光纤声发射源定位实验平台的研究与实现

为了研究固体中声发射源定位问题,开发了一套成本低廉,适用范围广,检测灵敏度高的声发射源定位实验系统.采用Sagnac光纤干涉仪作为点传感器构成传感阵列,给出了Sagnac光纤干涉仪超声检测及声源定位的原理;光纤传感器布置在矩形钢板上构成阵列,用模拟声源激励钢板上的任意位置,基于单片机的数据采集电路将四路声发射信号发送给计算机,计算机通过VB编写的软件平台对四路信号进行解调处理.根据四路信号的时间差得到声源的位置,并采用时差修正法提高了定位精度.结果表明,此系统利用光纤传感器实现了钢板中声发射源的定位,为材料结构健康检测与监控的研究提供了一种新的方法.     

基于人工神经网络的气体定性分析方法

提出将气体传感器阵列与交馈神经模式识别技术相结合,解决气体传感器的“交叉敏”问题,从而完成气体的定性、定量分析;针对常规ＢＰ算法的缺点,构造了基于自适应调整步长和加动量因子的改进ＢＰ算法用于前馈神经网络的训练;通过实验对Ｈ２、ＣＨ４、ＣＯ等三种气体进行了识别,结果表明利用气体传感器阵列和前馈神经网络进行气体定性分析是可行的。     

基于物联网的声表面波传感器阵列检测系统研究

针对目前日益突出的公共安全和生产安全问题的突发性和不确定性,提出了将声表面波传感器阵列与物联网技术相结合的毒害气体检测系统,并给出了毒害气体检测系统的设计方案,分别从物联网技术和声表面波技术两方面验证了系统的可行性,该系统采用了Zig Bee通信技术和GPS定位手段,利用涂覆不同敏感膜的4通道声表面波传感器阵列及相应的数据处理算法,实现了对H_2S、SO_2等毒害气体的检测和报警,组建了成熟的便于定位的传感器网络,系统经过实验验证达到了预期的设计目标.     

矢量传感器阵列高分辨率方位估计技术研究

矢量传感器能同时共点拾取声场中的声压和三路相互正交的振速信息,获得额外的信息量,它的出现引起了国内外的关注.为了改善波束域高分辨率方法的性能,获得矢量传感器阵列对多目标的足够精度的分辨能力,在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,降低了输入信噪比门限,增大了阵列输出增益,减小了计算量.仿真验证了该算法的优越性.     

均匀扩散下机器人变步长气味源搜索算法

分析机器人依靠传感器通过测量地表土壤中气味浓度搜索地下气味源的定步长六边形路径算法的不足,对其进行改进.仿真表明,改进后的变步长算法具有很好的性能,能够针对呈均匀扩散的地下气味源,指导地面机器人完成气味跟踪和气味源定位双重任务.     

基于混沌神经网络的仿生鼻的研究及其应用

根据生物嗅觉信息获取的原理,构造了装有传感器阵列的仿生鼻鼻流道和控制装置,实现在嗅觉区域主动控制气体流量和气味分子浓度,提高了嗅觉灵敏度.针对人工嗅觉系统目前广泛采用的模式识别算法———人工神经网络BP算法存在的网络学习算法收敛缓慢的难题,使用更接近生物嗅觉的混沌优化神经网络算法,采用混沌算法对BP神经网络误差修正进行改进.对标准BP算法和混沌优化算法进行仿真比较,验证了混沌优化神经网络算法的优越性.最后用研究的仿生鼻对白酒进行了实验研究,最高识别率达100%.     

一种机器人仿生气味源定位策略

基于扁形虫动态刺激反应和生物趋激性行为,提出了一种机器人仿生味源定位算法,该算法不需要检测风向信息和气体绝对浓度信息.机器人使用该算法可以自主进行味源搜索定位,在高斯模型环境下机器人跟踪气味烟羽的实验仿真说明该算法具有简单、搜索速度快、效率高的优点.     

无线传感器网络中移动目标的定位及误差分析

为了提高无线传感器网络中移动目标的室内定位精度,采用插值算法与信号传播通道模型相配合,结合X-Bee无线传感器网络技术,提出了移动目标实际位置的计算方法.通过该方法计算出理想距离,参照实际距离进行修正,建立了一套无线接收信号强度定位算法.结果表明:该算法的动态权重法误差值和固定权重法误差值在功率级别为Lowest时较其他功率级别小,系统定位精度较高;且功率级别为Lowest时,动态权重法误差值小于固定权重法.     

基于传感器和目标自身特性的幻影排除算法

为了消除无源探测定位中测向线交叉产生的大量虚假交点,提出了一种基于传感器及目标自身特性的幻影排除算法.利用传感器的最大探测距离、相对位置以及目标信息,通过几何推导出关联张角、候选观测集和有效观测集,得到一个可靠的角度关联范围,挑选出可以进入关联的角度观测.然后采用基准线最小距离法找出目标的定位点集.仿真实验表明:本文算法能有效地排除无源交叉定位产生的虚假交点,不仅大量地减少目标关联次数,而且大大地提高了系统实时性和成功关联概率.     

节点扰动对最小二乘的UWSAN目标定位的影响

目标定位是无线传感器网络的重要任务之一,在水下无线传感器阵列网络中,可以依据每个阵列估计出的目标方位和阵列位置、基于最小二乘法确定出目标的位置。针对在海洋环境中阵列节点不容易固定,易受洋流和波浪的影响而漂移,文章重点研究节点扰动对基于最小二乘(LS)的水下无线传感器阵列网络的目标定位算法性能的影响。推导了算法对节点横坐标和纵坐标漂移的敏感性表达式,并将推导计算的结果与LS实际计算的结果相对比验证了推导的正确性,进而分析了节点三种参数(距离、方位和阵列密度)变化时节点漂移对定位性能的影响。     

肉品气味信息采集系统的设计

针对人工评价肉品气味主观性强、重复性差的缺点,设计了肉味信息采集分析系统。该系统根据肉在存放过程中发出的主要气味,合理筛选出5种气敏传感器,构成传感器阵列;根据气味采集的特点,设计了肉品气味收集装置。通过正交试验优化了肉味收集装置参数,最佳参数为：风扇风速1.6m／s,收集箱容积为2L,传感器阵列位置100mm。通过全面试验确认了传感器阵列的电阻变化范围,设计了带有温度补偿及抗干扰的差分电桥调理电路,试验优选出最佳桥臂电阻。根据肉品气味信号特征,将提取信号曲线的峰值、平均值、稳定值、30s值、峰面积作为特征值。研究分析了模式识别方法的优劣,确定了遗传优化的组合径向基函数神经网络作为肉品气味的模式识别方法。试验证明,该肉品气味信息采集系统检测肉品新鲜度正确率达95％。     

一种基于电子鼻的辛味中药材的分类鉴别方法研究

为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息.与传统的线性数据分析方法不同,针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征,可知气味非线性的本质特征,在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维,再采用基于Fisher的线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）实现对特征子空间的模式聚类与分类,通过多次实验优化LLE算法的参数,得到了最佳的辛味中药材的模式识别效果.分析结果表明,运用LLE和LDA相结合的算法（即LLE_LDA）可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类,为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法.     

基于自适应遗传的E-CID定位算法研究

针对LTE系统NLOS（非视距）环境下基于传统遗传的E-CID（增强小区识别）定位算法过早收敛于某局部最优解而非全局最优,文章提出了一种改进的自适应遗传E-CID定位算法,该算法通过对LTE终端位置数据进行加权最小二乘估算,利用遗传算法进行非线性最优解全局搜索,自适应的改变交叉及变异概率,避免了传统遗传算法过早收敛于局部最优解缺点。仿真结果表明：自适应遗传法比传统遗传算法优势更明显,定位精度更准确。     

仿人机器人多传感器定位系统

为了提高仿人机器人SHFR-Ⅲ人机交互系统的定位精度和定位可靠性,设计多传感器定位系统,包括基于热释电红外传感器垂直阵列的红外定位系统、基于听觉传感器三角形阵列的听觉定位系统和基于立体双目视觉的视觉定位系统.提出权重随目标位置和外部环境可变的加权平均融合算法,将3种定位数据的融合结果作为最终定位结果.实验结果证明：多传感器定位系统的限制条件比单传感器定位系统更少,环境适应性更强,有效提高了交互系统的整体定位精度和可靠性.     

分布式声源定位算法实现

为了提高声源目标在三维定位中的精度,建立声源定位三维仿真模型,通过测量声源到各传感器之间的到达时间差,计算出声源到达各传感器的距离差.以泰勒级数展开算法为核心,估计出声源的三维坐标,通过Matlab对均方根误差、声源坐标的估计进行仿真,通过VC＋＋与Matlab进行混合编程实现声源定位仿真系统,实现传感器坐标的串口的实时采集.仿真结果表明所提出的算法具有较高的定位精度,估计位置与声源实际位置偏差不超过3 m.     

基于映射曲线的自适应莱维鲸鱼无线定位算法

针对多维定标（MDS-MAP）算法计算效率低且定位精度不高的问题,提出了一种基于映射曲线的自适应莱维鲸鱼无线定位（AWL-MC）算法.采用映射曲线距离分析方法对待定位节点进行粗略相对定位,以提高节点的计算效率;再通过线性变换将相对坐标转换成绝对坐标;最后采用自适应莱维飞行鲸鱼优化算法对待定位节点坐标进行全局和局部搜索寻优处理,避免产生局部最优解,提高了定位精度.仿真结果表明,AWL-MC算法相比MDS-MAP算法的定位精度改进率为66.42%,计算效率提高了52.57%,相比多维定标扩展卡尔曼滤波的定位精度改进率为57.80%,计算效率提高了66.01%.     

Memetic优化的外辐射源雷达方位-多普勒定位方法

针对外辐射源雷达系统中快速高精度定位信息不易得到的问题,提出一种基于文化基因(Memetic)优化的方位-多普勒联合定位算法,首次将Memetic算法引入外辐射源定位领域,并设计了一种新的下降方向作为Memetic局部搜索策略,把目标定位转化成函数优化问题.实验结果显示,在无先验初始点信息和单次观测条件下,新算法不仅能将相对定位误差控制在较小范围内,而且能使定位精度稳定地逼近克拉美罗界.相比采用传统进化算法解决定位问题,新方法能够以更快的速度收敛到最优解,且单次定位时间更短,精度更高,从而实现对目标位置的快速高精度定位.     

利用最小冗余对称阵列的近场源定位算法

在阵元数目有限的情况下,针对近场源定位中的阵列孔径和阵元数损失问题,文中突破阵元间距为1/4波长的限制,提出了基于最小冗余对称阵列的协方差矩阵重构算法．该算法构建只与方位角有关的四阶累积量矩阵,通过多重信号分类算法来估计信号方位角;然后根据估计出的信号角度在距离维上进行搜索,估计出距离参数．该算法扩展了阵列的孔径,提高了阵列的自由度．仿真结果表明,该算法可以估计更多的信源数目,拥有较高的估计性能和空间分辨率,且只需进行一维搜索,避免了二维参数配对．     

An improved multidirectional velocity model for micro-seismic monitoring in rock engineering

An improved multidirectional velocity model was proposed for more accurately locating micro-seismic events in rock engineering. It was assumed that the stress wave propagation velocities from a micro-seismic source to three nearest monitoring sensors in a sensor's array arrangement were the same. Since the defined objective function does not require pre-measurement of the stress wave propagation velocity in the field, errors from the velocity measurement can be avoided in comparison to three traditional velocity models. By analyzing 24 different cases, the proposed multidirectional velocity model iterated by the Simplex method is found to be the best option no matter the source is within the region of the sensor's array or not. The proposed model and the adopted iterative algorithm are verified by field data and it is concluded that it can significantly reduce the error of the estimated source location.