群智能优化的动态基线调整在光纤SPR传感器信号处理中的应用

将谱宽(β)、基线下测量点数(m)、面积比(λ)作为最佳动态基线的选择依据,在两级适应度函数条件下,利用粒子群优化算法跟踪β、m、λ,寻找最佳组合参数下的动态基线,有效克服了传统基线选择较为随意的问题。搭建了光纤SPR测试装置,采集8种不同浓度的蔗糖标准溶液的光谱数据,将4种质心跟踪法进行实验对比。结果表明群智能优化动态基线法的预测精度和相关性均最好,可以有效提取质心参数,消除光源波动对测试结果的影响,为实现光纤SPR实时在线监测提供了一种有效途径,其共振波长拟合度为0.996 3,RMSE为1.78。另外,考察了三种质心计算参数的主导地位,结果表明：在设定相同适应度情况下,固定m方法效果最好,进而为质心参数的选择控制提供有效依据。     

基于质心法的车联网目标跟踪方法与应用

车辆目标跟踪是实现车联网不可或缺的一环,旨在获取车辆的动态信息,以提高交通运行效率.其核心是对大量监控探头采集的视频图像进行分析处理,实现车辆的实时检测与跟踪.为了进一步提高目标检测效率,降低硬件成本,文中提出了基于二帧差分法的前景检测方法,以及基于质心法的车辆轮廓检测与跟踪方法.基于OpenCV3.4.1和VS2017进行验证实验和仿真测试,结果表明,该算法对车辆跟踪的精确率达到89.1％,平均处理耗时42.63 ms,具有较好的实时性和鲁棒性,可在车联网嵌入式设备上进行部署和应用.     

基于小波分析的SPR传感器信号处理

介绍表面等离子共振(SPR)的基本原理,以及基于该原理的传感器试验设备和原理,将采集到的信号用正交紧支集小波Daubechies小波等方法进行处理,使设备对液体浓度的分辨率提高两个数量级,可满足较高精度测量的要求.     

光纤SPR传感检测系统的超分辨数据重建

对光纤SPR传感检测系统的超分辨数据重建做了可行性分析,给出超分辨数据重建模型,并在共振波长检测实验中验证了超分辨数据重建的有效性.对使用软处理方式提高测量精度具有重要参照价值.     

无线传感器网络修正权值网格质心法目标定位算法

在无线传感器网络研究中,由于传统质心定位法存在很大误差,须将目标定位存在的区域进行进一步缩小,并且将此区域划分为许多网格.利用定位节点和目标的探测关系,从而得到有效网格,再对这些有效网格利用修正权值的方法进行目标定位,即提出的修正权值网格质心定位法.仿真表明:这种方法得到的目标位置误差只有0.6m左右,而传统质心定位法和普通网格质心定位法的误差分别为3.6,2.4m左右.表明修正权值网格质心定位法精度远远高于这2种方法,同时它的实时性也可靠,从而显示了修正权值网格质心定位法的优越性.     

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

无线传感器网络关键问题是节点定位,通常将定位算法分为基于测距与无需测量的定位算法两大类,质心算法作为无需测量的经典算法因其算法实现简单而被普遍应用。本文针对无线传感网络节点分布不均匀的情况下,按照锚节点与未知节点的距离来对锚节点重新分组,求得多个质心点,通过加权质心,求出未知节点的估计坐标。     

SPR生物传感器及其对DNA的检测分析

该数字式金属浮子流量计的流量传感器由一个上大下小的锥管和可在锥管中上下移动的内嵌磁钢的浮子构成，浮子随来流速度的变化而改变其在锥管中的浮动位置，通过磁路耦合将浮子的直线位移转换成转换器旋转轴的角位移，再经角位移传感器检测出转轴的旋转角度信号，由智能单元完成流量计算、刻度换算并输出信号。本成果的关键部件（即机电转换单元）为鲁棒性良好的电容式角位移传感器、经CFD仿真实验和变物性实验优化的流量传感器以及可进行流量智能化计算、刻度自动换算的信号处理器，     

基于RSSI测距的交点质心定位算法研究与室内应用修正

目前的传感器网络节点定位的技术主要有基于测距的定位技术和无需测距的定位技术。本文重点研究了基于RSSI测距的交点质心定位算法。主要研究工作包括RSSI测距模型与模型参数优化方法的分析与研究、交点质心定位算法的实现、交点质心算法在室内环境应用的修正等。应用结果表明,修正后的定位算法可在一定程度提高定位精度。     

基于分类权与质心驱动的无监督学习算法

为了充分挖掘隐藏在样本向量中的空间信息和知识信息: 用聚类点代替类均值, 把提取指标对聚类所做贡献的量化值定义为指标分类权; 用分类权定义样本点与聚类点的加权距离, 使之作为样本与类之间的相似性度量更具合理性, 即将加权距离转化为样本隶属度. 为了消除序贯算法产生的随机性, 用样本的K类隶属度作为点质量的样本质点组的质心, 修正当前的K类聚类点, 由此建立基于分类权和质心驱动的搜索聚类点的迭代算法. IRIS数据检验结果表明, 新算法的聚类效果与稳定性都优于已有的无监督学习方法.     

基于高频信号注入法的永磁同步电机无传感器控制

介绍了一种基于永磁同步电机空间凸极追踪的转子位置无传感器自检测的方法.该方法采用高频电压载波注入法,通过采用外差法的转子位置跟踪观测器完成了转子位置信息的提取,实现无机械位置传感器的电机转子位置的检测.并通过仿真证明了这种方法的可行性.     

光纤表面等离子体共振传感检测系统的数据处理

给出了光纤SPR传感检测系统的输出信号处理模型,采用Shpiro-Wilk检验确认了测试噪声的高斯特性;在保证精度的前提下降低了数据采集量;用线性拟合方法处理数据、获得共振波长并测算出最小运算长度,从而把工作量降至原有的4%,使检测更为高效便捷.     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

光纤表面等离子体波传感器中共振波长的理论计算

光纤SPR传感器是一种新型传感器,可在多个领域实现远距离实时在线监测.根据表面等离子体波的共振条件计算了光纤SPR传感器的关键参数--共振波长,并且给出在一定条件下传感器的最大量程.为光纤SPR传感器的设计提供了有力的工具.     

一种基于传感器网络的水污染源质心定位算法

目前基于传感器网络的污染源定位多采用基于扩散模型的解析定位算法.然而,在该类算法中,复杂的数值计算会引入估计误差,并且水污染扩散模型大多是在理想的近似条件下提出的,在污染源定位问题中亦会引入误差.在某些情形下,由于没有解析的定位模型,基于扩散模型的解析定位算法无法采用.为了弥补传感器网络下基于扩散模型的水污染源定位方法的不足,提出了一种不依赖于扩散模型的水污染源质心定位算法.在该算法中,首先确定污染源所在区域,然后计算几何区域的质心,质心位置即为污染源估计位置.为了求解质心定位问题,提出了基于浓度场等位线的求解方法.在实验部分,对比了本文质心算法与基于扩散模型的定位算法以及粗略定位算法的定位结果.实现结果说明了本文算法的有效性.     

一种新的多普勒中心频率实时估计算法

针对可编程器件实现合成孔径雷达多普勒中心频率实时估计问题,提出了复符号估计算法.新算法利用合成孔径雷达回波先验零均值圆对称复高斯分布统计特性,运用复反正弦定律非线性估计回波相关值,降低了多普勒中心频率估计复杂度,适合硬件实现.分析和仿真结果表明,与已有的符号多普勒中心频率估计算法相比,复符号多普勒中心频率估计算法不但大大降低了运算量和相应硬件的实现面积,提高了整个多普勒中心频率估计运算部件的运行效率,而且具有与其相当的估计性能.     

基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法

针对当前无线传感器网络质心定位算法在参考节点分布不均匀时定位误差较大,提出了一种基于RSSI加权融合的质心定位算法.通过将离未知节点距离由近到远的每三个参考节点组成三角形定位单元,运用传统质心算法产生质心,这样确保了质心的有效性.分析了影响定位精度的因素,通过加权因子来体现不同参考节点对质心坐标决定权的大小,并确定了各因素的权值.最后进行加权融合处理,使得整个定位精度得到了很大的提高.仿真结果表明,所提算法较之前的加权质心算法定位精度有了明显提高,最高可达38.41％.     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

用线性调频扩频技术测距的室内质心定位方法

提出一种利用线性调频扩频技术进行通信并实现测距的方法,该测距方法能够适用于复杂室内通信环境的无线传感器网络节点间的测距。在三边测距定位的基础上,提出了四边测距定位算法,突破了三边测距定位的局限性。为了进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法。实验结果表明,加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中,节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。     

基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

基于多面体质心算法的水下传感器网络定位

为了克服基于测距的水下定位算法以及距离无关的水下定位算法定位精度的不足,通过网络密度自适应、迭代定位和重定位、周期性更新和预测等优化措施,提出了一种距离无关的多面体质心算法,并利用仿真实验证明了多面体质心算法的定位性能明显优于ALS算法,它能够大幅度提高定位精确度,并降低定位成本。最后指出了未来水下定位算法研究应注意的问题和发展趋势。