无线传感器网络节点的自身定位

无线传感器网络的自身节点的定位对网络来说是非常重要的，传感器节点是随机分布在网络中的，这关系到网络最终的定位精度；节点自身定位的方法从节点的个数主要有单点定位和两个节点的定位，这里提出另一种定位方法，运用三个节点实现传感器网络的节点定位。     

无线传感器网络中的最优感知节点分布及分布优化算法

无线传感器网络中，感知节点的合理分布以及网络拓扑的动态调整对于更加有效地进行信息收集以及提高网络的生存期限都具有重要的作用。为此，针对传感器网络的初始规划提出了一种基于遗传算法的最优分布。仿真结果表明，算法能够针对特定的目标区域获得较好的节点分布。在最佳分布的基础上，结合传感器网络的拓扑管理和节点定位，引入了一种有效的传感器网络拓扑和节点分布优化方法，为传感器网络的拓扑性能管理提供了有效的算法保证。     

复杂生物传感网络的节点优化定位模型仿真

根据复杂生物传感器网络节点的定位和数据监测的需要,构建生物传感网络的模型,设计了基于强跟踪滤波的集中式扩维量化融合算法.该算法采用预加重方法补偿节点之间的系统功率衰减,通过动态跟踪信号功率的变化,得到传感器融合中心最终的节点定位状态信息矩阵;通过强跟踪滤波,提高抗干扰能力,实现传感网络节点定位模型改进.结果表明,采用该算法进行复杂生物传感网络节点定位,能有效提高节点定位的准确性,定位误差较小,定位时间较快,稳健性和抗干扰性较好.     

基于自适应采样的移动WSN定位算法

节点自定位是无线传感器网络的关键技术之一。当前对无线传感器网络定位的研究主要集中静态节点定位,移动无线传感器网络定位研究相对较少。研究了基于序列蒙特卡罗方法的移动无线传感器网络定位。针对蒙特卡罗定位采用固定样本数,计算量大的缺点,根据蒙特卡罗定位盒（MCB）算法的锚盒子大小动态设置样本数,提出一种自适应采样蒙特卡罗盒定位算法。仿真表明,该算法在保持定位精度的同时有效地减小了采样次数,节约了计算量。     

无线传感器网络节点的辅助式定位方法

节点定位是无线传感器网络的一个重要研究内容。针对传感器网络内所有节点物理位置都未知的情况，文中提出一种利用已知的外界参考信号源来对网络内传感器节点进行定位的方法，并建立了基于TDOA、TOA及AOA的定位估计模型。尽管参数测量有误差，但所提出的方法能够提供有效的位置信息及一定的精度，而且基于AOA的定位模型并不增加传感器节点的成本和复杂度。仿真实验结果表明，该方法能对节点进行有效的定位。     

大规模水下传感器网络时间同步研究

该文针对大规模水下传感器网络,对信标节点覆盖内的节点,设计了基于静态信标节点的时间同步算法;对信标节点覆盖范围外的节点,设计了动态节点辅助的时间同步算法。减少了节点移动对同步精度的影响。同时,根据水下声速变化规律,设计了水下传感器网络分层时间同步机制,有效克服了已有算法在处理大规模水下传感器网络时间同步问题上的不足。仿真结果表明,该方法的同步效果明显好于现有的算法。     

大规模WSNs多层定位模型与误差分析

 针对大规模无线传感器网络的定位问题,提出了一种多层定位模型.首先根据网络中节点的不同应用与软硬件特性将节点划分为多个定位层次,并按照各层次的特性设计相应的定位算法,然后融合各定位层次为整个无线传感器网络的定位.分析研究了各层的定位误差以及层与层之间的误差传播和积累,并给出了降低这些误差的方法.仿真结果表明,分层定位模型能较好地处理误差积累问题,对节点定位误差和测距误差具有一定的容错性,在通信级节点点位误差为0.05、RSSI测距误差为0.3的情况下,相比DV-Hop算法平均点位误差减小16%.     

无线传感器网络节点定位技术综述

无线传感器网络在许多领域有着重要的科研和使用价值,网络中传感器节点自身定位可为无线传感器网络的很多应用提供基础信息,是重要研究方向之一.从无线传感器网络节点定位技术的研究意义与应用价值出发,介绍了节点定位技术的基本原理与方法,并讨论了定位算法的评价标准,最后对节点定位技术的发展方向进行了展望.     

无线传感器网络节点定位技术的研究

本文主要从无线传感器网络的作用、无线传感器网络节点定位的分类、测距定位算法、基于测距的定位技术等四个方面对无线传感器网络节点定位技术进行分析及探讨。     

无线传感器网络定位技术的研究

概述了传感器网络节点定位的基本途径和定位模型，对无线传感器网络定位的几种算法做了介绍，以及对其性能做了相关比较。     

1维光子晶体微腔的光子局域特性分析

为了研究光子晶体的光局域特性,采用传输矩阵法计算了1维缺陷光子晶体微腔中缺陷模的局域场强分布,建立了相对局域化长度的概念,它表征光子局域程度的强弱,局域化长度越小,光子局域程度越强,反之亦然。结果表明,缺陷层两侧排列为高折射率介质层的结构局域光的能力比两侧为低折射率介质层的强;考察前一种结构,且满足共振布喇格散射条件或共振米散射条件范围时,相对局域化长度可获得较小值。     

网页制作中层的技术及其应用

网页制作的布局一直是很多人非常关心的一个问题,早期的设计者大多使用表格定位的方法对页面元素进行定位,尽管如此,表格定位也只能解决平面布局中的定位问题。随着对人们对平面布局精确度要求的提高和三维空间定位的需求增加,越来越复杂的表格及浏览器解释时间的增加成了许多设计者难以忍受的问题。为了解除这些困扰,W3C在新的CSS中包含了一个绝对定位的特性,他允许设计者将页面上的的某个元素定位到任何地方,除了平面上定位,还增加了三维空间的定位Z-INDEX。因为Z-INDEX定义了堆叠的顺序,类似于图形设计中使用的图层,所以拥有了Z-INDEX属性的块元素被形象地称为层。主要论述层的基本知识,介绍了层的用法,并在最后给出用层来解决一个考试系统的浮动层的实现方法。     

BFD‐based failure detection and localization in IP over OBS/WDM multilayer network

Optical burst switching (OBS), which takes advantage of both high capacity of optical fiber and sophisticated control of electronics, has been considered as a promising paradigm for the modern Internet. In this paper, the recovery procedures for IP over OBS/WDM multilayer network are addressed, which focus on the failure detection and failure localization. Bidirectional forwarding detection (BFD) mechanism which provides low‐overhead, short‐duration detection of failures in the path between adjacent forwarding engines, including the interfaces, data link(s) is introduced for the failure detection and localization in the IP over OBS/WDM multilayer network, especially at the OBS/WDM layer. The unique feature of OBS and the easy‐to‐implement merit of BFD make it feasible for BFD adopted at OBS/WDM layer. Besides, BFD is a highly cost effective method when compared with traditional methods such as detecting the Loss of Light of each wavelength. Not only the implementation details of BFD‐based failure detection for the OBS/WDM layer are demonstrated in this paper, but also how the BFD localizes failures such as fiber failure, link failure and node failure. Moreover, extensive simulations have been done at different scenarios such as single failure and multiple failures. And the numerical results concerning the performance of BFD‐based failure detection and localization in terms of failure detection and localization time and BDP lost rate verified the proposed solution. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别

给出一种隐层由小波基组成的神经网络用于实现频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。利用小波变换所具有的良好的时频分析特性，实现了输入输出之间映射关系的多分辨学习。介绍了小波神经网络的数学框架及其误差反向学习算法。详细描述了用小波神经网络进行识别的步骤。将所提出的小波神经网络用于频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。实验结果表明该方法对目标距离像的识别是有效的。     

进化神经网络在激光熔覆成形中的应用研究

在激光熔覆成形金属制件工艺中,熔覆层稀释率大小对成形制件的性能以及后续工序的处理有至关重要的影响。设计了基于进化神经网络的学习算法,建立了熔覆层稀释率随工艺参数变化的预测模型,该模型结合了基因遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络良好的局部性质。实验和模拟结果表明,基于进化计算的神经网络不仅可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题,而且预测精度较高,具有一定的实用价值。     

基于脊波和神经网络的大压缩比遥感图像压缩

为了实现大压缩比的遥感图像压缩,利用神经网络的自组织、并行计算和分布式存储的能力,提出一种基于神经网络的压缩方法.在传统单隐层前向神经网络的基础上,该网络使用一种新的能有效处理直线型和曲线型奇异性的多尺度几何分析工具-脊波,作为隐层神经元的激活函数.它不仅具有神经网络压缩的优点;并且由于脊波良好的时、频和方向局域化特性,能够对遥感图像的边缘和轮廓实现更加有效的表示.仿真结果表明:该方法不仅能实现较高的压缩比,而且具有重建图像质量好、学习快速和鲁棒性强等优点.     

Raman scattering study of a GaAsN epitaxial layer

Raman scattering study of a dilute GaAsN epitaxy layer was carried out at variable temperature and pressure. The localization due to the presence of the N atoms is responsible for the small correlation length in the GaAsN alloy, which is also evident from the broadening and asymmetry of the LO mode of the GaAs-like Raman band. The temperature dependence of the correlation length was analyzed. Nitrogen-induced localization also has a strong influence on the pressure dependence of the Born's effective dynamic charge e*.     

基于NCV门的量子电路故障的检测与定位研究

为了确保基于NCV门库的量子电路的正确性和有效性,给出了量子电路故障定位树的生成算法和量子电路黑盒检测算法来定位量子电路中的门丢失故障。该故障定位树算法去除约98%的无用输出向量,提取输出表中有效的输入向量以及对应的故障输出向量,逐层生成故障定位树。结合量子电路黑盒检测算法对量子电路进行故障定位时不需要访问输出表就能够有效定位量子电路中的丢失门。对benchmarks部分电路进行实验,结果验证了该算法定位单故障门的有效性。     

基于限定域-蜂群的光纤物联网节点定位算法研究

为了实现物联网光纤感知层中待测节点的快速精确定位,提出了基于限定域-蜂群的节点定位算法,建立了针对光纤传感网络数据特点的节点定位模型,采用矩形限定域简化约束条件,从而提高定位精度。实验结果显示,当参考节点数大于3时,对定位平均误差的影响基本不变;当种群数取18时,定位平均误差趋于稳定,3种算法的平均定位精度分别是2.3 m、3.1 m和3.4 m;而达到定位精度需要的迭代次数分别是12次、15次和41次。由此可见,本算法在稳定性、定位精度及收敛速度方面均具有更好的定位性能,其在大范围物联网光纤感知层节点定位领域具有一定的实际应用价值。     

TOA/RSS混合信息室内可见光定位方法

为提高室内定位精度,提出一种基于混合到达时间/接收信号强度(TOA/RSS)信息的定位方法。针对室内可见光定位中存在的多径效应造成的定位非线性误差,引入前置无迹卡尔曼滤波的粒子滤波算法,将TOA信息与RSS信息相融合,达到修正非线性误差的目的。然后综合考虑接收端惯性传感参数,对接收端进行运动分析,提升估算坐标的精度。在长宽均为5 m、高度为3 m的室内进行定位仿真,在12 W发光二极管(LED)发射功率下,所提方法获得了平均定位误差为2.02 cm的定位精度。仿真结果证明,所提定位方法的定位性能总体优于指纹定位方法和三边定位的RSS定位方法,具有较强的鲁棒性和较低的定位延迟。