无线传感器网络室内信道模型的研究*

提出一个无线传感器网络室内环境信道衰落模型,通过对无线信道衰落模型的理论研究和根据无线传感器网络信道衰落测试系统检测的室内外数据的分析,得到无线传感器网络信道衰落模型的各个参数,确定了无线传感器网络室内信道衰落模型。通过实践应用证明,此衰落模型在实际网络的节点部署和节点定位中的作用优于其他无线信道衰落模型。     

无线传感器网络节点实现模型

无线传感器网络是集成了嵌入系统、无线通信、分布计算、检测技术,由大量无线微型传感器节点组成的新型网络。无线传感器网络节点是构成无线传感器网络的基础。分析了无线传感网络节点的信号处理过程,对比研究了基于微处理器和基于现代信号处理在系统可编程的两种无线传感网络节点的实现模型。采用现代可编程实现的无线传感网络节点模型体积小、功耗低、速度快。基于微处理器的节点具有极大的灵活性。     

无线传感器网络节点实现模型

无线传感器网络是集成了嵌入系统、无线通信、分布计算、检测技术，由大量无线微型传感器节点组成的新型网络。无线传感器网络节点是构成无线传感器网络的基础。分析了无线传感网络节点的信号处理过程，对比研究了基于微处理器和基于现代信号处理在系统可编程的两种无线传感网络节点的实现模型。采用现代可编程实现的无线传感网络节点模型体积小、功耗低、速度快。基于微处理器的节点具有极大的灵活性。     

基于Agent的无线传感器网络AUML交互模型

节点之间的协作交互是无线传感器网络自组织基础,也是拓扑控制和路由选择的本质特性。分析无线传感器网络典型拓扑控制算法和路由协议中的交互行为,在多Agent系统模型基础上,提出基于AUML的无线传感器网络Agent元模型和Agent模型图,构建适合于无线传感器网络的AUML交互模型,该模型包括WSNAgent实例、WSNAgent角色特征、WSNAgent生命线和控制焦点、连接器、消息、条件等基本组件。典型协议建模表明,无线传感器网络AUML交互模型具有较好的可视化描述能力,为无线传感器网络交互的实现奠定了良好基础。     

面向无线传感器网络的无线携能通信研究

能量受限是无线传感器网络应用的瓶颈问题,为了使无线传感器网络获得稳定持续的能量来源,提出将无线携能通信（ SWIPT）技术应用到无线传感器网络中。基于时分多址（ TDMA）的通信方式建立了适应于无线传感器网络的无线携能通信系统新优化模型。通过凸优化问题的求解得到该优化模型的最优分配策略。利用仿真实验对无线携能通信在无线传感器网络中应用的可行性进行了分析,对方法的有效性进行了验证。     

无线传感器网络在土木工程应用中的试验研究

传感器作为结构健康监测的基本组成部分,一直是人们关注的热点。该文论述了传感器技术的发展,尤其是无线传感器及无线传感器网络技术。介绍了由UCBerkeley研发的无线传感器节点-MICA的软硬件系统,针对结构健康监测,在实验室中建立和开发了一个原型监测系统,将选用的无线传感器节点布置在实验室两层结构模型上,组成一个无线传感器网络。通过小振动台试验证明无线传感器是完全可以应用于将来实际结构监测系统中的。     

基于Linux的传感器网络网关设计

本系统以AT91ARM9200作为核心芯片,以GoAhead WebServer作为嵌入式Web服务器,针对传感器网络的结构、嵌入式Web体系结构、嵌入式数据库模型、嵌入式操作系统模型、嵌入式网关设计模型等进行初步的研究与探索,提出一种无线传感器网络嵌入式网关的设计方案和无线传感器网络数据管理与查询模式,研发了基于Web的传感器网络嵌入式网关系统.     

基于无线传感器网络的森林火灾监测预警系统

无线传感器网络是信息科学的一个新研究领域,提出了一种基于无线传感器网络的森林火灾监测预警技术的系统框架及其实现方案,重点讨论了森林火灾预测预报模型、无线传感器网络节点的部署及拓扑形成机制、传感器网络节点与火险精确定位方法、无线通信协议等关键问题.     

基于遗传算法的无线传感器网络巡航覆盖最小移动节点数研究

被监测环境的状态可以使用无线传感器网络的有效感知.本文使用无线传感器网络巡航覆盖模型实现了建筑能效监测过程.为降低基于无线传感器网络巡航覆盖模型的数据采集系统构造和维护成本并降低系统复杂度,采用MTSP问题对无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数问题建模,提出了无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数快速求解算法并使用遗传算法实现了快速求解算法.实验结果表明,本文提出的方法快速有效,而基于遗传算法的快速求解算法的实现可以快速确定无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数上界.     

OMNeT++平台上无线传感器网络仿真系统的研究*

仿真系统对于无线传感器网络尤其是大规模无线传感器网络的性能评价是必不可少的。通过仿真,人们能够在一个可控的环境里研究无线传感器网络,观察由不可预测的干扰和噪声引起的节点间的相互作用,减少投放后的网络维护工作。OMNeT++是一款开源的、基于组件的、模块化的开放网络仿真平台。在OMNeT++平台提供的网络仿真基础类库和开发环境的基础上,紧密结合无线传感器网络自身特点,从仿真模型、实现机制和应用场景等方面设计了无线传感器网络仿真系统,并在Linux操作系统上编程实现。通过实验验证,该仿真模型可以正确仿真MAC     

基于涡流式传感器检测的连铸结晶器液位控制研究

本文主要运用涡流式传感器检测的连铸结晶器液位控制问题研究,文章简要叙述了电涡流传感器的工作原理、电涡流式传感器等效电路,通过电涡流传感器采集钢水液位的信号,构建了液位检测连铸结晶器系统控制系统的数学模型,分别构建了电涡流传感器模型、伺服电动机系统模型、塞棒流量特性模型、连铸结晶器模型,并用MATLAB软件下的组态Simulink进行仿真,经仿真表明,该算法可以很好地对结晶器实施控制,经过实际运行该算法是完全正确的、可行的、有效的。实验结果表明,该控制算法连铸结晶器液位控制效果良好。     

基于强化学习的移动传感器网络时延系统控制数学建模

为了提高移动传感器网络时延系统控制能力,提出基于强化学习的移动传感器网络时延系统控制模型,采用高阶近似微分方程构建移动传感器网络时延系统的控制目标函数,结合最大似然估计方法进行移动传感器网络的时延参数估计,采用强化学习方法进行移动传感器网络的收敛性控制和自适应调度,建立传感器网络时延系统控制的多维测度信息配准模型,在强化跟踪学习寻优模式下实现移动传感器网络时延系统的自适应控制。仿真结果表明,采用该方法进行移动传感器网络时延系统控制的自适应性较好,时延参数估计准确度较高,控制过程的鲁棒性较强。     

Sensor adaptive fault tolerant control for non-linear processes

Adaptive fault tolerant control of non-linear processes is an open problem. In this paper, on the basis of a strong tracking filter (STF), an approach to sensor adaptive fault tolerant generic model control for non-linear processes is proposed. When the process runs normally, Adaptive Generic Model Control (AGMC) based on parameter estimation is used to control non-linear time-varying processes. A sensor fault model is set up by introducing a bias vector into the output equation of the process. The bias vector is estimated on-line based on the STF during every control period. With the estimated sensor bias vector and the time-varying parameters, a fault detection mechanism is developed to supervise sensors. When a sensor fault is detected, AGMC will be switched to a state estimation and soft-sensor-based GMC. This strategy constitutes a sensor-adaptive fault tolerant generic model control for non-linear processes. Experimental results on a three-tank system demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

Formal verification of behaviour networks including sensor failures

The paper deals with the problem of verifying behaviour-based control systems. Although failures in sensor hardware and software can have strong influences on the robot’s operation, they are often neglected in the verification process. Instead, perfect sensing is assumed. Therefore, this paper provides an approach for modelling the sensor chain in a formal way and connecting it to the formal model of the control system. The resulting model can be verified using model checking techniques, which is shown on the examples of the control systems of an autonomous indoor robot and an autonomous off-road robot.     

无线传感器网络概率覆盖控制研究*

在无线传感器网络中进行覆盖控制能有效缓解无线传感器网络中节点能量受限的问题,通常采用的是基于二元感知模型的几何方法计算休眠冗余节点,其算法在实际应用中受到局限,不够精确。针对此问题,将提高能量利用效率作为重要指标,采用概率感知模型,提出一种新的覆盖控制算法(PSMC)。仿真结果表明,PSMC算法在较好地保持网络覆盖度的同时,可关闭大量冗余节点,有效地延长了网络寿命。     

扩散硅谐振式压力传感器同频干扰的建模与消除

为简化谐振式微机械压力传感器的制备工艺,提出了一种采用扩散硅作为谐振梁的压力传感器,并采用电磁激励实现传感器的闭环控制.实验中发现:由于采用扩散硅材料,传感器受到较为严重的同频干扰影响,因此,消除传感器的同频干扰成为需要解决的一个主要问题.通过对采用扩散硅作为谐振梁的压力传感器微结构进行分析,建立了传感器主要噪声来源同频干扰的等效电路模型,据此提出一种新的不对称双端激励解决方法.实验结果表明,该方法可有效地降低传感器的同频干扰,传感器的信噪比由1.53提高至35,为传感器闭环激励和检测提供了有效的手段.     

无线传感网中三维覆盖控制和节点调度的研究

无线传感器网络中采用二元感知模型方法计算休眠冗余节点具有局限性和不精确性.本文考虑到实际应用环境对节点感知能力的影响以及传输过程中的路径损耗问题,对监测区域采用三维网格建模,并在概率感知模型的基础上提出一种概率感知衰减模型,同时对当前二维覆盖控制算法存在的各种局限性,提出了一种基于概率的分阶段冗余唤醒策略.仿真结果表明,该算法均衡了网络节点能量,实现了网络能耗的有效性,延长了网络的生存期.     

Hovering control of model helicopter by vision

In this paper, we introduce an autonomous flying model helicopter with a vision control system. A feature of the helicopter is that autonomous hovering is realized by a vision control system. Owing to this vision control system, the model helicopter is able to take off, land, and hover without any human assistance. The vision control sstem is composed of a CCD camera mounted on the helicopter and an image processor on the ground. We first introduce the configuration of the helicopter system, which has a vision sensor, a clinometer, and an azimuth sensor. To determine the 3-D position and posture of helicopter, a technique of image recognition using a monocular image is used. Finally, we give an experiment result which we obtained in a hovering test with the vision control system. This result shows the effectiveness of the vision control system in the model helicopter.     

Feedback based adaptive compensation of control system sensor uncertainties

In this paper, the problem of adaptively compensating sensor uncertainties is addressed in a feedback based framework. In this study, sensor characteristics are modeled as parametrizable uncertain functions and a compensator is constructed to adaptively cancel the effects of sensor uncertainties, to generate an adaptive estimate of the plant output. Such an estimated output is used for the feedback control law. Adaptive control schemes using a model reference approach with sensor uncertainty compensation are developed for LTI plants with either known or unknown plant dynamics. A new feedback controller structure is developed for the case when the plant dynamics is unknown, to handle the plant and sensor uncertainties. Simulation results are presented to show that the proposed adaptive sensor uncertainty compensation designs significantly improve system tracking performance.