基于模糊逻辑的无线传感网络分簇路由协议

能量消耗是无线传感器网络中首要考虑的问题. 为了均衡每个节点的能耗, 延长网络节点的生存寿命, 本文提出了一种基于模糊逻辑方法的FLCHE分簇路由协议. 该协议充分考虑了节点的剩余能量, 能量消耗速率以及节点的分布密度. 通过MATLAB实验仿真表明, 相比于经典的LEACH分簇路由协议, FLCHE协议更加均衡了网络节点的能耗, 有效地延长了网络的生命周期, 总体性能优于LEACH算法.     

改进型分批估计与自适应加权融合方法研究

针对智能家居火灾监测中数据准确性低冗余大等问题,提出了一种量测数据预处理与改进型分批估计自适应加权数据融合相结合的算法。首先,该算法根据格罗贝斯准则对单个传感器测量数据序列进行一致性检验,从而剔除疏失误差数据;其次,考虑传感器受恶劣因素影响导致量测波动较大,引入环境因子并改进分批估计算法计算单个传感器最优监测值;最后,针对不同方位多传感器误差分布不均匀的特点,提出了根据权值最优分配原则实现自适应加权数据融合。实验结果表明,该算法得到的融合结果误差小,能够有效提高数据准确性,降低冗余量,具有较好的稳定性能。     

基于动态质心迭代与偏差修正的室内定位方法

射频识别技术（RFID）是室内精确定位的重要技术之一.基于经典LANDMARC算法定位精度不高问题,提出了基于动态质心迭代和偏差修正相结合的定位算法.该算法采用最小关联度为准则,通过将近邻区域质心作为下一个参考标签依次迭代近邻成员,直至与目标标签的关联度低于阈值,实现预定位;通过实施k近邻成员重定位并引入修正系数对预定位坐标进行偏差修正.实验结果表明,相比于LANDMARC算法,该算法的定位准确度得到较大提高.