高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统模式

从充分挖掘监测信息内涵和外延入手,引入无线传感器网络和多源信息融合技术,分析了高边坡监测系统的信息采集、传递和加工处理的过程,定义了各个子系统的域界,基于将物理构成和逻辑构成分开的原则,建立了高边坡自动监测系统的体系结构.以多传感器采集层为例,介绍了光纤传感器技术、无线传感器网络技术和多源信息融合技术等高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统的关键技术.     

矿井瓦斯监测多传感器信息融合模型

分析了矿井瓦斯监测中存在的对传感器的影响因素多等单个传感器本身所不能解决的问题，提出了利用多传感器信息融合技术来增加系统的信息利用率、提高整个系统的精度、可靠性和容错能力的方法。在讨论矿井瓦斯监测的信息源的基础上，确定了瓦斯监测多传感器信息融合的结构模式，利用状态空间方法对此结构模式进行了描述，建立了瓦斯监测系统多传感器信息融合的状态空间模型。采用人工智能方法，建立了多传感器信息融合的模糊神经网络算法模型，实验结果表明，该模型是有效的。     

多传感器信息融合及在轮胎压力监测系统中的应用

轮胎是汽车的的重要安全部件,为了提高轮胎压力监测系统的精度,提高报警的准确性,减少误报漏报,为安全行驶保驾护航;本文主要介绍了传感器技术和多传感器信息融合基本理论以及多传感器信息融合技术在TPMS中的应用,建立基于多传感器信息融合的TPMS模型,并对两种TPMS融合方案设计进行了分析研究。     

基于无字典模型的红外与可见光图像融合分类

针对传统图像分类识别方法采用单一传感器获得图像存在的局限和不足,提出了一种基于红外和可见光融合的分类算法。首先分别对红外图像和可见光图像提取密集型尺度不变特征变换（D-SIFT）,然后采用无字典模型（CLM）变换,并利用空间金字塔匹配（SPM）进行精细划分,最后用混合核支持向量机（SVM-CK）方式将红外和可见光在特征级融合并分类。在VAIS和RGB-NIR两个数据库上对该方法进行验证,融合后分类精度分别比单一图像源均有较大提高;与BoVW方法比较,精度分别提高了4.7%和12.1%。证明多数据源融合的方法综合了红外和可见光各自成像的优势,使获得的特征信息更完善,分类效果显著高于单一数据源的分类结果。     

基于ZigBee技术的无线火灾概率分级预警系统设计

针对传统火灾报警系统在布线、扩容等方面的不足,在无线火灾预警产品缺少的现状下,利用无线传感器网络技术和多传感器融合技术设计了一个无线火灾概率分级预警系统;该系统采用ZigBee技术快速建立星形预报警网络,节点扩充容易,根据多传感器融合信息,将火灾发生趋势按概率等级给出预警;经过试验验证,能够适应各种复杂环境的火灾预警和报警要求.     

基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。     

基于传感器信息融合技术的森林火灾报警系统

设计了基于ARM(高级精简指令集机器)嵌入式多传感器信息融合的森林火灾报警系统,该系统主要分为传感器节点、信号传输、总控系统和融合算法4个部分.传感器节点主要由LM-PT100温度、M397666空气湿度和MQ-2烟雾传感器组成;信号传输部分以CC2430为控制芯片,采用ZigBee技术实现无线传感器网络自组网和数据传输;总控系统以嵌入式微处理器2410为硬件平台,结合Linux操作系统和ADS1.2集成开发环境.设计了基于粗糙集、BP神经网络和D-S证据理论相结合的融合算法:粗糙集对数据进行约简,神经网络对约简后的子集进行分类识别,证据理论对每个子集的分类识别结果进行融合决策.运行结果显示:该系统与常规的“望台观测”、“地面巡护”等森林监控方法相比,能以更快的速度和效率预防并扑灭森林火灾.     

基于信息融合的带式输送机保护控制系统的研究

为了解决带式输送机的使用过程中经常出现一些打滑、跑偏、堆煤、烟雾、超温等故障问题,提出了一种基于DSP技术、单片机技术和传感器技术的带式输送机保护控制方案,系统采用信息融合技术,对多传感器系统的信息进行互补融合,提高了系统的准确度和可信度。     

基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控研究

对基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控进行了研究,阐述了该技术中传感信息的选择原则,并就监控系统的结构、系统处理模型和监控系统的工作过程进行了探讨。     

基于神经网络的信息融合车场监控系统

首先介绍了车场融合监控的多媒体工作站主界面,建立了系统融合监控的结构模型.然后以机车闯红灯为例,阐述了融合监控的具体实现过程,即系统对来自轨道传感器、图像传感器两路传感信息分别进行时域融合.在此基础上,再进行空域融合,从而给出最终的判决结果.最后对图像融合进行分类识别,并对多网络融合进行了研究.     

基于JADE的Multi-Agent智能网络化资源推送关键技术研究

传统资源推送关键技术仅可对已经完成规则定义的资源进行推送,无法按照用户兴趣完成推送,大量信息采集困难,资源推送结果无法满足用户需求,准确性低。为此,提出一种新的基于JADE的Multi-Agent智能网络化资源推送关键技术。设计Multi-Agent智能网络化系统,通过JADE平台为Multi-Agent系统的实现提供中间件,实现Multi-Agent系统。对Agent模型协同工作进行规范,对模型接口、结构等进行统一描述。对体现Multi-Agent智能网络化Agent间兴趣相似度的信任权值进行调整,按照调整后的信任权值对Agent间的关系进行改变,实现社区构建,为Multi-Agent智能网络化资源推送提供技术支持。实验结果表明,采用所提技术实现Multi-Agent智能网络化资源推送,推送结果准确,能够满足用户需求,适应能力强。     

基于MAS的CAPP与生产调度集成系统

采用分布式人工智能的Agent技术，提出了基于MAS的CAPP与生产调度集成模型。该模型为动态开放式级／层控制结构，采用合同网协议和主动黑板结构等方法，实现系统的运行和信息交互。建立了基于该模型的原型系统，使工艺设计和调度的Agent结构成为既独立又能很好地进行协商反馈的独立模块。原型系统的仿真结果表明，集成模型和实现框架正确，是解决调度瓶颈问题的有效方法。     

A formal reputation system for trusting wireless sensor network

In this paper, a formal system is proposed based on beta reputation for the development of trustworthy wireless sensor networks (FRS-TWSN). Following this approach, key concepts related to reputation are formal described step by step for wireless sensor networks where sensor nodes maintain reputation for other sensors and use it to evaluate their trustworthiness. By proving some properties of beta reputation system, the beta distribution is founded to fit well to describe reputation system. Also, a case system is developed within this framework for reputation representation, updates and integration. Simulation results show this scheme not only can keep stable reputation but also can prevent the system from some attacks as bad mouthing and reputation cheating. Biography: XIAO Deqin(1970–), female, Associate professor, research direction: formal theory of information security.     

基于网络编码的无线传感器网络功率管理

无线传感器网络中进行数据采集及其运算时均采用电池驱动,能耗便成了无线传感器网络设计时最应考虑的关键因素.采用网络编码时,中间节点发送的数据包是其接收信息的线性组合,传输一定大小数据包时最小化数据传输次数,传输次数越少,功率消耗也越少.分析了网络编码时无线传感器网络传输过程及其节能的原理,比较了是否采用网络编码的2种无线传感器网络传输方式的能效.结果表明,采用网络编码技术,可以有效地减少传输总功率,延长无线传感器网络的生存时间.     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

无线传感器网络安全协议的研究分析

传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,是计算机、通信和传感器3项技术相结合的产物,目前成为计算机领域一个活跃的研究分支.在简要介绍传感器网络体系结构的基础上,深入研究分析了无线传感器网络安全所面临的问题和当前主要的安全协议,为今后进一步的研究工作奠定了基础.     

基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测

为改善传感器网络异常事件检测效果,提出一种基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测模型.首先采集传感器网络状态信息,并采用压缩感知算法对信息进行采样和重构,在减少传感器网络异常事件检测信息的同时,删除一些无效信息;然后从重构后的传感器网络异常事件检测信息中提取特征,组成传感器网络异常事件检测的特征向量;最后采用极限学习机建立传感器网络异常事件检测模型,并进行传感器网络异常事件检测仿真实验,分析模型的性能.实验结果表明,压缩感知算法可加快传感器网络异常事件检测速度,且传感器网络异常事件检测率高于95%,明显高于其他传感器网络异常事件检测模型.     

基于无线传感器网络的节水灌溉系统设计

根据农田作物缺水信息,提出一种基于无线传感器网络的农田智能灌溉控制方法;探讨了传感器网络节能路由协议;实现了系统硬件与软件设计。系统综合运用无线传感器智能信息处理技术、无线数据通信技术以及基于Internet显示平台的监测点管理查询技术,将功能相同或不同的传感器构成智能化传感器网络,从而全面提升了系统的自动化与监测水平。分析了目前实现精确农业亟待解决的关键技术问题,结果表明,系统通过嵌入式控制技术完成智能化灌溉,可很好地实现节水。     

基于Cayley图的P2P覆盖网络研究与分析

P2P技术,特别是P2P文件共享技术,近年来已经被应用到多个领域．随着共享文件的增多,资源定位问题显得尤其重要．该文主要围绕基于Cayley图的P2P覆盖网络模型展开工作,首先介绍Cayley的数学基础,然后利用Cayley图以及群论来研究各种图结构模型．最后对基于Cayley图的P2P覆盖网络模型EBu、CHypercube进行研究与分析,并指出其中的缺陷．     

无线传感器网络时间同步技术进展

无线传感器网络是由大量部署在无线环境中的传感器设备构成的网络,无线节点间的协同操作要求网络节点维护共同的时间,时间同步是无线传感器网络支撑技术;针对传统分类方法中不能有效体现时间同步算法特点的问题,从信息交换是否存在反馈角度对现有时间同步算法进行了重新分类,同时对同步算法的进展情况作了详细描述;新的分类方法能够有效体现算法同步精度和同步能耗等特性:反馈式时间同步机制在同步精度和同步能耗上都要高于非反馈式时间同步机制;最后总结了现有时间同步算法的缺陷并展望了未来时间同步技术的发展方向。