基于ZigBee的多传感器火灾预警系统

针对传统的单传感器总线制火灾检测系统存在的不足,设计了一种基于ZigBee的多传感器无线网络系统,并将其应用于智能家居火灾预警中。采用AM2302温湿度传感器和MQ2气体传感器作为传感单元,CC2530作为数据处理和无线收发单元。节点采集的数据经ZigBee网络传输后,汇聚至上位机数据融合系统进行全局判决,根据判决结果进行声光报警和短信报警。实验表明,系统采集数据准确可靠,可以有效提高火灾预警系统的鲁棒性。     

一种无线传感器网络入侵检测系统模型

为了提高无线传感器网络的安全性,针对该网络能量有限的特点,设计了一个入侵检测系统模型,模型采用了多节点联合协作的思路,入侵检测节点采用一种异常检测算法,节点之间采用能量最大节点选择的算法。仿真实验表明,系统能较好的解决无线传感器网络入侵检测的能量消耗问题。     

大规模WSN协同检测的节点临界密度

以移动目标的协同检测概率为网络覆盖的评价指标，提出了一种面向移动目标协同检测的大规模无线传感器网络（WSN）在二维平面上随机撒播节点归一化密度和检测概率三角形分析模型（TAM），采用归一化和二项式随机分布分析方法,得到了协同节点数为3、目标归一化路径长度小于1时最坏情况的节点归一化临界密度（NNCDT）上限；并分析了节点归一化密度对网络协同检测性能的影响。根据仿真结果分析了目标移动速度和传感器的检测时间和判决门限对NNCDT影响规律，结果表明TAM的NNCDT可以较为准确地被协同检测概率和归一化路径长度所确定，可为节点实际部署提供参考。     

基于多节点协作的认知WSN能耗优化算法

针对节点能量受限的认知无线传感器网络,该文研究了多节点认知无线传感器网络中基于节点机会协作的能耗问题.该文首先推导了节点传输能耗解析式与采用二进制相移键控调制时汇聚节点误码率闭式解,并基于能耗最小化原则对协作节点集进行优化,从而得到在传输距离一定时,基于能耗最小化与最佳协作节点集合的认知无线传感器网络节点误码性能.仿真...     

基于瞬时信噪比已知的能耗有效协作频谱感测算法

为了降低传感节点的能耗,给出了认知传感器网络中能耗有效的协作频谱感测算法。算法研究了瞬时信噪比已知情况下感测节点选择方法和能量检测门限设定方案。在满足全局检测概率和虚警概率的限定条件下,设定判决门限和选择感测节点,使得分布式感测节点的能耗最低。仿真结果表明:算法明显降低了认知传感器网络的节点总能耗,提高了能耗效率。更多还原     

相同概率情况下的分布式检测融合分析

分布式检测融合可以提高检测网络节点的整体检测性能,然而简单地采用某种判决融合方式并不能保证得到最佳的判决结果,必须结合具体的单个节点的检测概率和虚警概率及节点数量采取相应的融合规则. 通过对各节点在相同的检测概率或虚警概率的情况进行分析,得出分布式检测融合判决规则的性质和适用的条件. 最后通过具体的实例表明利用这些性质选择合适的融合规则能够实现提高检测概率,降低虚警概率的目的.     

分布式多传感器系统的最佳检测和性能

提出了多传感器分布式检测系统在Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ（Ｎ－Ｐ）准则下融合规则和各局部判决规则之间协调关系的理论分析方法,完整给出了两种 最佳系统和全局最佳系统判决规则的理论推导,并籍此理论上对３种系统进行了瑞利信道的仿真及性能比较,结果表明分布式检测中全局最佳系统的检测性能和机特性均优于两种次最佳系统。     

基于拓扑控制的异类无线传感器网络分簇算法研究

随着传感器网络的发展,如何减小传感器网络的能量消耗、延长使用寿命已经成为传感器网络结构设计的一个重要问题．研究表明采用分簇结构以及对网络进行适当的拓扑控制可以提高能量利用效率．该文将簇构造方法与拓扑控制结合起来,针对网络具有不同节点,即每个节点具有不同的最大能量传输范围的情况,提出了一种针对异类无线传感器网络,利用局部拓扑控制算法进行优化的分簇算法．实验结果表明了运用该算法的有效性．     

多传感器检测系统中的次最佳分布式判决融合

在分布式传感器检测融合系统中，各传感器将其对同一假设的判决传给融合中心，该中心将些判决结合起来形成量终判决，文中提出了使错误概率为最小的次最佳判决融合方案，它包括融合中心的最小错误概率检验和各传感器的似然比检验，基于这种融合方案，文中分析了不带判决可信度和有判决可信度两种情况下的接收机工作特性，结果表明：带有可信度信息的判决融合在高信噪比时其性能优于不带可信度信息的判决融合。     

WSN中针对节点捕获攻击的检测与控制

针对无线传感器网络(WSN)中存在的节点捕获攻击,提出了一种节点捕获检测方法．该方法利用序贯概率比检验检测出网络中的捕获节点,并结合控制理论对网络进行控制,利用离散系统二次型性能指标的最优控制,获得网络控制下的最优控制序列,以实施对网络的最优控制．仿真结果表明,本方法能够检测出网络中捕获节点,并通过不断对网络实施控制,使网络状态渐近稳定．     

基于粗糙集分解的传感器网络节点故障诊断方法

土壤环境监测系统中,节点故障诊断技术对及时了解网络中传感器节点的状态起着重要作用。由于网络中故障节点的存在,使得整个传感器网络监测数据的完备性受到影响。该文提出了一种不完备信息系统的粗糙集分解方法,并将此方法应用于传感器网络的节点故障诊断中,结果证明了方法的有效性。     

特殊无位置传感器无刷直流电机的起动分析

该文针对无位置传感器无刷直流电机近年来得到快速发展,其起动控制一直是研究的重点和难题。该文介绍了一种特殊的无刷直流电机,分析了电机的工作原理。针对无位置传感器无刷直流电机的位置检测问题,采用了端电压法来实现反电动势过零点的检测,并对可能遇到的问题提出了解决方法。从理论上对电机的控制方法进行了研究,借助MATLAB对电机的外加速起动曲线进行了优化,提高了起动的稳定性。     

基于被动声纳探测网络的空间配准算法

该文针对被动声纳组网后,其探测范围和探测精度都比单个声纳系统有较大改善,但探测网络中常常存在系统和随机误差,如若不进行处理,则会严重影响组网的探测性能。该文在忽略模型线性化误差的情况下,通过一阶Taylor展开,将观测方程线性化,得到系统误差估计的数学模型,从而利用广义最小二乘算法求出系统误差。之后再对原始测量数据进行误差补偿,修正被动声纳的固有偏差,提高被动声纳探测网络的定位精度。     

非线性放大的OST-MCPM信号的性能分析

该文针对两天线的正交空时编码的多进制连续相位调制传输系统,研究了非线性高功率功放对该系统的非相干检测算法的性能影响。分析了具有线性HPA和非线性HPA时非相干检测算法的成对差错概率。在准静态Rician衰落信道中,仿真和比较了两者的误比特率性能。理论分析和Matlab仿真结果均表明,在具有不同Rice因子的Rician衰落信道中,具有非线性和线性HPA的误比特率性能几乎一样。     

一种基于脊波变换的数字水印算法

该文针对脊波变换能有效表示二维图像线性奇异性的特点,提出了一种脊波域鲁棒数字水印算法。对图像进行分块有限脊波变换,有选择地在脊波域最大能量方向上的中频系数中嵌入水印,采用奇异值分解方法提取水印提高了检测性能。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、亮度、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

一种多传感器数据融合仿真平台的设计

该文为了适应多传感器数据融合技术的发展,提出了多传感器数据融合仿真平台的系统构建思想,采用结构化分析的软件设计方法,开发了一个通用的,易扩展的数据融合仿真平台。该文主要内容包括:STAGE平台与Visual C++6.0的混合编程,目标航迹的绘制;UDP/IP协议的网络数据通信;融合算法框架的软件设计等等。通过在系统运行的一个算法实例,证明了该仿真平台的有效性和实用性。     

基于机器视觉的LED阵列自动分选系统设计

该文针对LED照明产品的特征,设计一台基于机器视觉的LED阵列自动分选系统。系统利用数字图像处理技术对发光LED阵列进行识别、亮度分析和数量统计,实现对产品发光质量的检测及自动分选。PC软件完成测量控制功能,简化硬件结构,降低成本。用户可根据不同测量对象配备相应的滤镜和设置检测精度、曝光时间等采集参数,提高了系统的可移植性和维护性。     

基于线性双曲线模型的车道线检测算法

提出了一种适用于智能驾驶辅助系统的车道线检测算法。为了克服传统的车道检测算法中Canny边缘检测算子对阴影及光照变化较为敏感的缺点,该文对灰度图像进行二维FIR滤波之后,采用大津法实现可靠的车道边缘检测;然后利用Hough变换初步获得车道中线及消失点坐标,在此基础上采用Mid-to-Side策略进一步从边缘图像中提取车道的边界点,最后采用最小二乘拟合方法获得车道的线性双曲线模型。在各种复杂道路环境下的实验结果显示了该算法的鲁棒性和准确性。     

一种改进的视频运动目标检测算法

该文提出了一种改进的视频运动目标检测算法。该算法采用动态选取模型数的混合高斯的方法建立背景模型并实时更新,与当前帧比较进而提取出视频运动目标,通过扩展的区域生长法对运动目标进行定位。在背景差图像经过阈值化及形态学膨胀、腐蚀的基础上,定义扩展区域的大小,并设定区域内前景点个数的阈值,进行连通区域合并和前景区域定位。采用不同的视频测试序列,从检测效果及耗时上研究了改进的视频运动目标检测算法的性能。实验结果表明,该算法具有良好的检测效果和实时性能。     

集成数据选择特征基因

特征选择技术在利用基因芯片进行疾病的分类和诊断中起到了关键作用。该文提出了一种新的集成数据选择特征基因的方法;针对多来源数据中的每一个,首先计算每个基因在这一数据上的差异表达统计量,然后用这些统计量来代替这一原始数据进而提取特征。在4个真实的基因表达数据集上对提出的方法进行测试并与对照的方法比较,实验结果显示,提出的方法所选出的特征应用于分类的效果更好。