面向矿井安全监测的无线传感器网络设计

无线传感器网络是矿井安全监测的一个新兴热点应用技术,但矿井巷道的特殊性使得无线传感器节点的部署成为值得研究的难点.本文根据巷道的主要特征,对几种典型巷道分别说明了网络传输的转发策略.通过实验测试,采用增强网络转发策略的节点部署可以有效提高网络传输的可靠性.研究结果对矿井监测的无线传感器网络部署具有一定的指导意义.     

超薄六维力/力矩传感器优化设计及其解耦

为降低六维力/力矩传感器的高度尺寸对基座和驱动部件引起的附加力矩,结合有限元分析法、SDO方法和神经网络方法,设计了一种新型的基于应变检测原理的超薄六维力/力矩传感器,其高度尺寸可控制在15mm以内.为进一步提高设计的六维力/力矩传感器的精度,对其进行非线性维间解耦和标定,实验结果表明,传感器精度性能优良,最大线性度误差为0.15%F.S.,其设计和优化过程正确合理,最大耦合误差为1.6%F.S.,各维在满量程时的输出相等,具有各维同性.     

基于RBF神经网络的传感器非线性故障鲁棒诊断

针对一类非线性系统,传感器非线性故障情形,提出了新的故障诊断方法·该方法采用状态变量扩展技术将传感器故障转化为系统故障进行诊断,RBF神经网络对传感器故障的导函数进行估计,网络权值在线调整,进而实现故障的实时估计·对于系统中存在的不确定性,故障诊断方法应用阈值处理技术,使算法具有一定鲁棒性·对于给出的算法,证明了Lyapunov稳定性·最后,给出了仿真实例,结果验证了该方法的正确性·     

基于无线传感器网络的局域世界动态演化模型

在传感器网络中,传感器节点本身的通信能量与功率有限,传感器节点仅与其邻域中的相邻节点进行合作与通信,这说明网络中演化过程符合局域演化概念。从无线传感器网络局域演化角度出发,综合考虑传感器网络中节点能量感知连接机制以及节点和链路有增有减的动态过程,提出了一种能量感知的局域世界动态演化模型。利用平均场理论分析并仿真验证了该模型的度分布介于随机网络和无标度网络之间。同时,通过仿真实验研究了所提模型的网络直径和网络能效与局域世界规模的关系,实验结果表明适当增加节点的局域世界可以大大提高网络数据传输的高效性。     

变形监测网的非线性三类设计

研究、讨论了现代变形监测网如何充分利用已有网的观测资料,补建和改建已有监测网的非线性动态优化设计问题,提出了优化设计的数学模型及相应的解算方法。     

无线传感器网络自定位技术

综述了无线传感器网络近年来的自定位技术,介绍了节点定位基本原理,论述了无线传感网络中的测距技术,并探讨了几种定位算法。     

无线传感器网络数据聚合网络划分算法

提出了一种应用于无线传感器网络数据聚合的有效划分算法算法选取网络中一组无环连通点集抽象为广义数据汇聚点集．当传感器节点进行数据汇报时,信源节点依按需路由策略将数据传送到广义数据汇聚点集中数据在广义数据汇聚点集内经过在网计算,依表驱动路由快速转发至sink．理论计算确定最优广义数据汇聚点集选取方式,提出分布式“贪婪远跳”算法构建广义数据汇聚点集．仿真论证该优化选择保证网络内任意节点两跳可达广义数据汇聚点集的概率为97％,分析数据传输性能证明了该算法的有效性．     

无线地下传感器网络节点放置算法

为解决在土壤环境中传感器信号的衰减作用影响传感器网络性能的问题,对地下土壤环境中电磁波的衰减情况进行分析并建模,提出一种新的用于地下传感器网络的、基于网格模型的三维节点放置算法MCC3D(Max Coverage Connectivity 3 Dimension)。简要讨论了天气和季节变化对土壤中信号衰减情况的影响以及可行的解决措施。该算法使用尽可能少的传感器达到预定的覆盖率要求,并同时保持最优的网络连接性能。仿真结果证明,该算法可达到预定目的。与随机节点放置算法相比,其覆盖性能和连接性能均大大提高,在满足预定覆盖率门限的要求下,使用的传感器数目可减少约33%。同时,网络连接性能明显优于随机节点放置算     

非线性电阻网络的支路故障诊断

用Ｋ故障法与元件参数解法相结合的办法进行了非线性网络的直流故障诊断。讨论了该法的可诊断性及提高可诊断性的方法，并通过实例说明了这种方法的有效性。     

无线传感网中电池感知的双向搜索路由协议

在无线传感器网络(WSN)中,当有数据流传输时,一些节点会因网络能量分布不均而过早失效,使得源节点不得不通过另一条更长且低效的路径才能将数据包路由至目的节点,从而影响网络寿命.为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,适应传感器网络的特点.提出了一种电池感知的双向搜索路由(battery-aware bi-directional searchrouting protocol,BAR-BIDS)协议,该协议通过改进深度优先搜索,能在网络中已有部分节点因能量耗尽而失效的情况下,找到一条跳数相对较少的路径,从而减少网络中的能量消耗.且该协议能较好感知节点的电池状态,减少节点电池的放电损耗.仿真结果表明,当网络中有数据流传输时,BAR-BIDS协议能较好均衡全网节点的能量消耗、延长网络存活时间.     

智能化无线动态传感器网络硬件设计

设计一种基于P89LPC935微制器的智能化无线动态传感器网络,该传感器网络能够完成称重传感器信号的采集、智能化处理并能实现无线传输。该传感器网络测量精度高、抗干扰能力强,广泛适用于对各种公路车辆及其装载货物重量进行动态检测。     

基于BP神经网络的压力传感器数据融合

多传感器数据融合问题已经引起许多学者的广泛关注.通常,压力传感器都存在交叉灵敏度,其主要表现在传感器静态特性不仅受目标参量的影响还受多个非目标参量的影响.由于传感器的输出受多个参量的变化的影响,导致其性能不稳定,测量精度降低.针对温度、噪声、电源波动等多种环境因素影响压力传感器输出电压值这一问题,在阅读了大量的参考文献...     

高校校园火灾监测系统设计——基于无线传感器网络

针对高校校园火灾检测布线复杂、成本高等问题,提出了一种基于无线传感网路的高校校园火灾监测系统方案,系统针对火灾中的多个物理量,采用对应的传感器采集数据,利用ZigBee技术组成无线传感网络,对网络中各个节点的软硬件进行选型与设计,并运用LabVIEW软件设计了上位机监控界面,可以有效地对高校校园火灾信息进行监控和报警。     

任务类型感知的无线传感器网络数据融合调度算法

针对数据融合调度能量与时延优化问题,提出一种任务类型感知的无线传感网数据融合调度算法。通过传感器节点多功率、多信道的方式,利用最大独立集思想,构建基于数据融合主干树的网络拓扑结构,从而根据调度优先级,通过近似贪婪算法实现簇内数据融合调度,同时结合稀疏系数感知任务类型,减少传输数据量,进而利用簇头节点在网络中的等级,实现簇间数据融合调度。结果表明,所提算法在减少簇头节点数据传输量,降低节点能耗的同时,缩短了数据融合时延,提高了网络寿命。     

传感器网络中基于簇的入侵检测策略

基于网格思想提出了适用于传感器网络的分布式分簇算法,本算法克服了传感器网络没有清晰物理边界,信息易于泄漏的严重缺陷.并在此基础上给出了一种基于簇的入侵检测策略,簇头与簇成员的IDS采用不同的引擎,理论分析此方案具有良好的性能.     

ZigBee无线传感器网络管理的研究与设计

采用基于802.15.4/ZigBee的无线传感器网络技术及ARM嵌入式技术,结合简单网络管理协议在传统网络管理上的优势,将无线传感器网络集成到现有网络中来,设计并实现对ZigBee无线传感器网络的管理.实验结果表明,基于简单网络管理协议的无线传感器网络管理方案可以有效地对无线网络终端的数据进行实时采集和监控,达到对无...     

Integration of Sensor Network Synthesis and Steady-State Online Data Reconciliation

IntroductionWe need to analyze,simulate,optimize,control,and upgrade the chemical processes to increaseprofit.The basis of these efforts is the processdata,and the validity of process data has directinfluence on the efficiency of these efforts.Generally,the validity of process data refers to:( 1 ) The observability of variables,which meansthat a variable can be measured directly or beestimated through the process constraints[1] ;( 2 )The reliability of estimating a variable,which isdefined as…     

一种用于道路交通的无线传感网拓扑结构

无线传感器网络在道路交通监控中的应用日益广泛.在公路带上形成无线传感器网络拓扑结构时,传统的做法是将结点随机放置在公路带上,这种做法不仅消耗了大量结点能量,且降低了整个网络的吞吐量.本研究提出了一种新的用于道路交通的无线传感网拓扑结构.该拓扑结构采用了新的数据帧传输格式和线形置放策略,从而可减少网络负载量和冗余信息的传输.仿真结果表明,该策略可以节省结点的能耗,有效延长网络的生存时间,提高网络的吞吐量.     

非线性系统的递推设计

对非线性系统的递推设计方法进行综述，包括反演设计、前推设计和交替设计，对该类方法的某些重要的概念和思想进行了阐述，指出了未来的主要研究方向，期望对这一领域的理论和应用研究有一定的辅助作用。     

遗传神经网络在GMI传感器设计中的应用

 巨磁阻抗（GMI）微磁传感器具有灵敏度高、响应速度快等突出优点,但其输出信号呈高度非线性特性。利用交流偏置方法产生非对称巨磁阻抗效应（AGMI）,对磁场传感器的线性度有一定改善,但仍存在线性范围小、线性误差较大的缺点。BP神经网络具有良好的自学习、自适应和非线性映射能力,但通常训练速度较慢、易陷入局部极小值;遗传算法有很强的全局寻优能力,但其局部搜索能力不足。为充分发挥二者优点,本研究提出一种基于遗传神经网络的传感器非线性误差校正方法,并针对所设计的GMI传感器,设计了适合本系统的遗传神经网络,可通过Matlab软件实现。结果表明,经过训练的网络输出结果有序,网络的非线性映射性能良好,能精确反映该传感器系统的函数关系。该方法运算快速、精度高,对智能GMI传感器的设计具有一定工程应用价值。