无线传感器网络自适应声音目标定位算法

基于声音能量的无线传感器网络目标定位算法因简单易行而受到广泛的关注。传统算法未考虑环境对衰减因子的影响,定位精度较差;提出一套辨识衰减因子的方案,并针对不同环境自适应改变衰减因子以优化加权质心算法的权重,设计了一种自适应加权质心定位算法。实验结果表明,本文算法较之传统加权质心定位算法大幅度提高了定位精度,且适用于更复杂的场景中。     

基于声能衰减模型的WSNs目标定位算法

声音目标定位是无线传感器网络研究领域的一个热点;传统定位算法假定声音信号在无障碍的自由空间中传播,声能衰减因子取理想值2,由于未考虑场景对衰减因子的影响,导致定位精度普遍较差。提出一种新颖的基于声能衰减模型的无线传感器网络目标定位算法,视衰减因子为未知参数,应用极大似然原理将目标定位转换为函数极值优化问题;实验结果表明,算法定位精度有明显改善,且能辨识出场景的衰减因子,因而也可作为认知未知场景的参考依据。     

基于IDSQ的自适应动态协同自组织算法

在无线传感器网络中传感器节点相互协同完成感知任务,以传感器量测的信息效用与获取量测的能量消耗来折中地选择参与节点,但用户对服务质量(QoS)的需求并没有在节点选择时得以体现.为此,提出一种自适应动态协同自组织算法(A-DCS).该算法能根据用户给定的精度需求,自适应地选择簇首,确定参与感知任务的簇成员顺序和个数,并计算相应的能量消耗.以目标跟踪为应用背景的仿真结果表明,在跟踪精度和能量消耗2个指标下,该算法优于信息驱动传感器查询(IDSQ)和动态协同自组织(DCS).     

无人机全包线变增益调参控制律设计

中高空察打一体无人机具有长航时、多任务剖面的飞行特点,针对采用固定控制参数难以满足全包线飞行品质的问题,利用雅克比线性化方法建立了时变系统模型,研究了无人机空速、高度、质量变化对飞行品质的影响特性,设计了纵向和横向的短周期模态控制律,结合样例无人机在的典型工况得到了调参调度表,采用参数拟合的方法设计了基于参数摄动的全局调参控制器。仿真结果表明,所设计的变增益控制器能够有效改善无人机在全包线内的飞行品质,提升了无人机的使用性能。     

基于多信标的无线传感器网络节点定位算法

基于信标的节点定位算法是无线传感器网络领域的一大研究热点;对于圆周型分布的信标组,发现最优的信标个数为5,且1个位于圆心,其余4个均匀分布在圆周上;针对矩形ROI,利用信标组可定位区域为正方形的优势,将整个网络划分为栅格,采用旅行商算法获取信标的最优移动路径;基于五信标节点定位模型提出一种新颖的区域分割质心定位算法(RDCLA),通过3组RSSI值比较,将节点锁定到某个三角形区域内,采用质心算法定位节点;该算法原理简单,计算复杂度低,与网络拓扑结构无关;仿真结果表明,较之TCLA和WCLA定位精度有较大的提升,且适用于各种规模的无线传感器网络.