移动传感器网络非均匀事件区域节点部署优化

针对移动传感器网络中热点事件监测场景,研究传感器节点的快速优化部署策略.首先假定事件随机产生,针对事件优先模型及节点感知误差函数推导基于Voronoi剖分时感知误差最小,然后定义节点有效覆盖权值,证明了当所有节点有效覆盖权值一致时,整个网络覆盖效能将达到最大.结合虚拟力及节点有效覆盖权提出一种分布式优化部署算法SDOA(Sparse Deployment Optimization Algorithm),其在保证覆盖能效最大化时保证网络连通性.最后仿真比较了本文提出部署策略能够快速有效实现对热点区域部署,并保证较高的覆盖效能.     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

反射式THz‒TDS用于轨道交通典型液体安检的实验

太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术用于轨道交通易燃易爆危险液体的安全检测,需要兼顾速度和准确率。一般在大流量人群中,因为检测速度限制,不适合直接采用实验室常用的测试指纹谱之后再与样品数据库的吸收峰位置比对的方法来精确确定样品成分信息。针对轨道交通中典型液体样品,在常温常压和正常大气湿度(25 ℃、60%空气湿度)条件下,测试反射式THz-TDS的脉冲回波数据。建立非易燃易爆危险品、易燃易爆类、强酸类等分类数据库,结合样品光谱数据库特征,归纳了4种典型的时域脉冲谱线,即含有显著次级反射峰、微小次级反射峰、无反射峰和向下反转的次反射峰。依据太赫兹时域谱线次级反射峰的特征,结合分类识别决策模型,快速实现了综合分类判别,准确率达80%以上。     

无线传感器网络自适应目标跟踪节点调度算法

在无线传感器网络中,设计合理的节点调度算法是提高网络感知能力、降低系统能耗的关键。在分析节点能耗模型的基础上,针对移动目标跟踪型网络应用,提出一种高能效的无线传感器网络自适应节点调度算法ANSTT。该算法根据节点对移动目标的感知能力,以及节点的相对剩余能量水平,自动调整节点工作模式。仿真实验表明,ANSTT算法在维持低感知延时、高目标感知率的同时,可有效降低系统能耗,延长网络寿命。     

基于去模糊空间变换RCNN的毫米波图像目标检测（英文）

提出一种包含去模糊的空间变换区域卷积神经网络的目标检测算法.首先,基于主动毫米波圆柱扫描成像原理对人体进行三维成像(频率24~30 GHz),建立毫米波图像数据集.然后,估计毫米波图像的模糊核,通过卷积去噪网络获得图像先验知识,将其集成到半二次分裂的优化方法中,以实现非盲目去模糊.最后,由定位网络、网格生成器和采样网络三部分组成空间变换网络,将它融入到特征提取网络中,在去模糊后实现目标检测.通过该非盲目去模糊算法得到的图像的峰值信噪比可达27.49 dB,目标检测算法的平均精度可达80.9%.实验结果表明,与现有的先进方法相比,该方法可以有效地提高图像质量和检测精度,为毫米波图像中隐藏危险品的目标检测提供了新的技术支持.     

基于OMAP-L138平台多通道手持频谱分析仪研究

针对部分特殊场合对频谱分析仪使用需要多通道、便携等需求,设计了一种通道数最多支持64通道的手持多通道频谱分析仪。该频谱分析仪以美国德州仪器公司推出的DSP＋ARM双核CPU芯片OMAP—L138为平台,采用多通道A／D转换器进行数据采集,使用QT开发GUI界面对系统进行控制和数据显示,能实现频谱分析、失真测量、信号采集、多通道数据对比分析等功能。测试结果表明：本设计能完成信号采集及频谱分析功能,并拥有较小的采集频率误差,误差值≤1％。     

SAHRC: 一种基于分簇的无线传感器网络路由控制算法

设计特定应用场合的路由控制算法是无线传感器网络路由控制领域研究的热点之一。在深入研究经典网络路由算法(LEACH)的基础上,提出一种基于分簇的自适应混合型路由控制(SAHRC)算法。该算法针对大规模事件驱动型网络场景应用,采用网内节点启发机制解决了LEACH算法面对大规模网络缺乏自适应性,未考虑节点剩余能量,通信效率难以得到保障等问题。仿真结果表明,新的SAHRC算法比原有LEACH算法有更好的节能性和稳定性。     

TFT-LCD检测中基于激光三角法的显微镜离焦快速在线检测及补偿

光学成像检测设备的快速自动对焦是基于机器视觉快速缺陷检测的关键,为了解决检测过程中不同倍数物镜景深(0.5~91μm)跨度大以及被检测物体振动给快速对焦造成的影响等问题,提出了基于激光三角法的显微镜离焦在线检测及补偿方法。该方法利用激光三角法进行离焦量和离焦方向的快速探测,使用由行程100μm的压电陶瓷和行程25 mm直流电机构成的宏微双驱动结构协同控制完成大范围对焦任务。实验结果表明,构建的宏微结构对焦方式可以在0.4 s内实现高倍物镜±0.5μm景深至低倍物镜±91μm景深大范围的快速自动对焦,并实现被检测物体±3μm振动范围的快速自动跟随对焦。该方法满足了新一代薄膜场效应晶体管液晶显示器(TFT-LCD)工业检测装备对自动化对焦范围、速度和精度的要求,同时可应用在平板显示器(FPD)检测、线路板检测、生物医学和自动机器装配等领域。     

异构无线网络多用户多业务接入中多目标优化控制方法研究

针对多异构网络重叠覆盖、多用户多业务共存环境下,用户最大化传输速率易致网络负载不均衡的问题,提出一种基于非支配排序遗传算法的业务接入控制方法。该方法首先以传输速率最大化及网络负载最均衡为目标,以带宽资源受限为约束,构建了传输速率最大化及网络负载最均衡的双目标优化模型;然后基于多目标优化方法非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)求解该业务接入控制问题。仿真结果表明,所提算法兼顾了用户的传输速率需求及网络间的负载均衡,取得较好的效果。