基于物联网的变电站信息自动化监测系统设计

为了提高变电站信息自动化监测能力,提出基于物联网的变电站信息自动化监测系统设计方法.变电站信息自动化监测系统的应用层包括应用系统和物联网平台,采用能视频监控子系统、环境监控子系统联合监控方法,实现对变电站信息自动化监测和组网控制.对变电站信息自动化监测的主要模块包括电流监测模块、电压监测模块、电能监测模块、功率监测模块...     

基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法

针对粒子滤波中存在粒子质量低和粒子贫化的问题,提出了一种基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法。该算法分为两个模块,首先,将多传感器数据发送给相应的粒子滤波计算模块,以优化粒子分布为目的更新建议分布密度;然后,在智能粒子滤波模块中对多传感器数据构造完整的似然函数,引入设计的遗传因子将小权重粒子修正为大权重粒子,近似于真实的后验分布,重采样过程中保留了权值较大的粒子,又避免了粒子耗尽问题,进一步保持粒子的多样性,提高了滤波精度,最终得到最优的估计值。根据实船实验的数据进行了验证,将所提算法应用于GPS/SINS/LOG组合导航系统进行仿真计算验证了其有效性。实例仿真结果表明,所提算法能够得到精确的位置、速度和航向信息,而且也能有效改善滤波性能,提高了组合导航系统的解算精度,能够满足船舶高精度导航定位的要求。     

基于物联网的智能种植监测系统

综合运用互联网、单片机以及无线通信等物联网技术设计智能种植监测系统,实现监测系统的微型化、智能化以及生活化.给出了系统由数据采集层、信息汇聚层、以太网传输层组成的设计方案,详细阐述了基于STM32F103 RBT6单片机、nRF24L01无线模块、WiFi无线模块的终端监测节点以及汇聚节点电路设计与实现方法.测试结果表明,系统硬件、软件设计方案可行,系统具有自动灌溉、光照控制、小空间多样化种植,以及植物生长环境参数在移动客户端实时远程监测功能.系统设计方案也可应用于未来家庭厨房种植,推动家庭厨房向智能化方向发展.     

基于混合信息滤波的粒子滤波SLAM算法

为解决粒子滤波SLAM中存在的计算效率高及粒子退化造成的估计精度低等问题, 结合精确稀疏滞后状态信息滤波估计精度高以及精确稀疏扩展信息滤波计算效率高的优点, 将两者混合应用于粒子滤波SLAM算法中, 不但在保证计算效率的条件下提高了状态估计精度, 并且还克服了机器人转动状态以及环境特征疏密带来的应用缺陷。实验结果表明了该方法的有效性与可行性。     

基于嵌入式系统物联网的智能监测系统设计

文章在总结国内外相关研究的基础上,针对传统养殖业依靠人工观察中费时费力、准确率不高的缺点,利用RFID、GPRS和嵌入式技术对规模养猪场群养猪中的每头猪的采食次数、采食量、生长量等数据进行采集和分析,提出了一种生猪日常行为自动监测的新方法.文章设计的基于RFID、GPRS和ARM嵌入式生猪行为自动监测系统,利用本系统,可尽早发现生猪进食行为异常,有利于发现病猪或疑似病猪,减少养殖企业的经济损失;同时,通过对采集的数据进行分析可知道生猪的生长情况,尽可能地提高饲料利用率;试验结果表明,该系统能有效实现病猪的自动检测,获取生猪的生长数据,系统的实时性和监测效果均达到了预期的目标.     

基于稀疏扩展信息滤波和粒子滤波的SLAM算法

针对传统粒子滤波算法单次迭代过程中仅应用到当前的信息,且小权值粒子代表的信息在重采样中被删除而导致信息不能充分利用的问题,提出了稀疏扩展信息滤波和粒子滤波相结合的同时定位与地图创建（SLAM）算法,信息矩阵记忆了机器人位姿的历史信息,应用Gibbs采样重新获得粒子集,使粒子集能够更好地描述后验分布,提高算法的状态估计精度。大量的Monte-Carlo仿真实验验证了该算法中机器人定位精度较FastSLAM2.0算法提高80%左右。     

基于粒子滤波的多目标跟踪研究

针对无线传感器网络中的多目标跟踪问题,为提高系统的精度,减少误差,提出一种自适应基于粒子滤波的多目标跟踪算法(APF).算法根据粒子历史信息与后验信息的关联度,自适应的调整粒子采样分布.由目标分布与节点测量的关系,将节点组织成簇,并用簇内的节点测量表示目标特征.目标状态的估计由粒子加权表示,权值与粒子和对应目标特征的相似度成正比.仿真结果表明,APF算法较好地解决无线传感器网络下的多目标跟踪问题,跟踪误差相对于经典分布式粒子滤波降低30%,验证了APF算法可以实时多目标跟踪,实现了较好的跟踪效果.     

基于自适应粒子滤波的动态贝叶斯网推理算法

提出一种基于自适应粒子滤波的动态贝叶斯网推理算法,该算法能随着动态贝叶斯网状态演化的不确定性动态改变抽样粒子数目,其根据是通过给定抽样误差界限来确定粒子数。当状态空间不确定性较低时,算法使用较少的粒子数;当状态空间不确定性很大时,将使用较多的粒子数。模拟实验表明该算法很好地兼顾了推理精度和推理时间,性能优于粒子滤波算法;与RBPF算法相比,该算法在稳定性和适用性方面也具有一定优势。     

一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性;在此基础上,推导出多信息融合的观测似然函数,将两种信息融合在一起,使得融合算法能根据当前跟踪形势自适应调整各信息的加权,实现了信息间的优势互补。实验结果表明,该算法鲁棒性较高,明显提高了跟踪精度。     

基于物联网的智能农业感控终端

针对物联网架构下农业大棚群环境参数监测与预警系统的需求,设计一款农业物联网感知层设备——感控终端。该设计选用C8051F020作为微处理器,通过SI4464实现无线数据通信,利用ULN2022驱动继电器,实现接入设备的控制。而且,提出"轻量级"数据融合算法,用于感知数据"保真"预处理。目前,该设备已在水稻育种大棚安装使用。现场测试情况显示,本设备能够准确感知各类环境参数,设备的自动和手动控制稳定可靠,对于设备在运行过程中出现的异常情况能准确判断并做相应处理。     

基于物联网和SOM算法的信息监控系统设计

在物联网环境下进行信息监控系统设计,实现对网络信息的监控和自适应采集,保障网络安全。针对采用传统的神经网络控制方法进行信息监控的数据挖掘准确性不好的问题,提出一种基于物联网和自组织映射SOM算法的信息监控系统设计方法,首先进行信息监控系统的总体设计和功能模块化分析,然后设计改进的SOM算法,应用在信息监控的数据挖掘和分类识别中,在程序加载模块中进行算法加载,最后在物联网环境下构建嵌入式Linux内核进行信息监控系统的软件设计和开发。系统仿真实验结果表明,采用该信息监控系统进行大型物联网的数据信息监控,对数据的准确挖掘和识别性能较好。     

基于物联网的物流车载终端系统设计与实现

针对物流行业对物流运输监控的需求,利用Zig Bee技术、GPS定位技术、GPRS通信技术和传感器技术通过嵌入式开发设计出物流车载终端系统,实现对物流运输车行车过程的全程监控和跟踪定位,保障了物流运送环节的安全性,实现优化调度.     

基于智能传感器网络的环境信息监测系统设计

通过分析和研究环境参数大滞后和大惯性的特点,设计一种基于Zig Bee CC2430的无线通信技术多环境参数监测系统。在监测区域部署网络节点,监测环境中的温度和湿度等环境参数,完成数据无线传输,由监控系统对数据进行处理,实时监测环境参数变化并为其有效控制提供依据。该系统克服了传统方式的布线复杂、节点功耗大、监测管理不便等缺陷,且具有功耗低、组网灵活、可扩展性强等优点。将该系统应用于环境温湿度的监测,监测实验结果表明:该系统运行稳定,数据精度高,可广泛应用于各领域的环境参数自动监测,适合推广应用。     

移动终端的设施农业物联网环境监控系统设计

通过使用物联网(IOT)传输协议—消息队列遥测传输(MQTT)协议,将前端硬件、服务器端及移动端连接在一起,完成对设施农业环境的远程实时监控.在系统中,前端硬件以STM32微处理器为核心,由传感器模块、设备控制模块、GPRS模块和电源模块组成,实现数据的采集和传输;服务器端有数据接收、存储、分析的能力,并担任MQTT消息协议中消息生产者和消息管理者的角色;移动终端软件则以Android操作系统为基础开发了应用软件,用户在装有Android系统的移动终端上安装该应用软件,即可查看实时环境情况,发送控制设备指令等.经过测试,整个系统运行稳定、使用简单、实时性高,用户能有效地对设施农业环境进行远程实时监控.     

基于物联网的滑坡自动远程监测预警系统设计

针对滑坡预警的世界难题,提出了一种基于物联网（ IOT）的分布式数据实时采集模型,并根据数据量巨大的问题,建立了最优BP神经网络的预测模型。在滑坡实验台上进行了验证,实验表明：该算法具有计算量小,预测效果稳定的特点。     

基于物联网技术的成都沙河水质实时监测系统设计

针对流经成都市的沙河流域传统水质监测取样难、成本高等问题,设计了一种包括无线传感、ZigBee等物联网技术的水质实时监测系统,实现了对水质中重金属、PH值、温度、水位、浊度等多参数的远程监测。该系统可以实时感知到当前的水质数据,并可以在发现污染源后及时提供水质预警。     

基于物联网的空间飞行器姿态监测系统设计

针对传统监测系统监测精准度低,导致监测效果差的问题,提出设计一种基于物联网的空间飞行器姿态监测系统。根据监测系统结构图,对上位机进行实时监控,调控飞行器姿态,构建数据库,存储并记录参数指标,由此设计硬件框图;构建对话框,分析界面和相应程序功能,改进系统软件监测功能程序流程,根据显示的空间飞行器飞行姿态数据变化情况,对数据通信模块、控制模块展开分析,并添加emWin移植界面,完成基于物联网的空间飞行器姿态检测系统设计。实验结果表明,该系统监测时间较短,检测精准度高,大幅度提高了系统的监测效果。     

物联网智能数据采集和监测系统后台服务设计研究

本文结合物联网的智能数据采集和监控系统的应用场景,对该系统后台服务的设计理念、架构设计的研究成果进行了阐述,探讨了采用协议转换等抽象设计模式的设计效果。本文对构建具有良好的扩展能力、高性能和易实施的物联网智能数据采集和监控系统具有一定的指导意义。     

基于物联网技术的高校资产管理系统设计

现代高校教学科研设备繁多、存放地点分散、管理人员多,传统条形码编码的资产管理方式已经很难适应管理需要。为了提高资产管理的效率,保护资产的安全与完整,防止资产流失,提出了一个在高校资产管理中采用物联网技术的总体解决方案,并给出了其中主要的软硬件的具体设计方法。实际运行效果显示,该系统可以提高高校资产管理的工作效率。     

煤矿信息全面感知与智慧决策系统

针对目前煤矿安全生产过程中存在煤矿信息感知能力差、决策水平低的问题,提出了一种煤矿信息全面感知与智慧决策系统。该系统由胶囊网络层、数据传输层和云服务层组成:胶囊网络层由人员位置与行为感知胶囊、设备状态感知胶囊、环境感知胶囊构成,实现煤矿"人、机、环"全面感知;数据传输层采用无线传感器网络与有线网络结合的方法来实现煤矿井下数据可靠传输;云服务层通过基于随机森林的智慧决策机制为煤矿生产高效、可靠决策提供了保障。实验结果验证了该系统的有效性。