分布参数系统参数辨识的最佳测量位置

许多有关集中参数系统参数辨识的方法经改造后可推广到分布参数系统中,但其涉及的问题复杂,其中传感器的测量位置则是分布参数系统参数辨识过程的特有问题,它对分布参数系统的参数辨识精度有着很大的影响.从受噪声干扰的不同位置传感器检测值出发,构造了分布参数系统的信息矩阵,提出了一种基于信息矩阵行列式的优化算法,并采用D-最优试验设计准则优化传感器的位置配置,得到了分布参数系统检测传感器的最佳测量位置,同时保证了系统的参数辨识精度.仿真结果表明,该方法对于分布参数系统的输出和状态检测传感器位置的选择具有参考价值.     

分布参数系统中传感器位置的优化

针对实际工程问题中的分布参数系统输出和状态检测传感器存在观测噪声的情况,提出了一种基于信息矩阵行列式的优化算法,得到分布参数系统检测传感器的最佳位置配置,同时获得系统状态的最优估计.该算法通过对分布参数进行参数辨识,得到信息矩阵,利用其行列式优化传感器的位置配置.仿真结果表明了该方法的有效性,对分布参数系统输出和状态检测传感器位置选择具有参考价值.     

一种针对“低慢小”目标的栅格化感知系统设计

针对“低慢小”目标探测面临的问题,提出了一种栅格化理念解决问题思路,给出了栅格化感知系统的定义,设计了栅格化感知系统,包括传感器分系统、通信分系统、管理控制中心和综合保障分系统等组成和工作过程。分析了栅格化感知系统的关键技术,包括传感器低成本设计、“低慢小”目标检测、数据融合处理等技术。研究了栅格化感知系统的部署原则,建立部署原则模型,对于解决“低慢小”目标探测具有现实指导意义。     

无线传感器网络中目标检测节点的优化部署

为提高无线传感器网络的目标检测精度，提出了一种基于遗传算法的节点部署优化方法．通过把传感区域模型化为网格，将目标定位问题转化为确定目标在某个网格点的问题．随后，将传感器节点部署问题形式化为一个组合优化问题，其目标是在有限的成本和完全覆盖条件下减小最大分辨误差．遗传算法采用二进制编码表示节点的位置，使用单亲交叉算子和单亲变异算子来提高算法的执行速度和进化效率．实验结果表明，基于遗传算法的求解方案能快速地求出传感器节点位置优化问题的全局最优解，并满足目标定位的精度要求．     

无线传感器网络关键区域覆盖优化算法

针对无线传感器网络中的关键区域覆盖NP完全问题,提出了一种启发式的关键区域覆盖优化算法CACOA.该算法对关键区域格点与一般区域格点,分配不同的权值创建感知区域图和终端集合,并以迭代合并方式创建加权节点Steiner树,进而形成具有最少数量的格点集合,并以格点集合中优化的格点位置来构建覆盖关键区域的传感器放置方法.理论分析证明了提出的CACOA算法一定能完全覆盖关键区域并形成一个有效的无线传感器网络,且算法的复杂度为O(n4).详细的仿真实验及与现有覆盖机制NPCC的比较表明,提出的覆盖优化算法CACOA在关键区域格点数、感知范围、发送范围和关键区域格点选择分布概率变化时放置的传感器数量明显少于NPCC覆盖机制.     

空间三角形网格局部优化研究

提出了一种空间三角形网格局部优化算法．该算法分为两部分：ａ． 网格局部细分优化方法,该方法结合等间距采样法和黄金分割法来获得最优插值点,使网格细分达到满足给定逼近精度的目的;ｂ． 网格局部合并优化方法,给出了网格中三角片合并的判别准则,在满足逼近精度要求的前提下,采用边删除操作合并网格中的某些三角片,达到了减少三角片数量及保证网格中三角片性态较好的目的．空间三角形网格局部优化算法能有效地使网格达到逼近精度的要求,同时减少三角片数量并剔除狭长三角片．     

局部网格粗化与加密技术在大底水油藏数值模拟中的应用

大型底水油藏数值模拟模型的网格数量庞大,其中底水区域的网格数目占绝大部分,占用很大数值计算量。同时,对于储层较厚的底水油藏,常规的网格系统通常无法准确描述油水分布及开发动态。针对大型底水油藏数值模拟中存在的问题,提出了底水区域实施适当网格粗化,生产井附近区域适当加密的处理方法。采用此方法既能保证计算精度,同时减少了模型网格数,大幅提高模拟计算效率,同时为该类油藏生产井的射孔位置、厚度等指标的设计优化提供了技术保障。     

基于迭代加权虚拟力算法的DSNs覆盖增强

针对现有有向传感器网络(DSNs)覆盖增强算法复杂且收敛速度较慢的问题,在方向可调的有向感知模型基础上,提出一种基于分布式迭代加权的虚拟力覆盖增强算法(IW-RFGP)的有向传感器节点部署方法。该方法将传感器节点待感知区域内未被邻接节点覆盖的区域离散化,通过离散网格点的迭代加权引力的合力作用,调整并确定其新的感知方向。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数短,有效增强了有向传感器网络的覆盖率。     

基于 Voronoi 网格传感网络近似最少连通覆盖值算法

基于并行处理理念使用Voronoi网格可将平面区域划分为几何体集合的性质,提出了传感器网络正六边形剖分的近似连通最少覆盖算法(ACA-RH).Sink节点将信息收集区域进行正六边形网格剖分,然后让传感器节点与各个正六边形网格的位置进行比较来决定自己是工作还是睡眠,从而构造近似连通最少覆盖集.经过理论分析与仿真实验表明,ACA-RH算法时间复杂度和所需要节点的数量少于SCR-CADS算法、SoYe算法.     

空间三角形网格局部优化研究

提出了一种空间三角形网格局部优化算法,该算法分为两部分：ａ．网格局部细分优化方法,该方法结合等间距采样法和黄金分割法来获得最优插值点,使网格细分达到满足给定近精度的目的;ｂ。网格局部合并优化方法,给出了网络中三角片合并的判别准则,在满足逼近精度要求的前提下,采用边删除操作合并网格中的某些三角片,达到了减少三角片数量及保证网格中三角片性状较好的目的。空间三角形网格局部优化算法能有效地使网格达到逼近精     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

基于动态温度调制的氧化锌纳米气体传感器敏感特性分析

采用水热法制作了纳米氧化锌气敏材料，分析了双溶剂洗涤和水洗涤下的成品形貌，并采用传统的静态测试方法测试了灵敏度、稳定性及响应/恢复时间等特性参数.针对金属氧化物气体传感器的选择性和稳定性问题，基于静态测试，提出了一种新颖的动态温度调制测试方法.系统研究了不同波形(三角波、矩形波及梯形波)下传感器的响应，并分析了三角波下对称性的影响及基于梯形波下干扰气体和幅值对传感器响应的影响.研究成果可为人工智能产业前端的精确感知器件提供技术基础.     

三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法

针对三维传感器网络中节点的最优部署问题, 提出一种三维曲面上目标点的部署策略, 通过引用差分进化(DE)算法优化传感器节点的位置坐标, 提高了网络节点的部署效率, 并用最少的传感器节点实现对曲面上目标点的全覆盖, 解决了三维空间中传感器节点在监测目标过程中存在的三维感知盲区问题. 仿真实验验证了DE算法在解决三维空间覆盖问题的可行性, 表明DE算法具有一定的容错性, 并可有效提高网络节点的部署效率.     

感知能力异构的无线传感器网络优化部署机制

为了在满足网络覆盖要求的前提下,降低网络配置所需经济成本、延长网络生存时间、提高通信质量,研究由感知能力不同的传感器所组成的传感器网络的节点部署问题.采用了节点配置值、网络配置总值和节点数目3个指标,反映网络的配置水平、经济成本、通信质量和能耗情况.该文给出了问题的整数线性规划模型,并指出这个问题是NP完全的.提出了近似但计算有效的贪婪优化部署算法.通过找出最佳部署位置、传感器类型和感知方向,实现网络的优化配置.仿真结果表明,该算法可以降低网络配置成本和工作节点数,具有较好的优化部署效果.     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在 传 统 概 率 感 知 模 型 中 加 入 节 点 剩 余 能 量 因 素 进 而 得 到 改 进 的 概 率 感 知 模 型 * ,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法(即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解)。仿真实验结果表明:文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。(注：*处代表公式)
     

普适计算环境下三维模型的错误保护编码

 普适计算环境普遍存在传输信道误码率高的问题。三角网格模型由于不规则的网状结构,对于传输错误非常敏感。为提高三角网格模型在普适计算环境下的传输质量,提出了一种三维模型的错误保护编码方案。将三维模型数据编码为类似二维图像的方式,三角网格模型不规则的网状结构被消除,数据关联性大为降低,误码弹性得到根本改善。为了进一步提高编码效率,给出了基于错误保护的压缩编码方案。为了控制创建过程中产生的参数化误差,还提出了一种均匀准保角平面参数化方法,确保了重建的三维模型忠实于原始三维模型。模拟试验的结果表明,与常规的三角网格编码方法相比,这种编码方法改善了三维模型数据的误码弹性,并只需较少的存储空间。     

基于网格的无线传感网传输延迟预测方法研究

针对无线传感器网络传输信道受到介质的多途效应影响而易出现传输时延的问题,提出一种基于网格的无线传感网传输延迟预测方法。构建无线传感网络的信道传输模型,进行无线传感器网络传输信号分析,结合传感器节点的优化部署方法进行节点网格路由设计,根据无线传感器网络信号传输的多径特征进行网格区域部署,实现无线传感网络的信道均衡控制,结合相关性检测方法进行无线传感网传输延迟参量估计,采用最大似然估计方法实现对无线传感网传输延迟的准确估计和预测。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网传输延迟预测的准确性较高,降低了传输延迟失真和误码。     

面向目标覆盖的无线传感器网络确定性部署方法

针对无线传感器网络中随机部署节点集划分法不能保证离散目标点优化部署的问题,利用目标点最多层交叠域及遗传算法设计了一种面向目标覆盖的最优确定性部署方法.该方法通过目标点最多层交叠域寻找监测目标点集的传感器节点候选位置,基于候选位置点并利用遗传算法找出实现目标监测的最少节点数及节点位置.所提算法中候选位置点的选取简化了遗传算法中的编码工作,且与适应度函数相结合加速了算法的收敛,而遗传算法提供了最佳位置点的寻求方式.仿真试验表明,所提方法在满足用户感知需求的基础上具有较少的部署节点数,通常被控制在目标点个数的30%以内,极大地降低了网络部署成本,实现了无线传感器网络空间资源的优化分配.     

一种临床智能经皮激光心肌血运重建的方法

该发明公开了一种临床智能经皮激光心肌血运重建的方法。使用该发明能够整体优化经皮激光心肌血运重建过程中打孔位置、数量、深度、孔径以及能量,具有在满足缺血心肌灌注情况下,心肌打孔数目最少,均匀分布,且对激光打孔周围心肌热损伤最小的效果。该发明首先确定心肌组织的缺血区域及所需要的总血流量范围,然后对心肌组织的缺血区域进行网格划分,然后针对每一个网格,计算激光孔道的打孔位置、数量、激光能量、打孔时间、激光孔道的深度和孔径,并给出了优化方法。