一种新型的光纤曲率传感器

开发了一种新型的埋入式光纤曲率传感器 ,以结构的曲率变形对传感器的输出光强实现强度调制 .对传感器的静态和动态特性作了分析 ,提出了该传感器的传感机理 ,对传感器的结构作了改进 .将此传感器埋入树脂基复合材料板内部 ,测量板的弯曲变形 .可利用此曲率传感器组成准分布式传感系统检测智能结构的形状变化 .     

无线可穿戴身体姿态监测系统的研究与实现

为预防由于坐姿不正确而引发的身体疾病, 设计一种无线可穿戴人体身体姿态监测系统。TI CC2540处理器处理由LIS3DH 传感器实时采集人体坐标x 轴、y 轴、z 轴加速度数据, 并通过蓝牙4. 0 协议将其传输到手机客户端APP(Application)上进行数据的处理并显示, 以达到矫正人体姿势的目的。同时该系统又可实现与体感游戏的有机结合, 达到锻炼身体的目的。     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

多分量地震监测系统AETA的感应式磁传感器磁棒研制

根据多分量地震监测系统AETA的技术需求, 完成一种感应式磁传感器的研制和工业化实现。通过分析电磁扰动的监测需求, 确定感应式磁传感器磁棒的各项设计参数, 并提出较优材料选取以及结构设计方案。磁棒的设计指标为0.1 Hz~10 kHz, 工作温度范围为40~130℃, 监测的磁场强度范围为1~1000 nT, 灵敏度大于20 mV/nT@(0.1 Hz~10 kHz)。测试结果表明, 研制的磁传感器满足AETA的性能要求。该传感器已成功地投入应用, 正在大区域规模化布设。     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

基于ICA变量分组的集成软测量方法研究

提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis,ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.      

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.