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低成本、小型化的无线声传感器网络(WASN)的每个节点只配备一个麦克风而非麦克风阵列,针对随机抛撒的WASN区域外声源目标定位问题,依据声压衰减模型和几何定位机制,提出了四节点无线声阵列声源定位算法。在此基础上分析了声音衰减系数和阵列形状对定位精度的影响,进而选择以Y型阵列作为感知模型,当Y型阵列的中轴线与目标声源的夹角为60°~100°时,定位误差小于1 m. 依据仿真结果提出节点选择算法并进行了Y型阵列目标定位实验,结果表明,Y型无线声传感器阵列满足对无线传感器网络(WSN)抛撒区域外50 m处目标的预警需求。低成本、小型化的无线声传感器网络(WASN)的每个节点只配备一个麦克风而非麦克风阵列,针对随机抛撒的WASN区域外声源目标定位问题,依据声压衰减模型和几何定位机制,提出了四节点无线声阵列声源定位算法。在此基础上分析了声音衰减系数和阵列形状对定位精度的影响,进而选择以Y型阵列作为感知模型,当Y型阵列的中轴线与目标声源的夹角为60°~100°时,定位误差小于1 m. 依据仿真结果提出节点选择算法并进行了Y型阵列目标定位实验,结果表明,Y型无线声传感器阵列满足对无线传感器网络(WSN)抛撒区域外50 m处目标的预警需求。 相似文献
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多尺度分析技术在无线传感器网络节点定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了多尺度分析技术的原理和类型,结合几种典型的定位算法对基于多尺度分析的无线传感器网络定位问题进行了综述。通过对几种典型算法的分析和比较,讨论了多尺度分析定位方法的关键技术。最后结合最新的研究进展探讨了无线传感器网络节点定位的发展趋势。 相似文献
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针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)能量受限的问题,提出一种基于双向报文交换同参考广播报文相结合的能量高效无线传感器网络时间同步算法。采用交替回复信息时间同步算法(Repeating Message Alternatively Time Synchronization,RMATS),同步阶段网络内节点可根据规则进行选择性回复时间同步信息。仿真实验结果表明,该算法能有效减少时间同步过程中信息包的发送量,节省能量的同时保证一定的时间同步精度,均衡单个节点的能量消耗,适用于对特定区域或重要目标进行长期监视的无线传感器网络系统。 相似文献
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在战场探测目标应用中,被动声探测技术有其独特的优势,能够有效的弥补其他探测方式的不足。针对被动声探测系统依靠有线数据传输的灵活性低、复杂度高等问题,设计了基于ZigBee的被动声探测数据采集系统。利用CC2530作为无线传输模块芯片,并通过SPI与信号采集和处理芯片TMS320LF2407连接。在CC2530中使用了TI公司提供的SimpliciTI协议堆栈进行软件设计,将探测结果传回接收端连接的1602液晶显示。实测结果表明本系统能够稳定无误的传输目标探测信息并实时地传回接收端。 相似文献
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为提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种基于跳数量化的定位(MDS-HE)算法。将网络中节点的一跳邻居节点集合分割成3个不相交的子集,根据跳环分割的相交区域面积来估算节点间的距离,从而将整数跳数转换成实数跳数,转换后节点间实数跳数更能准确地表示节点间的距离;将实数跳数矩阵应用于多维定标(MDS)算法中,并且引入扩展卡尔曼滤波算法对节点坐标进行准确定位。在节点随机布撒的网络中,对提出的算法进行了仿真和实验分析。仿真和实验结果表明:在不同节点数量情况下,MDS-HE算法的性能优于距离向量定位算法和经典MDS算法,而且在锚节点足够多的条件下,MDS-HE算法定位更加准确。 相似文献
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针对轮询和gossip 2 种数据同步存在的应用局限性问题,结合快速UDP 网络连接(quick UDP internet
connections,QUIC)传输协议和gossip 算法的特性,提出一种基于QUIC 的无线自组网数据同步算法。介绍
QUIC-gossip 算法的核心原理、数据传输策略和动态拓扑适应性,并通过实验和性能评估进行验证。结果表明:该
算法能够降低同步数据的延迟,具有鲁棒性较强、数据传输较快和适应性较强的特点,为解决无线自组网中的数据
同步问题提供了一种新方法。 相似文献
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无线传感器网络中基于贝叶斯技术的气体源定位研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将无线传感器网络(WSN)引入气体源预估定位。基于贝叶斯原理,提出一种适用于WSN的气体污染源定位算法——改进粒子滤波(IPF)算法。该算法采用权重质心法确定预估定位初始点、退避定时排序法确定参与定位节点信息发送顺序及采用残差重抽样算法减少抽样方差以提高滤波性能。对比研究了改进粒子滤波( IPF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)及改进的非线性最小二乘(I-NLS)算法定位性能,仿真表明构建的WSN对气体源定位有效,应用IPF算法定位性能优于EKF及I-NLS算法。 相似文献