混合支撑集模型中联合半迭代硬阈值追踪算法研究

无线传感网络中,由于混合支撑集模型对信号(群)值的公共部分不存在约束,给网络框架提供了额外的自由度。考虑到改进的半迭代硬阈值追踪(Semi-Iterative Hard Thresholding Pursuit, SHTP)算法在范数凸优化问题中所具有的稳定性和鲁棒性,论文将SHTP算法应用于混合支撑集模型,提出一种基于SHTP算法的联合重构算法来求解分布式压缩感知问题,称为联合半迭代硬阈值追踪算法(joint Semi-Iterative Hard Thresholding Pursuit, joint SHTP)。该算法对信号群进行压缩采样,利用信号间的相关性来求解公共部分,将公共部分的支撑集作为重构特有部分时的初始支撑集,并通过信号内部的相关性求解特有部分,适用于无线传感网络中所有的传感器节点将感知到的数据传输到簇头结点进行的联合重构。仿真结果表明,与其他联合重构算法相比,如联合正交匹配追踪(joint Orthogonal Matching Pursuit, joint OMP)算法、联合子空间追踪(joint Subspace Pursuit, joint SP)算法,无论是无噪声情形还是有噪声的情况下,联合半迭代硬阈值追踪算法将具有较大的信号重构噪声比和较小的平均支撑势误差,可实现信号值的精确重构。      

感知共存的TD-SCDMA技术与传感器网络数据融合技术研究

文章通过对传感器网络电磁频谱监测系统网络拓扑结构、TD-SCDMA无线移动系统的研究分析,提出了感知共存的TD-SCDMA技术与无线传感网数据融合技术方案,方案通过应用层数据融合技术将TD-SCDMA无线通信网与无线传感网进行有效结合.最后文章给出了感知共存的TD-SCDMA技术与无线传感网数据融合技术的设计方案.     

农业无线监测传感网中压缩感知的应用研究

针对农业无线监测传感网络中节点能耗过快,影响整个网络寿命问题,文章提出一种新型高效的数据采集传输的方法。该方法将压缩感知理论应用到传感器节点,采用离散傅里叶变换方法采集稀疏信号,利用重构误差更小的ROMP算法重构原信号。通过MATLAB对温度进行仿真实验,研究结果表明,采用压缩感知理论后,不但能近乎完美地重构信号,且以接近10%的压缩率来采样数据,节点发送能耗相对传统压缩算法最高提高80%左右,因此有效地延长网络的生命周期。     

能量约束贝叶斯压缩感知检测算法

为了解决无线传感器网络在监测区域内遇到处理能力不足和能量受限问题,提出了一种能量约束贝叶斯压缩感知检测算法。算法在选择观测向量时不仅考虑了重构效果,同时还考虑了节点的能量,并利用改进的分簇算法选择最佳传输路径,以均衡整个网络的能量,防止某些节点由于能量消耗过快导致整个网络失效。实验表明,与传统的贝叶斯压缩感知直接检测相比,能量约束贝叶斯压缩感知检测算法在网络生存时间上有了很大的提高。     

保障监测时延的无线传感器网络感知调度算法

针对重点区域事件监测应用中,无线传感器网络需要满足不同监测时延要求,该文首先分析了点目标监测应用的时延下界,设计了多项式的最优自适应占空比分布式感知调度算法。在此基础上,设计了一个面向局部重点区域的事件监测分布式感知调度算法(LDSS)。LDSS具有较低的计算复杂度和通信复杂度。仿真结果显示,与现有的随机调度算法相比,LDSS能获得监测时延更接近于理论时延下界的性能。     

基于线性化的混沌压缩感知重构算法

随着信号的数据量和带宽不断增长,压缩感知作为一种新的信号低速率获取理论迅速成为信号处理界的热点。目前,压缩感知一般采用线性测量方式。混沌压缩感知是一种利用混沌系统实现非线性测量,非线性等式约束L1范数最小化实现信号重构的压缩感知理论;具有实现结构简单,测量数据保密性强等特点。但是,现有算法不能有效地求解非线性等式约束L1范数最小化,求解结果受到额外参数影响。该文通过对非线性约束线性化处理,将非线性等式约束L1范数最小化问题转化为一系列二次锥规划问题,利用线性化迭代二次锥规划算法进行求解,保证了算法的收敛性和提高了信号的重构性能。本文以Henon混沌为例,研究了频域稀疏信号的重构性能,数值模拟证明了该算法的有效性。      

分布式无线感知网络节点部署算法研究

在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。      

果蝇启发的水下传感网部署算法

在三维水下传感器网络中,恶劣的环境容易导致传感器节点失效,网络拓扑不稳定.考虑到实际水环境中存在障碍物及边界,提出一种果蝇群启发的水下传感网部署算法.该方法以网络重连通为约束条件,首先利用果蝇群的觅食行为求解节点移动位置,同时加入欧琼鸟飞行机制保持移动过程中网络拓扑的相对稳定性,最后采用障碍物局部感知移动模型进行避障.结果表明,该算法可以躲避障碍物,提高覆盖和连通,减少网络能耗.     

一种面向三维感知的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

 覆盖作为无线传感器网络中的基础问题直接反映了网络感知服务质量.本文在分析现有无线多媒体传感器网络覆盖增强算法的基础上,构建节点三维感知模型,提出面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法(Three-Dimensional Perception Based Coverage-Enhancing Algorithm,TDPCA).该算法将节点主感知方向划分为仰俯角和偏向角,并根据节点自身位置及监测区域计算并调整各节点最佳仰俯角,在此基础上基于粒子群优化调整节点偏向角,从而有效减少节点感知重叠区及感知盲区,最终实现监测场景的区域覆盖增强.仿真实验表明:对比已有的覆盖增强算法,TDPCA可有效降低除节点感知重叠区和盲区,最终实现网络的高效覆盖.     

水声传感器网络实时路由算法研究

水下声信道的传输特点,使得在水声传感器网络中实现实时传输非常困难。文章在SPEED协议的基础上提出了一种水下传感器网络的实时路由算法LQRT。该算法通过节点的链路感知能力,来达到实时传输的要求,同时还能延长网络的生存期。仿真结果表明,该算法在水声传感器网络实时应用环境中具有很好的性能。     

智能家居中的体感技术的应用和前景

智能家居技术中,实现与人交互的一类重要技术是体感技术。体感技术让人不必受限于遥控器等控制终端,以更自然的方式与智能家居进行交互。智能家居中的体感技术一般借助惯性传感、语音、视觉等几种媒介,语音技术的优势是技术成熟,但语音命令的复杂度受限于自然语言理解的限制;惯性传感和视觉的优势是直观,目前惯性传感的商用产品较多。虽然视觉传感目前主要限于手势等的控制,与惯性传感的控制方式类似,但随着技术的发展,视觉传感的发展潜力巨大,属于未来的技术发展方向。     

认知无线电中频谱感知技术的研究进展

认知无线电技术作为解决当前频谱利用率低下这一问题的有效手段,已成为无线电发展的一个新的里程碑。频谱感知作为实现认知无线电的首要任务,主要涉及物理层的信号检测与处理以及链路层的控制与优化。文中对频谱感知技术的最新研究进展情况进行了综述,重点总结和分析了检测算法的性能、协作融合算法以及感知机制的参数优化,并在此基础上讨论了下一步的研究方向。     

WRAN系统频谱感知研究

IEEE802.22WRAN系统使用动态频谱接入.它有效提高了频谱利用率.频谱感知是WRAN系统的关键技术.文章首先对WRAN系统和频谱感知进行了简要介绍.然后,从三个方面对频谱感知进行了研究,包括频谱感知要求,频谱感知功能和频谱感知方案.     

一种新颖的基于预应变技术的光纤光栅应变温度传感器

报道了采用预应变技术制作的一种结构简便而新颖实用的光纤光栅传感探头及其对温度和应变的响应特性。该方法能使一根光纤光栅产生两个以上的反射峰 ,因此能解决温度和应变测量时存在的交叉敏感问题。在测量范围内 ,应变和温度响应曲线具有良好的线性。     

认知无线电中基于拟合优度的频谱盲检测算法研究

首先,提出噪声方差未知情况下基于t分布的Anderson-Darling的认知无线电频谱盲检测方法,通过计算接收到信道采样样本均值和方差比的分布函数与f分布函数之间的Anderson-darling距离,实现频谱检测.其次,提了基于特征函数的频谱盲检测算法,通过计算接收到的样本经验特征函数与已知特征函数的距离,判决信道中是否存在信号传输.最后,给出了衰落信道下,所提2种基于拟合优度的频谱盲检测算法的虚警概率和检测概率下界.理论和仿真表明,噪声方差未知情况下,所提2种频谱盲检测算法比传统的噪声方差已知时的能量检测法具有更好的性能.在低信噪比和小样本条件下,性能提高表现的尤其明显.     

多信道合作感知中基于信道可用概率的感知信道集合选择算法

首先分析了在给定感知信道集合和相应的可用概率集合条件下认知无线网络最大吞吐量的求解算法,接着给出了授权信道可用概率的估计方法,并在此基础上提出了一种基于授权信道可用概率估计的感知信道集合的次优选择算法。从分析结果与仿真结果可知,该次优选择算法与最优选择算法的性能差别不大,但是复杂度却大大降低了,另外该算法与已有算法相比可以得到更高的系统吞吐量。     

基于两步式融合重构的压缩频谱检测方法

在宽带频谱检测技术中,针对传统分布式压缩感知方法(DCS)数据传输量大、能耗高的问题,提出了一种基于两步式融合重构的压缩频谱检测(TS-CSS)方法.该方法的数据重构过程分为先支撑集信息融合,后信号联合重构两步,通过支撑集信息融合获得的先验信息可指导信号的联合重构.仿真结果表明,联合重构时随机选择50％的用户参与,即可获得与传统DCS接近甚至更优的频谱检测性能,因而,该方法能够有效地降低系统数据传输量,节省频谱检测耗能.     

光纤传感技术的发展与应用

随着光纤传感技术的不断发展,几乎在各个领域得到研究与应用。首先介绍了光纤的结构与分类,光纤传感器的工作原理、分类及其特点,光纤弯曲损耗;其后介绍了光纤传感技术的发展现状及其在各领域的应用;最后是对光纤传感技术发展的进一步展望。     

光纤传感技术的研究进展及应用

随着光纤传感技术的不断发展,几乎在各个领域得到研究与应用。综述光纤传感技术的最新研究进展及其在某些领域的应用开发研究。首先介绍了光纤光栅传感器、阵列式光纤传感系统、分布式光纤传感系统以及智能结构的光纤传感器原理、优缺点及研究方向,这些是目前研究的热点;其后介绍了光纤传感技术在军事、周界安防、工程应用、电力工业等领域的应...     

认知无线电中基于感知门限的频谱预测研究

频谱感知为未获得频谱授权的次用户提供频谱空穴,并监测主用户以防止对其造成干扰。然而频谱感知会带来时间和能量消耗,采用准确、主动的频谱预测技术可以改善频谱感知过程。文中通过研究感知门限对平均感知时间和频谱利用率的影响,提出了基于感知门限的频谱预测-感知机制,并利用频谱预测结果按照空闲概率从大到小的顺序进行感知。仿真结果表明,文中所提出的机制能够减少感知时间并提高频谱利用率。