基于无线传感器网络的移动机器人导航方法

为移动机器人在无定位信息的无线传感器网络(WSN)中选择路程短、代价低的导航路径,提出了一种基于无线传感器网络的移动机器人导航方法,包括全网络导航路径规划和局部节点趋近算法。该方法通过结合各节点传感器数据,构造代价函数,在网络中建立伪梯度势场,为移动机器人规划最优路径;移动机器人通过探测接收信号强度指示(RSSI),逐一趋近该路径上的传感器节点到达目标节点。仿真结果表明,该方法能够根据移动机器人的导航要求,引导移动机器人迅速沿最优路径到达目标节点。     

变拓扑非完全连通网络中的分布式机动目标跟踪算法研究

完全分布式的机动目标跟踪是传感器网络等应用中亟待解决的关键问题。本文针对变拓扑非完全连通网络,提出一种基于网络共识的多模型信息滤波器( Consensus based Multiple Model Information Filter, C-MMIF)。 C-MMIF基于标准IMM框架,保证了估计最优性;并通过构造目标运动模式概率和状态估计的信息滤波形式,使节点间运算相互独立。同时,每个独立节点仅需与其相邻节点通讯,利用平均网络共识分布式优化算法对自身信息状态进行更新,实现节点间对目标运动模式及状态的一致估计。最后在无人机与地面传感器网络协同对地机动目标跟踪场景下进行算法仿真验证,结果证明该方法可以在无融合处理中心且网络拓扑变化情况下,使各节点实现对机动目标的一致有效跟踪。     

物联网数据收集中无人机路径智能规划

为解决无人机在数据收集过程中的路径规划问题,将其分为全局路径规划和局部路径规划。针对全局路径规划,将其建模为一个定向问题,定向问题是背包问题和旅行商问题2种经典优化问题的组合。采用指针网络深度学习对该模型进行求解,并在无人机能量约束下得到其服务节点集合及服务顺序。针对局部路径规划,基于无人机接收到节点的参考信号强度,通过深度Q网络学习对无人机局部飞行路径进行规划,使无人机逼近节点位置并服务各节点。仿真结果表明,所提方案能够在无人机能量约束下有效提升其数据收集的收益。     

面向无线传感器网络信息年龄的多无人机轨迹优化算法

由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限,同时可能与基站(BS)传输距离较远,造成无法及时交付数据,数据新鲜度过低,影响时延敏感型业务决策质量。因此,采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据,成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有效手段。该文通过信息年龄(AoI)性能指标评估无线传感器网络数据新鲜度,并基于集中式训练分布式执行框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法研究了无人机轨迹优化算法。通过联合优化所有无人机的飞行轨迹,实现地面节点平均加权信息年龄的最小化。仿真结果验证了所提多无人机路径规划算法在降低无线传感器网络信息年龄方面的有效性。     

地面机动目标跟踪方法研究

地面机动目标的跟踪是智能信息处理研究的一个重要问题。介绍了地面机动目标跟踪的方法,提出了基于地理信息的目标关联方法,主要采用智能启发式路径搜索算法,利用地理信息对目标经过位置进行评估从而形成最优路线。该方法通过提取地理信息计算补偿因子,选择代价小的节点作为下一步搜索对象,比盲目型深度优先或广度优先搜索提高了效率,试验表明该方法是可行的。给出了算法的详细实现步骤。     

无线传感器网络在美军目标部队中的应用

介绍了美军目标部队的无线传感器网络的系统组成和各部分的主要功能,以及在能源受限条件下的系统体系结构。重点探讨了无人值守地面传感器系统的层次结构和传感器节点的分类。描述了节点通信电台的功能和关键技术,并利用无线传感器网络完成一个目标探测、处理、传输形成态势感知的过程。     

基于Hilbert填充曲线的海洋无线传感网源节点位置隐私保护方法

节点位置保护对于海洋无线传感器网络(MWSNs)至关重要,尤其是对于无人值守的环境。然而,由于大多数静态部署,传感器的能量、存储和通信能力的限制,MWSNs容易受到各种位置(和衍生)攻击的影响。该文从攻击和防御两个方面研究节点位置隐私保护问题。首先,针对两种重要节点(包括基站和源节点)提出了一种新的二相定位攻击,它可以在少量的本地无线传输监视中找到基站节点,反向跟踪源节点的位置。与现有方法不同,提出的攻击根据传输方向确定节点位置,从而突破现有的防御。然后,为了抵御这种攻击,该文设计了一种基于Hilbert填充曲线的传感器网络路由节点位置隐私保护方法(HLPS)。攻防理论分析与对抗实验表明,该方法能够保护目标节点的位置隐私,具有较小的通信和计算开销。     

变概率双向RRT改进路径规划算法

针对RRT算法收敛速度慢、路径不规则的问题,基于双向RRT算法和概率搜索策略,提出了一种变概率策略下的双向RRT搜索优化算法。该算法根据搜索节点的不同周边状态,采用不同的概率策略扩展目标点,使搜索算法能够在空旷场景下向目标点快速生成,同时避免了路径陷入局部最小值的问题。在完成初次路径搜索后,根据路径节点位置优化不规则路线,减少小车行驶过程中的拐弯次数和总路径长度。在仿真中进行了多场景重复试验测试,仿真结果表明,改进后的算法在搜索速度和路径长度上有明显改善。     

海上无人集群联合轨迹设计方法

针对海洋大数据收集场景,为提高数据收集效率,该文提出一种无人机和无人船联合数据收集方法.无人船在行驶过程中,通过放飞无人机并行驶到指定地点回收无人机,实现对目标海域内节点数据的高效收集.为最小化无人船和无人机工作时间,该文在无人机集群任务分配的基础上,引入连续悬停飞行(Successive-Hover-and-Fly,...     

一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略

针对传统的最小跳路由无线传感器网络（WSN）在数据汇聚上较高的能量开销问题,提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量,使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率,采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明,与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比,所提出的基于无人机的无线传感器网络（UAV-WSN）在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%,并且以上两种网络的能量利用率高达70%。     

无线传感器网络恶意节点溯源追踪方法研究

 传感器节点可能被攻击者俘获用来发送大量虚假数据,从而耗尽整个网络的资源.本文提出一种实用的溯源追踪解决方案:基于概率包标记算法,每个节点按照一定概率标记其转发的包,标记信息填写于包头中的确定域,通过收集到足够多的数据包,汇聚节点能够重建一条到源节点的路径.本文证明了此方案能够应对所有类型的攻击,并针对基本标记方法的不足提出了两种改进标记方法.实验结果表明该溯源追踪解决方案是高效以及实用的.     

传感器网络中基于局部信号重建的目标计数算法

针对传感器网络中现有目标计数算法的不足问题,提出了一种基于局部信号重建的目标计数算法。该算法首先通过局部峰值搜索找出目标可能存在的区域;然后根据信号衰减特性和节点分布情况建立信号重建模型,并基于此模型寻求局部区域内的最佳目标分布估计;最后对各局部区域内的估计结果进行汇总,得到全网范围内的目标数量。仿真实验结果表明,该算法在计数精度、抗噪性和通信开销方面具有较好性能。     

基于无线传感网络的目标入侵监测系统设计

针对我国广阔的领土及漫长的边防无法实现大范围有效、灵活、低投入的值守警戒,设计了一种基于无线传感网络的目标入侵监测系统。以满足恶劣环境下大范围、长时间,信息准确的无人值守需求。并进行了相应的实验验证,结果表明,该系统可靠性好,功耗低,可实现目标自动监测。     

面向数据传输稳定性的无人机群频谱接入方法

针对频繁变化的无线通信环境中无人机群频谱资源使用问题,在保障无人机数据传输稳定的前提下,以降低无人机间用频冲突率、提升信道利用率和系统吞吐量为目标,设计了基于多用户非耦合排队频谱接入方法。该方法中无人机之间不需要信息交互和中心控制节点,仅需根据自身数据传输需求、互扰功率和历史信道使用状态信息来构建学习效益函数,生成频谱使用策略。仿真结果表明,所提方法在确保无人机数据传输稳定和兼顾无人机用频公平性的前提下,能有效降低无人机间用频冲突,提升无人机群吞吐量。     

面向家庭环境的移动机器人自主导航系统

移动机器人在家庭环境下使用传统A*算法规划经过门的路线时,存在因规划的路径靠近障碍物而导致定位失败的问题.针对该问题,设计一种面向家庭环境的自主导航系统,并提出基于栅格-拓扑混合地图的SHS(Segmented Hybrid Search,SHS)路径规划方法.首先,在已建立的栅格地图上选取拓扑点构建栅格-拓扑混合地图;其次,通过Dijkstra算法搜索先验安全航路点序列,将航路点视为局部目标节点;最后,采用A*算法实现分段路径搜索.实验结果表明,在较复杂的家庭环境中,所提的算法能快速规划通过门的安全无碰撞路径.     

分布式交互方向拉格朗日乘子声源定位算法

如何实现高效的分布式声源定位是无线传感器网络研究的热点。通过一种基于声源信号能量的分布式声源定位算法,采用交互方向的拉格朗日乘子方法将最大似然声源定位问题拆分到单个传感器节点,通过桥接传感器节点实现传感器节点之间的信息融合。由于采用声源信号衰减模型,交互方向拉格朗日乘子方法中的最优化目标函数成为非凸函数,导致定位算法容易陷入局部最优,为此提出了多重网格搜索方法。仿真结果表明,新算法与现有的分布式声源定位算法相比,具有可并行实现,可应用于任意网络拓扑,不易陷于局部最优等优点。     

分布式环境下信任路径选择性搜索及聚合研究

针对现有基于信誉的信任模型在刻画节点推荐可信度、推荐信任路径搜索及合成算法方面存在的问题,提出基于时间衰减因子、推荐吻合度因子及交互成功率因子的推荐可信度更新算法,进而给出一种新的分布式环境下推荐信任路径选择性搜索算法,该算法以邻居节点间推荐可信度、评分相似度、路径长度等作为控制条件,能直接在搜索过程中规避恶意节点,选择包含有效推荐信息的路径进行搜索并停止对冗余路径的搜索。最后采用一种改进的D-S证据理论合成算法对搜索得到的信任路径进行聚合。仿真实验表明,与已有模型相比,所提模型具有较强的抵制各种恶意节点攻击的能力。     

未知环境下多无人机协同搜索与围捕策略研究

针对多无人机在未知环境下的目标搜索与围捕问题，文中提出一种多无人机协同搜索与围捕策略。该策略分为两部分：一是基于区域划分的多无人机遍历式协同搜索；二是基于时间一致性的多无人机协同围捕。首先，根据相关参数对任务区域进行子区域划分，并根据无人机与子区域中心点距离以及子区域的状态进行子区域搜索任务实时分配；其次，根据目标的位置以及建立的围捕点生成模型，解算出围捕点；最后，采用距离协商法，根据各无人机与各围捕点之间的距离进行围捕点的合理分配，并根据各无人机与其配对围捕点之间的距离以及无人机的速度范围建立多无人机的时间一致性约束，通过调节各无人机的飞行速度实现同时到达配对围捕点的目的。考虑到环境未知，在多无人机协同搜索与围捕的过程中，采用VFH+进行无人机的局部路径规划，以确保无人机的安全。仿真结果表明，所提出的多无人机协同搜索与围捕策略具有可行性。     

一种基于红外传感器的无人机姿态测量方法

针对红外温度传感器能灵敏感应天空地面热辐射的特点,提出了一种基于红外传感器测量无人机姿态信息的方法,相比传统姿态测量传感器,红外传感器具有体积小、重量轻、无漂移、成本低等优点;针对该方法介绍了由三对正交安装的红外传感器测量姿态角的基本原理及能获得更好视场角的45°安装方式;并通过场地实验获得了红外传感器的对地倾角和输出电压的函数关系;通过推理得到无人机姿态测量算法,实现了根据红外传感器的差动输出信号计算无人机的姿态角;同时对太阳的干扰问题作了适当的研究;为了验证算法的可靠性,进行了机载飞行实验。实验结果表明,该方法可以有效的测量无人机的姿态角。     

无线传感网络安全防护路径激光追踪方法

为了提高无线传感网络安全防护能力,需要进行网络安全防护路径设计,提出基于联合节点行为覆盖的无线传感网络安全防护路径激光追踪方法。构建无线传感网络安全防护路径的覆盖关系模型,根据传感器节点与目标节点从属关系进行无线传感网络安全防护的路径空间规划设计,采用最短路径寻优方法进行无线传感网络安全防护路径的激光控制,采用激光扫描和空间识别方法进行无线传感网络安全防护路径的联合节点路径寻优,在最优覆盖集下实现无线传感网络安全防护路径激光追踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网络安全防护路径激光追踪的拟合度较高,无线传感网络的负载均衡性和鲁棒性均有提升。