周界监测中的阈值优化和多模态节点协同检测算法

为提高无线传感器网络周界监测中多节点的目标协同检测能力,提出了一种新的阈值优化方法及多模态节点协同检测算法。首先,在一定的环境噪声下,采用蒙特卡罗方法建立节点虚警率与节点阈值之间、系统虚警率与系统阈值和节点虚警率之间的映射关系,通过查表直接获取阈值,实现了节点和系统阈值优化;然后,利用节点的空间分布特性和目标信号信噪比,对节点检测结果进行加权修正,实现了多模态节点的检测结果融合;最后,通过仿真实验对阈值优化方法和多模态节点协同检测算法进行了验证。仿真结果显示,相对于单模态节点协同检测算法和简单阈值判决算法,多模态节点协同检测算法的目标检测率分别提高了约25%和3%。     

基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法

提出了一种基于对称K最邻近（SKNN）传感器网络节点分布式精确定位算法．该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点，通过接收信号强度（RSS）方法测得每对节点之间的距离，构建节点距离矩阵，并以距离矩阵为输入，应用分布式多维加权算法对矩阵进行处理，从而获得传感器网络节点之间的局部映射关系．最后，根据参考节点的坐标对节点局部映射关系进行匹配，以获取节点坐标的全局映射．仿真实验表明，采用所提算法可以加强定位精度，提高计算效率，在有25个节点的传感器网络中，定位误差要比dwMDS方法低大约5%。     

BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制

针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。     

D-S证据理论在组合导航中的决策判断

在组合导航融合算法中引入证据理论对导航信息进行决策应用,推导出2个传感器信息融合后的结论,并且通过仿真实验得出计算结果。证据理论判断公式在处理具有证据冲突的相关信息时引入不确定熵的概念。证据理论算法通过不确定熵在加权合成算法和乘权合成算法之间作适度的折中判断。这种改进的证据理论方法可以分析组合导航信息融合算法中存在的问题,并给出最后的决策执行命令。     

面向核环境监测的无线传感网目标检测算法研究

针对核环境的特殊性,采用无线传感器网络这种新兴技术进行核环境监测,本文提出了一种高效的分布式目标检测算法.该算法基于数据融合理论,采用层级结构设计,每个传感器节点充分利用自己和邻居节点的决策信息来做局部检测决策,决策中心根据各个节点通过无线方式传送过来的局部决策值来做出最终决策.本文对所提算法的性能进行了仿真验证,并且与已有另外的两种算法进行了比较,仿真结果表明,本文提出的算法性能优异,能够满足实际应用的要求.     

基于无线传感节点到达时间差的定位算法设计

针对无线传感器网络节点定位的问题,深入研究了基于节点信号到达时间差的定位算法,为了提高定位的精度采用基于多点的极大似然估计算法实现无线传感器节点精确定位的需求．重点对无线传感器节点定位过程中各节点的时间同步问题进行了详细设计,给出了一种基于无线传感节点到达时间差的定位算法详细设计方案,经仿真测试表明,设计的无线传感节点定位精度在96．7％以上．     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

基于证据理论的协同频谱感知算法

针对认知无线电系统中的有效检测授权用户需求,研究了中心节点未知先验信息时的协同频谱感知问题。为了在中心节点未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测,基于证据理论,对认知用户的本地感知结果提取证据,在中心节点进行融合并判决,提出了一种新的协同频谱感知算法。仿真表明,该算法能够在中心节点未知先验信息情况下,获得很好的频谱感知性能,在先验信息和感知性能之间取得了很好的折中。     

带执行器节点的无线传感器网络协议研究

对带执行器节点的无线传感器网络系统的结构和特点进行介绍和分析,比较了带执行器节点的网络系统与普通的网络系统之间的不同．根据充分利用执行器节点的供电和通信能力,减少传感器节点的能耗的设计思想,设计了一种可行网络通信协议和执行器决策算法．然后利用无线传感器网络能量模型和网络通信模型对该协议进行能耗和网络响应时间分析．最后对本协议进行仿真分析,比较执行器节点存在和不存在两种网络的网络性能,结果说明利用系统中执行器节点的特性设计网络通信协议,可以有效地提高网络系统的事件响应时间和单事件能耗性能．     

Sybil攻击防范算法研究

针对无线传感器网络Sybil攻击的安全性威胁问题,分析了其攻击原理和现有的防范算法.提出了一种分散式防范算法,分别采用测量一致性、测量与计算一致性2种方法对攻击节点进行检测.该算法改变了传统集中式防范算法的思路,并能滤除攻击生成的虚节点.仿真和实验结果表明,该算法对Sybil攻击有很强的针对性,能达到99％的虚节点滤除...     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

基于多元符号可信信息的RS码的软判决译码算法

讨论了多元码可信信息的计算方法，提出了一种RS（Reed-Solomon)码的软判决译码算法，这种译码算法是在计算多元符号的可信信息的基础上，依据Chase译码算法的基本原理，将代数译码和码元符号的可信信息相结合，并进一步简化了试探错误图样产生方法，最后给出了在AWGN信道上（15，11，5）RS码的软判决译码算法的计算机模拟结果，表明这种软判决译码算法是有效的。     

群无人机动态环境分布式持续覆盖算法

动态环境具有多变性和不确定性,为将动态环境的不确定性控制在一定范围内,需要群无人机对其进行持续覆盖以便完成感知、监视、侦察等任务.提出了一种考虑无人机飞行动力学约束的分布式协同覆盖算法,无需先验知识、无需事先进行路径规划.各无人机独立地根据局部感知和局部通信所获信息进行在线覆盖决策,使整个群无人机系统涌现出持续覆盖行为.提出的方法通信次数少,仅需邻居无人机的位置信息进行合作,且对无人机的前飞航向没有数量约束.仿真结果表明,此分布式算法可实现群无人机对动态环境的持续覆盖,算法性能稳定,具有很好的灵活性和可扩展性.      

纯电动汽车电子加速踏板可靠性控制研究

为确保加速踏板信号的可靠性,采用非接触式霍尔传感器作为电子加速踏板位置传感器,对踏板位置传感器信号提出一种改进的一阶低通滤波算法,进行2次滤波消除信号突变,并结合电动汽车电机驱动特性对加速踏板位置传感器信号进行故障诊断.通过建立踏板信号控制模型仿真,测试了整个控制过程的可靠性.结果表明,踏板信号出现毛刺及过高、过低或同步误差较大等异常时能准确判断出各种故障状态,该控制方式可满足纯电动汽车电子加速踏板可靠性控制的要求.     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

基于效用函数动态多用户调度的协作用户分类

为解决基于固定信干噪比(SINR： Signal to Interference plus Noise Ratio)门限值的协作用户划分策略的不足, 在综合考虑系统平均速率和边缘用户最小平均速率基础上, 定义了协作距离。提出了基于效用函数的协作用户划分动态分簇联合多用户调度算法, 并采用蒙特卡洛方法进行了仿真。仿真结果表明, 改进的基于效用函数的协作用户划分算法能在系统整体性能和边缘用户性能上取得较好的平衡, 系统整体性能得到提升。在相同信噪比条件下, 系统平均频谱效率提升0.1~ 0.2 bit/(s·Hz)。     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

基于多源协同感知的目标追踪优化模型

面向物联网及多媒体传输等应用的中高速无线传感器网络,如何在有限的能量下提供较高的传输速率,以满足各种应用的需求成为亟待解决的关键问题.鉴于此本文提出了一种基于多源协同感知的目标追踪优化模型.该模型通过在追踪目标过程中对各节点的多源信息进行协同感知,针对能量阈值以及吞吐量进行多指标综合考虑,并采用优化算法进行多目标优化,实现了目标追踪过程中有效能耗下的高性能传输.经过与相关算法进行实验比对,本文提出的模型在多网络性能指标下均能够表现较好的效果,证明了模型的有效性.      

基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与最小特征值的差与和的比值作为感知判决量,再通过引入大维随机矩阵中关于取样协方差矩阵最大和最小特征值分布的最新成果,设计出一种有效的判决门限计算方法.相对于经典的特征值检测算法,蒙特卡罗仿真实验比对结果表明,新算法具有感知判决门限计算准确的优点,能有效地提高检测性能和判决结果的可靠性.