基于WebGIS井下WSN定位数据分析与管理平台设计与开发

在煤矿井下WSN定位跟踪应用中,目标区域通常布置较多的传感器节点,这些节点布置以后,没有人为看管,且受环境影响大,易于出错;文中将针对WSN在煤矿井下的定位应用,利用WebGIS技术开发一种煤矿井下传感器节点分布、链路状态以及移动目标运动轨迹可视化显示的网络数据分析与管理平台;实验结果表明,通过该平台可以远程利用Web浏览器方便、快捷地管理和维护WSN,使WSN在煤矿井下发挥强大生命力。     

WSN中利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法

针对传统无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)对运动目标的定位和跟踪容易产生明显误差的问题,提出利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法.基于改进FOA-GRNN法,利用从锚点接收到的运动目标的模拟(RSSI)值和相应的实际目标二维位置对GRNN进行训练,从而获得单个目标在二维运动时的准确初始位置;利用迭代Cubature卡尔曼滤波法对实时目标进行精准定位和测距,获得实时目标的准确定位和跟踪信息;将改进的FOA-GRNN法和迭代Cubature卡尔曼滤波法相结合用于WSN中实时目标跟踪和定位,在提高初始位置精度的同时,还提高了实时目标定位和跟踪信息的准确度.实验结果表明,相比其他几种较新的方法,该方法改善了WSN中实时目标的跟踪性能,降低了误差,提高了跟踪精度.     

基于RSSI-SO算法的WSN定位研究

无线传感器网络是一种基于无线通信技术的分布式传感器网络,广泛应用于环境监测、智能家居、智能交通等领域。在WSN中,节点的位置信息对于实现很多应用非常重要。因此,WSN定位算法是WSN研究的重要内容之一。鉴于此,提出了一种基于RSSI与蛇优化算法的WSN定位研究,利用节点之间的信号强度和蛇优化算法来实现节点的定位,最后进行误差分析。在实验环境中进行了对比实验,结果表明,本文提出的方法相比于三边测量定位算法,具有更高的准确度。     

基于多模型预测的WSN动态簇目标跟踪算法

分析了无线传感器网络(WSN)中现有目标定位算法缺陷,针对WSN中跟踪目标的运动不确定特性,提出一种基于多模型动态簇预测的WSN目标跟踪算法;该算法以多模型为目标动态建模框架,适应目标的不确定运动,在得到各模型预测之后,综合各模型预测估计形成全局预测估计,进而构造局部唤醒区域,将落入该局部唤醒区域的节点构造动态簇,通过择优规则,确定该节点动态族的簇首,实现目标的定位跟踪;仿真结果表明,与全局唤醒算法相比,所提出的基于多模型动态簇预测的WSN目标跟踪算法可适用于目标的不确定运动,并得到较好的跟踪精度。     

一种无线传感器网络定位实验系统设计与分析

建立面向无线传感器网络,应用的实验系统,对于WSN算法的研究与应用具有重要的意义.设计并建立一套用于WSN定位算法测试与分析的无线传感器网络定位实验系统,系统由硬件甲台和软件平台组成,硬件平台由Macaz节点、MIB600构成,自主开发的软件平台SNICI对数据进行处理并实时显示整个WSN的运行状态,具有一定的通用性和可扩展性.在实验系统平台上设计并完成了基于接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的定位、跟踪的相关实验与研究,并测试和分析了系统性能.实验结果表明了该实验系统的可行性.实验系统的构建有利于对WSN定位算法进行测试、分析以及优化.     

无线传感器网络中目标跟踪算法的OPNET仿真

目标跟踪是无线传感器网络在环境测控领域的一个重要应用.由于传感器节点的能量有限,因此研究能量有效的目标跟踪算法是非常关键的.前期提出了一种基于双重负反馈蚁群的目标跟踪算法,将能量消耗平均到多个节点上,避免了部分节点因为长期处于激活状态而过早的失效.通过在OPNET平台上对该算法进行仿真实验,进一步证明了算法在保证一定跟踪精度的前提下,可以实现能量的负载均衡,从而使网络存活时间得以延长.同时也验证了仿真平台的有效性.     

基于加速鲁棒特征的非特定目标跟踪算法研究

提出了将加速鲁棒特征SURF与混合匹配法相结合实现对非特定目标的跟踪,跟踪目标既可以是特定目标,亦可在跟踪过程中进行目标切换。首先提取目标图像和待匹配视频的SURF特征点并生成特征向量,然后采用欧氏距离和Hessian矩阵迹相结合确定特征点匹配对,实现目标的定位与跟踪。选用VS 2008平台进行仿真实验,结果表明,该算法既保持了跟踪目标的尺度不变性,又实现了跟踪过程的可控性。     

基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法

传感器节点的组织和路由对无线传感器网络(WSN)目标跟踪算法的性能有重大影响.为此,针对具有簇一树型网络拓扑结构的WSN,首先给出集中式粒子滤波跟踪算法(CPFTA)实现的具体步骤,然后提出一种分布式粒子滤波跟踪算法(DPFTA),构建性能评价体系,通过仿真实验给出两种跟踪算法的定量比较,结果表明DPFTA的跟踪精度稍低于CPFTA,但能大幅度减少通信开销,而且具有更小的跟踪反应时间;最后仿真分析了传感器覆盖密度和检测周值对跟踪算法性能的影响.     

无线传感器网络在井下人员定位系统中的应用

无线传感器网络(WSN)技术是21世纪信息产业的三大支柱(计算机、通信和传感器)相结合的产物,由于无线传感器网络技术广泛的学科交叉性以及明确的应用性和实践性技术特征,使得WSN技术在学术界和应用领域均受到了广泛的关注。由于WSN网络的自组织性、高鲁棒性,使得WSN技术在目标跟踪、环境监控、智能家居、医疗健康等方面有着良好的应用前景。该文利用无线传感器网络基本体系架构,在井下恶劣多变的环境下实现人员定位跟踪,同时对井下WSN的关键技术进行分析,提出一种适用于井下人员定位的多层WSN拓扑架构。     

无线传感器网络模拟程序MySim的设计

无线传感器网络(WSN)的模拟仿真是网络仿真领域的新课题.在简要分析现有传感器网络仿真工具的优缺点的基础上,阐述了现有网络仿真平台不适合进行WSN通用模拟实验的原因,提出应当根据WSN具体的应用需求,开发相应的网络仿真环境,并设计开发了一个抽象的WSN的模拟模型.在该平台的基础上,设计了可靠传输协议的模拟实验.实验结果表明,该模拟环境可以有效地对新算法进行实践和评价.最后得出结论,根据具体应用开发的模拟环境,能更好的满足WSN的仿真需求.     

传感器自适应跟踪算法研究及仿真系统实现

雷达和红外作为目标跟踪常用的两种探测手段,各有其优缺点,利用雷达高精度的距离测量和红外高精度的角度测量,通过信息融合技术充分实现二者的优势互补,并结合交互式多模型(IMM)跟踪思想,给出对目标位置的精确估计;设计基于雷达/红外多传感器跟踪平台的自适应融合跟踪算法,实现根据目标不同运动特性进行跟踪模型灵活、合理切换的自适应目标跟踪,改善对目标的综合识别,达到更好的跟踪效果;选取当前工程实践中广泛应用的目标运动模型,设计基于VC++环境的目标跟踪仿真系统软件,并利用MFC界面制作技术创建可视化目标跟踪仿真软件平台,对跟踪算法性能进行验证。     

无线传感器网络目标跟踪机制的研究与改进

文章对无线传感器网络(WSN)目标跟踪机制进行了研究,针对层次型的WSN,提出一种高效的跟踪机制,包括双层的预测机制,以及泛洪(flooding)扩散的恢复机制,并对这两种机制进行了详细的分析。仿真结果表明,该改进后的目标跟踪机制不仅耗费较少的能量,而且能够获得较高的跟踪精度。     

基于Omnet++的WSN路由实验教学平台

在无线传感器网络(WSN)教学过程中开展实验较为困难。为此,提出一种基于源代码级合成的WSN路由实验教学平台。采用模块化的方法将路由算法的通用部分固化,通过用户输入路由参数配置不同的路由算法,允许学生在进行路由实验时只关注于路由协议的关键算法,且可自行设计一些路由算法进行仿真测试。评测结果表明,大部分使用者都能在2个课时内成功完成一个以上的路由算法,简化仿真实验的难度与工作量。     

基于Repast框架的无线传感器网络仿真实现

基于全新的多Agent的仿真开发框架Repast,设计和实现了对二进制无线传感器网络的原理模型仿真,并将其用于对线性拟和目标定位算法进行仿真分析,说明Repast在无线传感器网络仿真方面有广泛的应用前景。     

示波器控件的制作及应用

在基于VC的系统仿真中,仿真结果的实时动态显示方法之一是开发具有示波器功能的ActiveX控件,它以组件方式无缝嵌入仿真程序,界面简洁、美观,支持封装和发布,方便在各类工程应用中使用。介绍了在VC中应用MFC开发示波器控件的几项关键技术,以及该控件在目标跟踪系统仿真中的应用。示波器控件有助于人们对仿真结果的总体变化趋势进行分析,更好地理解和掌握仿真进程。     

基于无线传感网的目标检测与跟踪系统研究

无线传感器网络能够实时检测和采集网络分布区域内的各种监测对象的信息,因此基于无线传感器网络的目标检测与跟踪系统研究成为当前的研究热点.在研究时差到达(TDOA)技术的基础上,设计了一种基于无线传感器网络的超声波和无线电相结合的小范围移动目标检测与跟踪系统,用基于距离和角度计算来精确定位,并根据定位信息绘制其轨迹图,达到检测与跟踪的目的.理论及实践证明了该方案的有效性,并有着广泛的应用前景.     

无线传感器网络QoS仿真与研究

无线传感器网络在军事和民用领域均具有广阔的应用前景,但由于传感器节点资源的限制,网络能否满足在实际应用中的QoS要求是一个重要问题。本文对无线传感器网络的主要QoS指标进行了介绍,并分别从能量效率、丢包率、吞吐量和传输时延等主要QoS指标对三种典型拓扑结构的无线传感器网络进行了分析;实现了基于NS2的无线传感器网络通用仿真平台,借助此平台对典型拓扑结构的传感器网络主要QoS指标进行了仿真验证和分析,得到了不同拓扑结构对无线传感器网络QoS指标的影响程度。