基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合算法

无线传感器网络(WSN)在空间和时间上均存在数据冗余问题。为了在保证精度的前提下减少冗余量,提出了基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合方法。针对单个传感器节点,采用递推最小二乘法进行数据融合。针对节点之间的冗余问题,应用分批融合思想对系统降维,将灰色接近度理论与自支持度结合改进支持度函数,对各子系统分别采用基于改进支持度函数的加权算法进行融合。采用一个包含7个传感器节点的无线传感器网络对该算法进行了检验。结果表明,该融合算法能够显著减少数据计算量与传输量。融合后的数据均方误差为0.1597,能够满足实际应用对精度的要求。     

多传感器管理在无线传感器网络中的应用研究

多传感器管理应用于多传感器领域,用来提高数据融合的性能及对环境的检测程度.无线传感器网络是多传感器与无线网络领域的交叉应用.文中提出了一个无线传感器网络中多传感器管理的应用模型,并进行了初步的仿真实验.实验证明了该模型的有效性.     

WSN中的一种多传感器数据融合算法

为了适应无线传感器网络资源受限的特点,提出一种多传感器数据融合算法,算法在传感层和网络层之间增加数据融合层,将采集的数据分为实时数据和非实时数据,对数据进行约筒处理,提高传感器节点传输被采集信息的效率.利用TinyOS进行仿真测试,结果表明:数据融合算法可以有效地减少网络中数据通讯流量,节省传感器节点能量,延长网络生存时间.     

MESH结构无线传感器网络路径确定性探讨

针对工业环境对无线传感器网络的实时性、确定性要求,在确保优化网络能耗、延长网络寿命的前提下,采用OMNeT++通信网络仿真平台,搭建了基于混合型MESH结构的无线传感器网络仿真模型.在仿真网络中,运用经典的最小路径算法确定网络中数据的传输路径.最后对仿真过程中数据传输的跳数、路径进行统计分析.结果表明,该通信网络模型实现了MESH结构无线传感器网络数据传输路径的确定性.     

结构应变的无线监测及融合技术

针对结构应变监测,设计了一类无线应变传感装置,并对该装置采集的数据进行了数据融合处理.,介绍了无线应变传感器的硬件集成;描述了基于算术平均值的无线应变传感器信息融合方法;结合应变的无线测试实验,应用数据融合技术对测量数据加以分析处理.研究表明:所集成的无线应变传感器,安装简单、携带方便;采用了数据融合处理的应变信号更加准确;基于数据融合的无线应变传感器适合在现场测试中应用.     

无线传感器网络中基于衰减信道的决策融合

无线传感器网络中的链路通信质量对上层应用有重要的影响.为此,本文研究了基于衰减信道的多传感器决策融合问题,提出了最优似然比融合规则,并推导出适用于无线传感器网络的二种次优融合规则,最后讨论了相同传感器和相同信道模型下的融合情况.仿真结果表明此方法能比较好的适应在无线传感器网络中信息融合时所遇到的链路衰减和噪声干扰等问题.     

基于无线传感器网络的安全数据融合技术探究

随着我国信息技术的持续完善和无线传感器网络的不断发展,在无线传感器网络中,安全数据融合技术得到了越来越广泛的应用。本文从对安全数据融合技术进行简析入手,对安全数据融合技术在无线传感器网络中的应用进行了分析。     

无线传感器网络中基于神经网络的数据融合模型

数据融合技术通过减少传感器节点间的数据通信量,可以有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命.提出了独特的基于神经网络的数据融合模型(NNBA),该模型巧妙地将无线传感器网络的分簇层次结构与神经网络的层次结构相结合,将每个簇设计为一个三层感知器神经网络模型,通过神经网络方法从采集到的大量原始数据中提取特征数据,然后将特征数据发送给汇聚节点.以森林火灾实时监测网为应用实例,设计神经元模型及功能函数,并给出NNBA模型的仿真测试结果.     

基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络突发事件监测研究

针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法.其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取决于节点到簇头的跳数和节点的度,通过计算每个节点的融合等待时间,以获取最小延迟融合路径.仿真实验表明,该算法能有效节省能量,且能显著减少网络延迟,为无线传感器网络应用于突发事件监测提供了一种适用的方法.     

一种基于数据预处理和卡尔曼滤波的 温室监测数据融合算法

温室具有空间大、无线传感器节点易受到干扰等特点,节点采集的数据波动性较大且易出现丢失现象.为了提高温室监测无线传感网的可靠性和数据融合的精度,提出了一种基于数据预处理和卡尔曼滤波的无线传感器网络数据融合算法.经过对各传感器数据进行预处理和卡尔曼滤波估计,再将数据发送到簇头节点进行基于状态补偿策略的加权数据融合.通过对温室湿度数据进行仿真,结果表明:数据预处理能明显减小数据波动,大幅减少网络数据传输量和能耗,提高抗干扰能力.另外,针对温室无线传感器网络容易出现丢包的现象,基于状态补偿策略的加权数据融合算法可以明显提高在数据丢包情况下的融合精度.     

基于Matlab与VC的WSN定位跟踪仿真平台

无线传感器网络(WSN)是目前信息科学和通信技术领域的一个研究热点。目标定位跟踪是WSN的一项基本功能,在军事和民用领域都具有广泛的应用前景。但目前常用基于目标跟踪的实验仿真平台还不够完善,因此,本文主要研究了Matlab与VC的混合编程接口实现,实现在VC环境中的WSN实验仿真平台,为后续WSN定位跟踪研究提供保障。     

军用自动测试设备的发展趋向

军用自动测试设备是军用电子装备、现代化指挥系统安全运行和准确操作所必需的重要支撑设备。文章介绍了军用自动测试设备的国内外发展现状 ,具体讨论了其发展趋向和最新的技术应用     

无线传感器网络中密钥管理机制约束因素研究

无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,广泛应用于军事、工业、医疗、交通等诸多方面。安全问题是重要的问题,在无线传感器网络中,安全管理最核心的问题就是密钥的管理。在介绍无线传感器网络基本概念、特征基础上,结合密钥管理技术,阐述了网络影响密钥管理机制执行的约束因素,并给出研究适用于传感器网络密钥管理机制的研究思路。     

军用自动测试设备的发展现状

测试是保证现代装备系统实际性能指标的重要手段。军用自动测试设备是军用电子武器、现代化指挥系统安全运行和准确操作所必需的重要设备。本文介绍了军用自动测试设备的发展现状及在性能测试中广泛使用的ＶＸＩ总线技术。     

基于混合KPLS-FDA的过程监控和质量预报方法

提出一种基于核偏最小二乘(KPLS)与费舍尔判别分析(FDA)相结合的过程监控和质量预报方法—–混合 KPLS-FDA 方法.首先,利用 KPLS 提取过程数据的非线性特征,使用 FDA 建立 KPLS 的内部模型;然后,求出满足最大分离度的核 Fisher 特征向量和判别向量来实现状态监测,若系统运行正常,则根据 KPLS 回归模型预报产品的质量,否则利用 Fisher 相似度系数确定故障类型;最后,通过轧钢过程的仿真研究验证了混合 KPLS-FDA 方法的有效性.     

无线传感器网络QoS仿真与研究

无线传感器网络在军事和民用领域均具有广阔的应用前景,但由于传感器节点资源的限制,网络能否满足在实际应用中的QoS要求是一个重要问题。本文对无线传感器网络的主要QoS指标进行了介绍,并分别从能量效率、丢包率、吞吐量和传输时延等主要QoS指标对三种典型拓扑结构的无线传感器网络进行了分析;实现了基于NS2的无线传感器网络通用仿真平台,借助此平台对典型拓扑结构的传感器网络主要QoS指标进行了仿真验证和分析,得到了不同拓扑结构对无线传感器网络QoS指标的影响程度。     

基于Zigbee的桥梁荷载无线检测系统

针对当前桥梁荷载检测系统的抗干扰能力差、布线复杂和不适用于大跨度桥梁等问题,在综合桥梁无损检测与无线传感网络技术的基础上,设计并制作了一种基于Zigbee无线传感网络的桥梁荷载检测系统。该系统主要由布置在被测桥梁上的检测节点和远程监控管理软件组成。该系统在多座实际桥梁上得到应用,实桥试验结果表明：该检测系统所采集的数据与传统的检测设备采集的数据高度一致,而且该系统相比传统检测系统具有低功耗、抗干扰能力强、线缆使用量少等诸多优点。     

大型装备状态监测无线传感器网络的研究

为解决复杂工业环境下无线传感器网络的长距离可靠通信问题,对射频接收电路进行了优化设计.采用动静态分配的多信道方法提出并实现了一种实用的通信协议,还研究了装备状态监测用传感接口的设计方法.通过实际测试,表明所研制的传感器网络实时性和抗干扰性明显提高,能满足大型装备的现场监测要求.     

基于GJB2725A的军用软件测试管理系统设计与实现

规范军用软件测评过程,提高测试质量,依据军方颁布的相关军用软件测评规定,通过分析目前军方对装备软件测评项目实施过程和采用能力的要求,设计实现了一套模块化、可定制功能的军用软件测试管理系统,系统集成了软件测试过程管理、测试项目管理功能,可以实现对军用软件测评项目实施全过程管理,有效规范装备软件测试过程,保障测试按照规范要求实施,进一步提高军用软件的测评质量。     

基于PSO-KPLS的教师科研绩效预测

为了解决高校教师科研绩效难以预测的问题，首先，建立模型的优化目标，提出PSO-KPLS算法，其基本思想是：利用粒子群（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为寻优算法和均方根误差（RMSE）作为收敛判据，对核偏最小二乘法（Kernel-based Partial Least-Squares， KPLS）的参数进行群体寻优，以代替手动调参的寻优过程。然后，利用多维度的特征向量来表达教师的科研绩效，并利用综合法计算其科研分值。最后，以学院60个教师近6年的数据作为样本，利用PSO-KPLS训练模型并对模型进行拟合，并重点探究精度要求对PSO-KPLS运行效率的影响。通过和其他优化的KPLS算法的对比实验，结果表明：利用PSO-KPLS能够准确地预测老师在未来2~3年的科研绩效。