恒功耗脉宽调制力衡式传感器

本文设计了一种恒功率脉冲调宽式力平衡式传感器,并从理论上对它作了分析。文中简述了该传感器的系统组成。这种传感器从本质上消除了过去传感器由于功耗变动引起的热效应所造成的影响。这种结构将改进力衡式传感器的性能。     

多传感器数据融合的研究现状

文中概要阐述数据融合问题的起源、概念及功能模型；综合评估现有的各种融合方法；全面分析数据融合的研究现状；并指出这一领域当前研究的困难和今后发展的趋势。     

无线传感器网络传感器节点动态功耗管理方法

提出了一种新的传感器节点动态功耗管理方法。首先理论推导了节点在各个休眠状态的休眠阈值,建立了网络监测事件到达模型,采用Possion分布得到了网络事件发生的到达概率,利用无线传感器网络中存在大量冗余节点导致节点多重覆盖的特性,分析了传感器节点进入或脱离各休眠状态须满足的条件及保持各状态的最小时长等问题。最后,根据实际应用归纳了传感器节点的三种唤醒策略。实验结果表明,该方法在满足网络性能约束的前提下,利用无线传感器网络的冗余覆盖的特点,可动态调整节点的休眠深度,可减少约28%的传感器节点能量开销,37%的动态功耗管理切换时延,提高约52%的切换成功率,从而有效地延长节点工作寿命及传感器网络寿命。     

多传感器时间对准方法的研究

分析了多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点，在此基础上提出了利用曲线拟合的方法进行时间对准的算法，该方法可以将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上，以便进行特征提取与数据融合。与现有算法相比较，该算法计算简单，速度快，提高了融合效率。     

用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合

对 Dempster- Shafer证据理论用于多传感器数据融合进行了分析 ,并将其应用于飞机目标识别的数据融合中。结果证明 ,多传感器融合后降低了识别结果的不确定性 ,较单一传感器的识别效果好。说明这一方法是一种有效的数据融合方法     

基于多传感器的数据融合技术

近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。主要论述了多传感器数据融合技术,介绍其概念、原理、结构、方法及应用,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。     

超声波传感器数据融合算法的研究

采用ANN数据融合方式对两个超声波采集的数据进行融合算法分析,解决了超声波射线开放角度问题,从而达到了对被测物体影像的比较精确的认识,试验显示效果良好。     

两个异类传感器数据融合

介绍了一种基于两种传感器———雷达和红外传感器的数据融合算法 .假定这两种传感器具有不同维数的测量数据 ,并且以不同的采样周期传送到中央处理器 ,通过时间配准技术 ,对两个异步采样数据进行融合处理后 ,再对融合后的数据进行滤波更新 .结果表明滤波精度得到提高 .     

无线传感器网络数据采集系统研究

研究基于无线传感器网络(WSN)的数据采集系统。设计了一种新的传感数据采集系统的组网方式以及对应的传感数据采集算法。在论述了无线传感器网络数据采集系统的系统结构和所采用的网络协议后,给出了无线传感器网络数据采集系统的数据汇聚算法,该算法分为初始化及自检和数据采集两个阶段。对基于系统所采用的网络协议,进行仿真,得到了影响系统性能和服务质量保障的一些重要系统测量参数,证明了该传感数据采集系统的组网方式以及对应的传感数据采集算法的有效性。     

基于多传感器数据融合发电机参数的在线估计

发电机实际运行中，由于受外界环境(如电磁波)的干扰以及传感器老化等因素的影响，传感器容易发生参数型故障．为了有效地在线估计发电机工作参数，利用多传感器的冗余和强跟踪滤波器，设计了基于发电机参数数学模型的在线估计器．该估计器具有自然的并行结构，设计参数和计算量较少，尤其适于工程应用．由于失效传感器被有效剔除，该估计器对失效传感器具有很强的鲁棒性．计算机仿真结果证明了该算法的有效性．     

传感器校正及融合的实现技术

讨论了在普通传感器的基础上,运用灵活的软件手段,建立一个智能化的神经传感器系统.采用VisualC++语言对RS485处理,可以实现对系统的微机监控.     

基于广义回归网络的传感器非线性校正

介绍了传感器非线性校正原理及广义回归网络的结构及算法,提出了一种基于广义回归网络的传感器系统非线性校正方法,并以NTC热敏电阻为例进行校正试验仿真。试验表明：该方法网络结构简单,训练速度快,拟合精度高,能够满足实用要求。     

调频功放数据自适应采集校正技术研究与实现

该文介绍了广电行业调频功放数据采集和处理的特点,分析了数据监测的难点及对策,对调频功放数据自适应采集校正技术进行研究,详细介绍了其应用原理和实现方法,为广电行业调频广播远程监控系统的实现和维护提供了很好的参考。     

X ML数据存储方法的研究

XML已成为Internet上数据交换、数据表示的新标准,对XML数据进行有效存储是数据管理的核心问题。介绍目前XML数据的几种存储方式,并对结构映射和模型映射存储技术进行一定的研究。     

电力数据传输中的纠错编码技术

介绍了电力数据传输的特点以及常见的差错控制方法。详细论述了基于调制技术与编码技术的网格编码（ＴＣＭ）。分析了在电力数据传输时,纠错码和调制方式的选取原则和扩散卷积码的编码、Ｖｉｔｅｒｂｉ译码及其纠错性能。实验证明,该卷积码不仅可以纠正随机错误,而且还可以纠正突发错误,非常适合电力传输。最后分析了采用单片机和 Ｄ／Ａ变换器实现的ＱＡＭ调制解调方法。     

基于BP网络微位移传感器误差修正研究

对微位移传感器非线性误差的修正存在诸多问题,该误差是提高微位移传感器测量精度的＂瓶颈＂。本文介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法,提出了基于BP神经网络传感器非线性误差校正对测量数据进行修正。修正结果表明该方法是准确有效的,而且网络结构简单,准确度高。     

基于GPU的快速夏克-哈特曼波前重构方法研究

在夏克-哈特曼波前重构方法中,为了提高波前重构的速度,解决实时性差的问题,提出了一种基于GPU的快速夏克-哈特曼波前重构方法：将Zernike模式波前重构算法中Zernike多项式系数和波前数据的矩阵求解部分按照棋盘式和带状式分解并行化,根据不同的分解并行模式调度线程块及线程块中的线程数,转存数据到共享内存提高数据访问效率,优化数据存储结构提高全局存储器访问带宽,多个线程并发执行,快速重构波前。实验表明：基于GPU的快速算法相比传统CPU方式具有明显加速效果,当波前插值分辨率为2048*2048时,速度甚至提高了206倍;在加速的同时仍可保持原有算法的高准确度,为高精度、高分辨率的波前重构提供了快速、实时的计算方法。     

面向数据压缩的无线多媒体传感器网络节点选择方法

针对多媒体传感网采集图像信息的空间冗余问题,提出了一种面向数据压缩的无线多媒体传感器网络节点的选择方法.该方法从节点3维感知模型出发,设计空间相关模型以描述感知图像数据之间的相关性,在此基础上,提出基于相关性的节点选择方法,减少了采集数据的空间冗余.仿真实验结果验证了新方案的有效性.     

无线传感器网络节点节能研究

通过对无线传感器网络节点通信子系统能耗的分析,采用动态竞争算法,在区域内竞争出集群主从两类节点,提出一种节省能耗的新策略.该策略可以有效减少系统对能耗和通信带宽的要求,从而延长无线传感器网络中节点的生命周期.     

无线网络传感器中超低功耗节点能源技术研究

能源问题是无线网络传感器中的关键问题。文章针对无线传感器网络其节点绝大部分时间处于休眠状态,而正常收发数据时间极短运行的特点,利用多模式运行以及分区供电的节能思想,结合新型的电子开关芯片ADG821／ADG822以及定时器PF8563,成功开发设计了一款超低功耗（〈1μW）网络传感器,降低了整个无线网络传感器的节点能耗问题,扩大了无线网络传感器的应用范围。