若干个区域,将每个小的监测区域分为簇头―sink和簇头―簇成员节点两层,由sink节点根据用户需求向每个监测区域派遣移动Agent并完成数据采集和数据融合。这种模式可以有效地缩短网络中数据融合时间和降低能量消耗。     

一种无线传感器网络多级异构分簇路由协议

JP+1]研究了无线传感器网络,提出了一种适合大规模应用的无线传感器网络体系结构,并提出了一种新的路由协议——多级异构分簇路由协议;该协议将无线传感器网络节点分成4种类型,根据簇头间平均跳数、簇头能耗等因素选举出第一级簇头节点;利用通信能耗、节点能耗以及跳数3个方面作为启发因子,寻找第一级簇头到第二级簇头间的最佳路径;基于NS2平台对该路由协议进行了仿真实验,并与LEACH协议进行比较;仿真结果表明:在大规模的应用中,该路由协议能有效地降低节点的平均能耗、延长网络生存时间。     

一种基于网格的无线传感器网络动态分簇路由协议

无线传感器网络是一种资源受限的网络,特别是在供能方面,为提高网络生存时间,提出了一种基于网格的无线传感器网络动态分簇路由协议,虚拟网格可以根据局部的信息动态的调整簇的大小,达到节省能量的目的;采用唯一簇头选举法(unique clusterhead election method)产生簇头,确保每个虚拟网格内只有一个簇头,并在恰当的时候才更换簇头;仿真实验和分析表明,该协议有效地平衡了整个网络的能量消耗,并显著地延长了网络的生存时间。