一种基于负载平衡的无线传感器网络收集树算法

主要研究了大规模无线传感器网络的多跳树状路由协议,提出了一个基于heuristic算法建立近于全域平衡的资料收集树算法(Balance Convergecast Tree,BCT)该算法能降低资料堆积程度,减少资料收集时间并延长网络断裂的发生时间,同时在该算法中增加一个节点同步传输程度的频道分配机制,使得树上的节点以最少的通信时隙与有限的码字来组合配置通信频道作为资料传递时使用,提高同步传输程度,减少资料停留在节点中的时间,使整个网络中资料收集速度更快速.仿真结果显示该算法能更快速的收集网络上的资料并延长网络运行时间,同时证明了负载平衡的树能大大提高树状结构收集资料的运行效率.     

化学化工实验室安全管理与安全教育

实验室安全运行是实验室管理的重点,加强安全管理和全方位落实安全教育是维持化学化工实验室正常、有序开展实验的前提。介绍了实验室制度的初步建设情况,列举了实验室安全管理的一些措施,总结了实验室安全教育的相关内容,强调了实验室安全教育的长期性与重要性。同时,强调要广泛开展实验安全教育,全面提升化学化工实验室安全管理能力,确保实验安全开展。     

温室测控系统无线传感器网络节点故障诊断研究

温室测控系统传感器节点故障产生错误数据,导致错误决策,为此,提出一种ARIMA和LSSVM相融合的温室测控系统传感器节点故障诊断方法。该方法首先分别采用ARIMA和LSSVM对传感器节点故障进行诊断,然后将两者的诊断结果重新输入LSSVM进行融合,得到最终传感器节点故障诊断结果。仿真测试结果表明,ARIMA-LSSVM融合方法提高了传感器节点故障诊断的正确率,降低故障的漏报率和误报率。     

一种适用于无线传感器网络的轻量级组播源认证方法

基于MAC(Message Authentication Codes,消息认证码)和无线传感器网络的组密钥管理特点,提出一种轻量级的组播源认证方法LAMA(Lightweight Approach to Multicast Authentication).通过与其他方法进行性能分析和数据对比表明,LAMA的计算开销和通信开销等参数都处于合理的范围内,是一种适用于无线传感器网络环境的安全、有效方法.     

改进的ANFIS方法在化工过程故障诊断中的应用

针对复杂的化工过程,在原有的自适应神经模糊推理系统(ANF IS)的基础上,结合主元分析和神经网络,提出了一种改进的自适应神经模糊推理故障诊断系统,并且分别将ANF IS和改进的ANF IS方法应用于TE(T ennessee E astm an)模型的故障诊断。两种方法均具有较高的精度,但改进的ANF IS具有运算速度快、结果清晰的优点,所以更适用于实际工业中。     

基于异步MAC协议的WSN节点通信能耗模型的研究及应用

为进一步减小采用B-MAC协议无线传感器节点的能量消耗,对无线通信模块接收、发送、监听、休眠的电流消耗和时间特性进行了实验测试. 并根据异步MAC协议的特点,将网络负载参数进一步细分,引入节点发送间隔、接收间隔、每次发送字节数、每次接收字节数这4个参量,同时考虑节点接收信号时所处状态的概率建立通信能耗模型,并给出能耗模型的最优解析解,使得能耗参数在不同网络负载和收发间隔下达到最优. 实验结果表明,采用能量最优参数的B-MAC协议比普通B-MAC协议的能量消耗更少,明显减少了WSN节点在通信过程中能量的消耗,延长了节点的工作寿命.      

基于WSN和ANN的综合远程智能地质灾害监测预警系统研究

在分析现状的基础上,指出构建综合远程智能地质灾害监测预警系统的两个关键,即低成本易实施的稳定数据传输网络和基于合理数学模型的智能决策分析系统;阐述了WSN,ANN,GIS、多媒体等技术在构建综合远程智能地质灾害监测预警系统中所起到的重要作用;提出了一个可行的综合远程智能地质灾害监测预警系统架构,并作了简要阐述。     

基于压缩感知理论的无线传感器网络数据融合算法

针对传感器节点部署稠密, 节点覆盖重叠区域较大, 导致采集数据冗余度大的问题, 利用节点收集数据的时间和空间相关性, 提出一种基于压缩感知理论的无线传感器网络(WSN)数据融合算法, 并通过仿真实验分析了其性能. 实验结果表明, 该算法不仅可以减少簇首的数据传输量, 减少了节点的平均能量消耗, 延长网络的生存时间, 而且性能明显优于对比算法.     

杜鹃搜索在无线传感器网络定位问题中的应用

近年来无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)由于其部署简单、功能多样等优点被广泛应用于各个领域,然而传统的传感器定位算法存在着定位精度差、算法效率低等缺点.为了克服上述缺点,文章基于杜鹃搜索算法,设计和实现了一种新的算法来定位无线传感器.经过仿真实验验证,相比其他定位算法,该算法可以更...     

装甲装备故障诊断方法研究

故障是由于系统中部分元器件功能失效而导致整个系统功能恶化的事件。当系统发生故障时,系统中全部或部分的参变量就表现出与正常状态不同的特性,这种差异就包含着丰富的故障信息。故障诊断的任务是对系统故障的特征进行描述,并利用这种描述去检测和隔离系统的故障。故障诊断包括故障特征提取、故障估价和故障决策等几个部分。对故障诊断做了深入的研究,具有重要的理论意义和实际应用价值。     

一种基于LEACH的无线传感器网络改进路由算法

延长网络的生命周期是无线传感器网络研究中的重要问题,针对经典LEACH路由算法分簇机制中存在的不足,提出了一种改进LEACH算法.该算法分簇机制综合考虑了节点的状态以及分簇机制带来的开销,它通过计算每轮网络能量消耗速度来动态调整分簇的策略以减少了分簇机制产生的开销.改进协议将每轮分为簇的建立、簇问路由的形成、簇头簇内的调整和数据的稳定传输阶段4个阶段.仿真结果表明该算法提高了网络的能量效率,延长了网络的生存周期.     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

WSN中一种基于博弈论的拓扑控制算法

针对无线传感器网络的特点,提出了分簇无线传感器网络中一种基于博弈论的拓扑控制算法.以节点度和节点的剩余能量为参数建立收益函数,以各节点的发射功率作为代价函数,在保证网络连通性前提下,各节点通过调整发射功率达到各自效用的最大化.理论分析和仿真结果表明,所提算法存在纳什均衡,能够根据节点的剩余能量,自动调整各自的发射功率,...     

无线传感器网络的特点及其能量优化策略

无线传感器网络是由大量传感器节点通过无线通信技术自组织构成的网络,是一种以采集数据、发送数据和通信为目的的新型网络;能量优化策略是在一定的分簇算法基础上提出的,也就是在网络中的节点按照一定的分簇算法形成簇后,再应用优化策略,能够为网络节省能量,从而延长网络的生存期;介绍了无线传感器网络的特点,并提出了一种能量优化策略,以进一步减少能量消耗。     

集中式信道分配算法在WSN移动节点中的应用研究

为提高油料保障系统中信息采集的实时性和能量的高效性,使网关及时检测到移动设备的状态,降低无线网络间的干扰,提高网络的容量.以军用机场加油车为研究对象,提出了适用于快速移动节点的集中式信道分配算法和功率分级的能量控制方法.在无线网络节点上安装两个工作在不同频道上的网络接口,通过控制协商动态的切换数据信道,平衡网络负载,以增加总的带宽.实验结果表明,采用3条数据信道便可实现信道的集中式分配和发送功率的分级控制,有效地扩展了网络的容量和提高能量的高效性.     

多跳通信无线传感器网络的容量与功耗分析

多跳通信的无线传感器网络中,通过选择合适的节点的传输范围改变无线链路的信道容量,获得网络容量为Θ(logN),与通过波束成形的通信方式获得的网络容量具有相同的扩展量级;比较了为获得相同的网络容量,波束成形的通信方式和多跳的通信方式所需要的网络总功率和单节点的最大工作功率。数值计算结果表明,多跳与波束成形的通信方式的网络总功耗之比为10-1~10-3时,能获得较高的能量效率,但临近S ink的节点的功耗较大,降低了网络寿命。     

一个模糊神经网络诊断专家系统及其实现

回顾了故障诊断技术的发展历程，提出了智能故障诊断的新分类．编制了一个传统的通用故障诊断专家系统，指出了其存在的知识获取困难、二值逻辑不符合实际、系统容错性差等缺陷．为解决缺陷，构作了一个基于模糊神经网络技术的智能诊断专家系统，并用MATLAB语言实现，仿真结果表明，系统性能良好．     

无线传感器网络的路由攻击与防范

探讨无线传感器网络中的典型网络层安全漏洞及可能的攻击,分析各种解决方案的优缺点.     

利用人工神经网络的故障诊断的模糊分类

针对基于方法的模糊逻辑和传统的神经网络在故障诊断中各自所具有的不足,提出了一种可行的方法,即在使用ＢＰ算法的神经网络中,输入矢量由故障症状的隶属度值组成,而输出矢量由该症状相对于各故障原因的隶属度值组成,将该方法应用于雷达设备的故障诊断,得到了令人满意的结果。