传感器观测相关条件下的最优分布式检测融合算法

针对分布式串行检测融合系统的检测性能优化问题,研究了一种各部传感器判决规则联合优化的系统性能优化方法.融合系统由N部传感器构成,系统性能优化准则采用Bayes准则.在各部传感器观测相关的条件下,为了使系统检测性能达到最优,推导出了传感器判决规则联合最优化的必要条件,得出了最优传感器判决规则满足的一组系统方程,并根据系统方程组设计了求解各部传感器最优判决规则的数值迭代算法.仿真结果表明,采用该数值迭代算法联合优化各部传感器的判决规则,可使融合系统的Bayes风险显著低于单部传感器.     

利用传感器判决门限联合优化的串行检测融合算法

针对传感器观测相关的条件下最优分布式检测融合算法较为复杂这一问题,提出了一种基于似然比判决规则的系统性能优化方法.该方法的基本思想是,限定各部传感器采用似然比判决规则,并在此约束条件下,联合优化各部传感器的判决门限,以使系统检测性能达到最优.对于由N部传感器组成的分布式串行检测融合系统,在Bayes准则下推导了各部传感器判决门限联合最优化的必要条件,得到了最优传感器判决门限满足的系统方程,并在此基础上给出了求解最优传感器判决门限的数值迭代算法.由于将传感器判决规则的联合优化问题简化为了判决门限的联合优化问题,因此该算法计算量较小,收敛性较好,更加便于工程应用.     

基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型.采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则.对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案.仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法.     

桥梁监测系统中梁桥静力应变传感器的优化配置

为了探索桥梁结构监测系统中静力应变传感器在梁桥中的优化配置,以简支梁桥为研究对象,以传递误差最小为优化准则建立了梁桥静力监测系统传感器优化的数学模型,根据简支梁截面弯矩与挠度的关系,建立了以控制截面挠度的传递误差为最小的目标函数,并采用遗传算法的优化计算方法,提出了适用于梁桥的基于传递误差最小准则的传感器优化配置方法。实例优化结果表明,简支梁桥的应变传感器,除在跨中控制截面布点外,其余应变传感器应均匀布置。     

数据时空融合算法在无线多传感器网络中的应用

无线传感器网络是一种新兴的、全新的技术,它常常应用于工业领域以及恶劣的环境中.在标准ZigBee协议中没有设计相关的数据融合规范,使其只能用在低数据冗余的应用场合.大规模网络中的数据冗余度大,并且网络中的数据冗余会引起节点频繁地争抢信道,网络时延增加甚至出现网络瘫痪;因此针对同类多传感器测量数据中含有的噪声和传输中包含大量冗余信息,通过多次实验对几种算法进行仿真比较,文中提出了一种基于递推估计的数据融合和自适应加权时空融合算法.该算法利用空间位置中多传感器的方差变化,通过调整参与融合的各传感器的加权系数,使融合系统均方误差始终最小.     

数据融合技术在公路隧道火灾探测中的应用

在分析公路隧道火灾特点的基础上,依据数据融合的基本原理,充分利用多个传感器资源,把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。提出了一种基于数据融合技术的隧道火灾探测算法,以感烟、感温和感光传感器的模拟量为输入,利用人工神经网络和模糊逻辑技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的隧道火灾自动探测融合系统,可缩短报警时间,降低误报警率。克服了火灾探测算法单一使用固定阈值的弊端。     

基于自适应粒子群算法的光纤光栅传感器优化配置

针对传感器优化配置在结构健康监测领域的重要作用,分析了结构健康监测中广泛应用的光纤光栅(FBG)传感器检测波动信号的特点;建立了覆盖率最大化的传感器优化配置准则,实验证明了其合理性;提出了自适应改变惯性权重的粒子群优化(PSO)算法求解传感器优化配置问题;仿真分析了平板结构的FBG传感器优化配置,并对比了自适应和线性改变惯性权重两种PSO算法性能;结果显示自适应型PSO算法在传感器优化配置问题的收敛精度和收敛速度上具有明显优势.     

多传感器在线自适应加权融合跟踪算法

针对多传感器机动目标的跟踪问题,提出了一种多传感器在线自适应加权融合跟踪算法.该算法依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,从而能在线适应传感器性能改变.仿真结果表明,该算法是一种有工程应用前景的融合跟踪算法.     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

基于RAMP密度插值理论的拓扑优化准则法

在研究密度插值法理论和拓扑优化准则基础上,以结构整体柔度最小为目标,推导了基于RAMP插值理论的优化准则,并实现优化准则的迭代算法,二维算例说明了算法正确性、有效性。     

基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法

针对噪声环境下的线性时不变系统,给出了基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法.运用线性最小方差意义下的最优信息融合卡尔曼滤波方法获得状态估计,进而得到输出的N步超前预测值,最后通过最小化二次性能指标获得基于信息融合状态估计的控制输入.仿真实例验证了算法的有效性.     

一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波

对于过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法.基于低阶迭代正交变换的思想提出了解相关的方法,将观测方程经过等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类实时序贯式融合滤波算法.整个推导过程在线性最小均方误差意义下严格进行,能够实现系统状态的最优融合估计.最后的仿真验证了新算法在处理上述噪声相关问题上的最优性.     

Hybrid particle swarm optimization for solving resource constrainted FMS

In this paper, an approach for resource-constrained flexible manufacturing system （FMS） scheduling was proposed, which is based on the particle swarm optimization （PSO） algorithm and simulated annealing （SA） algorithm. First, the formulation for resource-constrained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained. Then, a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution. The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local minimum and guide it to the global minimum.     

多区域电力系统负荷频率控制的解耦计算

多区域互联电力负荷频率控制的解耦判定,用目前常用的方法计算量大,甚至难于计算。本文将这样的高阶系统解耦问题,变换为求网流技术中最小费用流问题,并采用运算简便快速、收敛可靠的OKA法求解。文中以两区域互联电力系统负荷频率控制为例进行了讨论和计算,其结果表明本文方法是可行和有效的。     

一类基于模糊图论的费用与时间最优化问题的模型

在寻求工程实施的最小时间和费用等最优化方案时，构造了多因素隶属度PERT图和隶属函数模型；并运用模糊约束量来解决带最小化时间因素的最小费用流问题。     

粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

Hybrid particle swarm optimization for solving resource-constrained FMS

In this paper,an approach for resource-constrained flexible manufacturing system(FMS)scheduling was proposed,which is based on the particle swarm optimization(PSO)algorithm and simulated annealing(SA)algorithm.First,the formulation for resource-con-strained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained.Then.a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution.The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local min-imum and guide it to the global minimum.     

基于冗余删除的软件定义机载网络控制器部署策略

软件定义网络为弥补机载网络对多任务支撑能力的不足提供了新思路。为降低网络的部署成本开销,利用灵活易部署的无人机构成逻辑集中的控制平面,对高动态拓扑变化的有人机编队实施管控。针对基于无人机的控制器部署问题,为优化可靠性和部署成本开销指标,提出一种基于冗余删除的无人机控制器部署策略。首先,为实现任务区域的全覆盖以保证连通性,依据无人机的通信范围进行初步部署;然后,为判定和删除初步部署中的冗余无人机,依据部署约束和优化指标,提出了基于连接关系的冗余判定算法和基于网络连通的冗余删除算法。实验结果表明,与基于全域覆盖的控制器部署策略相比,所提策略在满足可靠性要求基础上,部署无人机的数量减少了25%,降低了网络的部署成本开销,能够适用于高动态网络环境下的控制器部署场景。     

工业信号分析的一种修剪新算法

基于一维 DFT变换为多维 DFT的公因子算法 CFA,提出一种有效的修剪算法 .该算法首先利用 CFA算法将 DFT分解为内外两层若干组一维小点数 DFT,然后针对其特点对内外两层分别进行修枝 ,最大限度地减少了冗余计算 ,同时可实现任意点数截取或抽选输出 DFT的计算     

一种基于子空间距离准则的源数目估计算法

 源数目估计是阵列信号处理中的一个重要课题,也是声纳探测领域的一个难题。通过研究特征子空间分析方法,提出了一种新的源数目估计算法。该方法在盲源分离结果的基础上,基于信号子空间和噪声子空间正交的原理,建立了子空间代价函数来估计观测空间的源数目。同时,通过仿真和水池实验,对该方法的性能做了研究,并与基于信息论准则中最小长度描述准则的源数目估计算法进行了比较。仿真和水池实验结果表明,该源数目估计算法能得到准确的源数目,并具有较好的抗噪性,在水声环境中具有更好的稳健性。