基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议. 该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化. NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15. 3%,网络能量利用率提升了9. 7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性.     

一种保障时延能量高效的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络的低能耗要求以及不同的应用需求,提出一种保障时延、能量高效的路由协议(DGEER).节点沿着最短路径发送时延敏感数据到目的节点,从而使其时延尽可能小;非时延敏感数据根据邻居节点的剩余能量、数据队列占空比和梯度关系来选择下一跳节点,能够在网络发生堵塞时避开网络热点以缓解拥塞.仿真结果表明:与传统的PRTR(potential based real-time routing)协议相比,DGEER协议能够在减小时延敏感数据网络延迟的前提下均衡网络能耗,延长网络生存周期.     

能量高效的无线传感器网络稳定分簇路由协议

针对无线传感器网络能量受限和能量消耗不均衡问题,提出了一种能量高效的稳定分簇(energy-efficient steady clustering,EESC)路由协议,其核心思想是:当前簇头根据其簇成员节点的剩余能量信息决定下一轮簇头,下一轮簇头上任后,非簇头节点根据能量距离函数决定加入哪个簇头,簇间通过簇头最小能量耗费判定依据来决定采用单跳还是多跳通信方式向基站发送数据.EESC路由协议每轮产生的簇头数量稳定,综合了分布式和集中式两类分簇协议的优点.实验结果表明,EESC路由协议不仅高效地利用了网络节点有限的能量,而且均衡了节点的能量消耗,显著地延长了网络的存活时间.     

基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法

提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除.根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标.设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合.实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90％以上.     

特种光纤及器件研究

特种光纤及器件在光纤通信、光纤传感、光纤激光等领域有非常广泛的应用.近年来,上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室将纳米技术与特种光纤及器件相结合,开展了特种纳米半导体掺杂光纤、抗辐射光纤、包层模谐振光纤以及量子点光纤放大器等方面的研究,并探索了它们在宽光谱光放大、特种光纤传感器等方面的应用.     

非均匀分布的异构传感器网络K覆盖调度算法

针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.     

电磁轴承及其应用研究综述

电磁轴承作为一种新型无接触的支承形式,其无摩擦磨损、转速高、无需润滑、寿命长等优点和广阔的应用前景引起了国内外工程界和学术界的广泛关注,是目前机电工程和自动控制等领域研究的主要课题之一.文中全面地综述了电磁轴承的基本原理、发展历史、分类、优越性以及国内外应用研究现状,总结了在直流主动控制吸力型电磁轴承中广泛采用的各种控制策略,指出了工程应用研究中仍需解决的关键问题及其发展方向.电磁轴承在大功率、高转速场合的工业应用和数字控制技术将逐渐成为应用研究的主流.     

虚拟力导向多粒子群算法的WSNs部署策略

为了优化无线传感器网络节点部署性能,在粒子进化的多粒子群算法的基础上结合虚拟力方法,提出了一种虚拟力导向多粒子群算法的部署策略。该策略通过节点间的虚拟力影响多粒子群算法的速度更新过程,指导粒子进化,采用多个粒子群独立搜索解空间,有效地避免了＂早熟＂问题,从而最大限度地优化了网络的覆盖率。仿真结果表明,与虚拟力算法和多粒子群算法相比,该算法在覆盖率、迭代次数和部署时间等方面具有更好的性能。     

基于STM8S的无位置传感器无刷直流电机控制方法

无刷直流电机结构简单、运行可靠、维护方便、效率高.介绍一种无刷直流电机位置检测方法,利用反电动势过零点检测电动机换相,给出无刷直流电动机的换相点估算方法.利用STM8S的中断功能,采用三段式起动,实现对电动机换相控制和实时监控.设计了反电动势检测简化电路、电流检测与保护电路、主要的I/O口;最后采用ZW-57BL01无刷直流电机进行实验,实验表明,该方法电动机起动平稳,调速范围广、实现容易、成本低,具有较高的应用价值.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.