基于协方差控制的集中式传感器分配算法研究

传感器管理是对一组传感器或测量设备进行自动化或半自动化控制的一种处理过程，它实现了探测性能的优化和资源的有效利用．该文建立了传感器管理的一般最优化模型，研究了基于协方差控制策略的传感器分配问题，详细讨论了其实现方法，并给出三种基于不同矩阵度量的传感器分配算法．仿真结果表明，使用基于协方差控制的传感器分配算法可以进行良好的传感器管理，节约传感器资源．     

集中式跟踪融合系统中的自适应传感器分配

建立了传感器管理的一般最优化模型，研究了基于协方差控制策略的传感器分配算法，详细讨论了其分配算法在集中式跟踪融合系统中的具体实现，并给出3种不同的矩阵度量。结果表明，基于协方差控制的传感器分配算法，可依跟踪精度的需求动态地分配传感器以达到对协方差的有效控制，同时节约了传感器资源，因而是一种有效的传感器分配算法。     

一种协方差和信息增量联合控制的多传感器管理算法

分析了当传感器资源较丰富时采用基于联合信息增量的传感器管理算法存在的问题,结合协方差自适应传感器管理算法的思想,给出了一种协方差和联合信息增量联合控制的传感器管理算法,并进行了算法的仿真.仿真结果表明,该算法既能够根据期望的精度对目标进行跟踪,又能够根据目标的机动性来动态地分配传感器资源,使得传感器的分配策略更加灵活.     

自适应协方差控制的传感器分配算法

基于协方差控制策略设计的传感器分配算法,其协方差控制能力是评价算法性能优劣的重要指标,目前尚缺乏具体的性能度量标准来衡量这类算法的协方差控制能力,使得实际设计分配算法时缺少必要的参考。为此,该文建立了衡量算法协方差控制能力、传感器资源占用程度和算法稳健性等性能度量指标,并提出了一种自适应协方差控制的传感器分配算法,该算法通过引入新的优化目标函数,以达到提高算法协方差控制能力的目的。仿真结果表明,该算法的协方差控制能力要优于基于信息增益的分配算法,并且基本不受矩阵度量的影响,是一种稳健的传感器分配算法。     

目标跟踪中协方差控制的分布式多传感器管理

传感器管理就是研究如何分配传感器资源，控制各传感器工作模式的问题。由于现代雷达面临着反辐射导弹威胁，所以对目标进行跟踪时，使用传感器管理方法，合理对雷达进行资源调度，可以减少辐射量，提高自身的生存能力。文中讨论了一种基于协方差控制的传感器管理方法，给出了分布式跟踪结构下的传感器分配算法，并对目标跟踪时使用该算法调度传感器资源调度进行了仿真，仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于效能函数的自适应传感器跟踪资源分配

针对基于效能函数的传感器管理算法存在的问题, 结合集中式序贯Kalman滤波算法, 将协方差自适应传感器管理算法应用到目标-传感器(组合)配对函数的计算中, 实现了传感器与目标配对系数的赋值与自动更新; 结合目标优先级函数, 提出了一种基于效能函数的自适应传感器分配算法。该算法的仿真结果表明, 有限的传感器资源既能够根据期望跟踪精度自适应分配, 又能够根据目标优先级动态地调整, 使传感器的分配策略更加合理有效。     

基于协方差控制的相控阵雷达资源管理算法

基于协方差控制策略研究了相控阵雷达搜索及跟踪方式下的资源管理问题.建立了相控阵雷达资源分配的最优化模型,该模型可以依据传感器对所跟踪目标设定的期望协方差矩阵与当前目标实际协方差阵之间的偏差,来确定下一时刻传感器的工作模式.分别提出了基于协方差偏差均值最小准则和最大协方差偏差最小准则两类资源管理算法.所提出的资源管理算法可以依据最优资源分配准则来控制传感器搜索及跟踪模式,使得对所有目标的跟踪维持在最佳状态.进一步,选取绝对值求迹度量和2范数度量进行仿真分析,结果表明基于协方差控制的资源管理算法可以在维持目标期望跟踪状态的条件下,有效分配雷达资源.最后讨论了期望协方差矩阵选取的原则.     

通信受限时传感器管理方法研究

在通信受限的情况下,如何进行传感器的管理以满足多目标的跟踪需求,优化完成跟踪任务.针对这一问题,对通信受限这种情形进行了描述,提出了数据获取概率的概念;利用扩展卡尔曼滤波和序贯卡尔曼滤波推出了序贯扩展卡尔曼滤波算法;结合信息论传感器管理方法和协方差控制传感器管理方法的优缺点提出了一种新的传感器分配准则.对比仿真实验表明,这种新的传感器管理方法能对传感器进行良好的管理,减小通信受限所带来的干扰;相比传统的传感器管理方法,传感器分配更为合理.     

一种基于异步数据融合的传感器管理方法

针对多传感器系统存在观测数据过多,数据融合中心处理负担过重的问题,在引入一种基于传感器观测数据序贯处理的最优异步融合算法的基础上,提出一种基于目标协方差控制的传感器选择算法对异步观测数据进行优化组合,从而实现以最小的计算量达到所要求的目标状态估计精度。最后的仿真结果证明了该算法的有效性和可行性。     

基于矩阵遗传的传感器管理算法

针对传感器分配过程中出现的组合爆炸问题,以传感器管理中的分配矩阵作为种群中的个体,分配矩阵中的元素作为基因进行遗传,提出了一种基于矩阵遗传的传感器管理算法。仿真结果表明,采用矩阵遗传的传感器管理算法可以较好地解决传感器分配中的组合爆炸问题,可以使多传感器多目标跟踪取得较好的效果。     

A survey on IP‐based wireless sensor network solutions

Wireless sensor networks (WSNs) are composed of thousands of smart‐sensing nodes, which capture environment data for a sink node. Such networks present new challenges when compared with traditional computer networks, namely in terms of smart node hardware constraints and very limited energy resources. Ubiquitous computing can benefit from WSNs from the perspective that sensed data can be used instead of the user without explicit intervention, turning ubiquitous computing into a reality. Internet connectivity in WSNs is highly desirable, featuring sensing services at a global scale. Two main approaches are considered: proxy based or sensor node stack based. This second approach turns sensors into data‐producing hosts also known as ‘The Internet of Things’. For years, the TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) suite was considered inappropriate for WSNs, mainly due to the inherent complexity and protocol overhead for such limited hardware. However, recent studies made connecting WSNs to the Internet possible, namely using sensor node stack based approaches, enabling integration into the future Internet. This paper surveys the current state‐of‐the‐art on the connection of WSNs to the Internet, presents related achievements, and provides insights on how to develop IP‐based communication solutions for WSNs today. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

光纤传感器的研究及应用

介绍了光纤传感器与其他传感器相比的优点,还介绍了传感型光纤传感器与传光型光纤传感器的基本原理.同时,文章阐述了强度调制型光纤传感器、干涉型光纤传感器、光纤光栅和光纤声发射传感器的应用.文章最后提出了我国光纤传感技术存在的问题以及发展方向.     

阵元失效条件下的高精度DOA估计方法

为解决波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计方法在阵元失效条件下性能下降甚至失效的问题,本文提出一种基于Toeplitz协方差矩阵重构的DOA估计方法.首先,提出了一种失效阵元检测方法,并根据阵列的鲁棒性将失效阵元分为冗余阵元失效和非冗余阵元失效两种情况.然后,分别针对两种失效场景提出相应DOA估计方法：一是冗余阵元失效,利用阵列冗余度,结合差联合阵列对失效阵元进行填充;二是非冗余阵元失效,利用阵列冗余度进行填充后仍存在空洞,结合矩阵填充理论,用迹范数代替秩范数进行凸松弛以恢复协方差矩阵,进而实现对虚拟阵元空洞的填充,恢复阵列自由度.相对于稀疏类算法,有效消除了模型失配的影响.最后,基于子空间方法进行DOA估计.理论和仿真结果表明,相对于现有方法,本文方法有效避免了阵元失效的影响,提高了估计精度.     

机器人光电接近觉传感技术综述

传感技术是智能机器人的关键技术之一。介绍了机器人接近觉传感技术中应用最多的传感器—光电式接近觉传感器的常见三种传感机理和国内外研究现状，并简要地预测未来的发展趋势。     

Two-DOF magnetic orientation sensor using distributed multipole models for spherical wheel motor

This paper presents a new method for measuring a two degree-of-freedom (DOF) orientation of a permanent magnet (PM) based system using magnetic field measurements. The method exploits distributed multipole (DMP) modeling method to accurately predict a magnetic field, and provides a rational basis to inversely solve for the orientation of the PM from measured data. The PM-based magnetic sensor along with the ability to characterize the magnetic field in real-time offers advantages in sensing and control such as contact-free measurements eliminating frictional wears commonly encountered in existing designs with a combination of single-axis encoders, and high-speed sampling rate thus offering a higher bandwidth than methods based on imaging sensors. This paper demonstrates the efficient method capable of measuring the orientation of the PM by implementing it on a spherical wheel motor (SWM), where the two-DOF orientation is measured. Sensor performance has been studied both analytically and experimentally to validate the DMP-based sensor model. The results can offer valuable insights for optimizing contact-free sensor designs.     

Connected sensor cover for area information coverage in wireless sensor networks

Coverage is an important issue in wireless sensor networks (WSNs) and is often used to measure how well a sensor field is monitored by the deployed sensors. If the area covered by a sensor can also be covered by some other sensors, this sensor can go into an energy‐saving sleep state without sacrificing the coverage requirement. In this paper, we study the problem of how to select active sensors with the constraints that the selected active sensors can provide complete field coverage and are completely connected. We propose to use the notion of information coverage, which is based on estimation theory to exploit the collaborative nature of WSNs, instead of using the conventional definition of coverage. Owing to the use of information coverage, a point that is not within the sensing disk of any sensor can still be considered to be covered without loss of estimation reliability. We propose a heuristic to approximately solve our problem. The basic idea is to grow a connected sensor tree to maximize the profit from the covered points of the selected sensors in each step. Simulations are used to validate the effectiveness of the proposed algorithm and the results illustrate that the number of active sensors to provide area coverage can be greatly reduced by using the notion of information coverage compared with that by using the conventional definition of coverage. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于APF的二元WSN运动目标跟踪算法

针对传感节点计算、通信及资源受限的特点,引入二元WSN模型,提出了一种基于辅助粒子滤波(APF)的集中式算法,以实现运动目标的实时跟踪。由于每个二元传感器只对目标是否进入其感知区域做出反应(向数据融合中心报告0或1),粒子滤波算法的复杂运算集中在融合中心完成,因此节点结构简单、通信代价低廉,有助于延长监测网络的生存周期。仿真实验结果表明,该算法对随机部署和规则部署的两种方案,均具有良好的跟踪性能,能满足一般机动目标实时跟踪的应用要求。