无线传感器网络中的线性移动目标运动参数捕获方法

移动目标跟踪即移动目标的运动路径与参数获取在无线传感器网络应用中具有重要的研究价值.采用移动目标节点与信标节点间的TOA测量方法,提出了无线传感器网络中移动目标运动参数的捕获方法.通过建立移动目标运动参数的估计模型,本文首先推导了线性移动目标初始位置及移动速度估计的非约束线性最小二乘(ULLS)和约束线性最小二乘(CLLS)方法.将估计模型松弛为凸优化的半正定规划(SDP)问题,又设计了运动参数捕获的SDP算法.仿真分析结果表明,在3种所设计算法中ULLS算法的估计误差最大,SDP算法其次,CLLS算法的估计误差最小.随着采样周期的增加,初始位置的估计误差亦稍有增大,但速度估计误差却在减少.更多的采样点数量有利于增加测量信息量,可以有效减少位置及速度估计误差.     

基于延迟时间测量的移动源运动参数估计方法

延迟时间测量是移动源定位中常采用的一种方法,采用移动源的延迟时间测量,建立了移动源运动参数包括初始位置和运动速度的联合估计优化模型,通过对优化模型的等效变换与松弛,建立了运动参数估计的凸优化模型,并设计了参数估计的半正定规划(SDP)实现算法。为减少估计误差,采用更为严格的约束限制条件,设计了混合的二阶锥规划与半正定规划(SOCSDP)凸优化算法。仿真分析结果表明,由于引入了更多的约束条件,SOCSDP比SDP算法的估计误差更小,尤其在较小时间测量噪声条件下?SOCSDP比SDP算法的估计误差更接近于克拉美罗(CRLB)下界值,由于采用了更多的约束条件限制?SOCSDP算法的计算复杂度比SDP算法更高。     

未知信号传播速度的TDOA测量远近场统一定位方法

到达时间差(TDOA)测量无法根据测量值判断当前定位过程是处于近场还是远场,因此设计远近场统一解形式的TDOA定位算法对于提高源目标位置参数估计性能具有重要意义。通过建立远近场都适用的统一形式TDOA测量方程,本文提出了一种信号传播速度未知情况下远近场统一解形式的非约束最小二乘(UWLS)定位方法,该方法既适用于近场,又适用于远场,同时利用优化模型中的约束条件,设计了约束最小二乘(CWLS)定位方法,减少了估计误差,对算法的仿真结果分 析表明?所设计UWLS及CWLS算法既适用于近场?又适用于远场情况下的位置参数估计问题,随着远场距离的增加,UWLS及CWLS算法的估计误差基本保持不变,并且非常接近于克拉美罗(CRLB)下界值。     

三维传感网空间RSS与AOA混合测量的精确定位方法

由于位置坐标参数的增加,三维传感网空间的定位难度较二维平面有所增大.单一的依靠接收信号强度(RSS)确定节点位置坐标的方法将使定位的不确定性增加,定位误差也较大.新型的阵列与智能天线的出现为节点间的到达角度(AOA)测量提供了方便,为此本文提出了一种三维传感网空间RSS与AOA混合测量的精确定位方法.将采用混合测量建立的非线性优化模型转化为线性方程,分别提出了节点位置坐标估计的非约束线性最小二乘(ULLS)及约束线性最小二乘(CLLS)方法.仿真测试了所设计算法的有效性,分析了不同测量噪声对位置坐标估计误差的影响.仿真表明所设计的ULLS和CLLS方法的计算速度快,相比于ULLS方法,采用约束后的CLLS方法的定位误差更小.在较小测量噪声范围内,ULLS和CLLS估计方法具有较高的稳定性和定位精度.     

对高速运动辐射源的实时高精度时差估计方法

在无源时差定位中,要求能实时获得目标到达测量站的TDOA参数,传统的互相关法需要大数据量、大运算量以及数据块处理,难以提取快速时变参数。提出了一种基于同伦延拓EKF的新方法,收敛速度快,估计精度达到CRLB下限,对每一个新的数据样点可直接更新TDOA参数,克服了一般EKF法中初始估计误差过大将导致滤波发散的问题。     

分布式 ＭＩＭＯ 声纳系统中移动目标的精确定位方法

分布式MIMO声纳系统具有空间分集与复用增益的特点,能显著提高目标检测精度。针对分布式MIMO声纳系统中的移动目标定位问题,考虑不同发射机声纳信号到达移动目标上的位置延迟,本文提出了一种分布式MIMO声纳系统中的移动目标精确定位方法。采用时间延迟与多普勒频移测量相结合的方法,设计了移动目标初始位置以及运动速度的非约束权重最小二乘(UWLS)以及约束权重最小二乘(CWLS)方法。算法的仿真结果表明,UWLS以及CWLS能有效消除位置延迟的影响,减少估计误差。相比于UWLS方法,由于利用了约束关系,CWLS方法的定位精度更高,更接近于克拉美罗下界(CRLB)值。     

一种NLOS环境下的TDOA/AOA定位算法

在LOS环境下,Chan算法有着较好的定位精度,基于Chan算法的到达时间差/到达角(TDOA/AOA)算法比Chan算法有了进一步提高。但是在NLOS环境下,这些算法的精度都将大大下降,由于AOA的测量值有较大误差,TDOA/AOA方法的精度甚至低于Chan算法。并且这些算法的主要缺点是在第一次加权最小二乘法(WLS)中把移动台的横坐标、纵坐标与移动台到服务基站的距离作为三个相互独立的变量,忽略了三者之间的相关性,因此要进行第二次WLS才能得到定位结果,且最终的解为二值根。对误差的均值和方差进行了估计,修正了TDOA与AOA测量值,用Kalman滤波算法对AOA的值进行了估计,利用移动台坐标与AOA之间的关系将三个变量简化为一个,只需一次WLS即可求得唯一解,减少了计算量,消除了根的模糊性。仿真结果表明,该方法简单,计算量小,有较高的定位精度和较好的稳健性,性能优于Chan算法和基于Chan算法的TDOA/AOA算法。     

基于文化鱼群算法的到达时间差定位技术

针对到达时间差(TDOA)定位估计中的非线性最优化问题,在鱼群算法中引入文化机制设计基于实数编码的文化鱼群算法,将Chan算法的解作为文化鱼群的一个个体初始位置,并利用文化鱼群算法搜索TDOA定位的最优坐标。仿真结果表明,该技术性能稳定,在鱼群规模较小的情况下能快速鲁棒地找到逼近全局最优点的解,并且具有较快的搜索速度和较高的搜索精度。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数,则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响,构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计,并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题,其全局最优解难以获得。为近似求解该问题,对其进行松弛,以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比,该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明,该方法缓解了非视距误差产生的负面影响,且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法

采用时间测量以估计节点位置的方法实现简单,在传感网中得到了广泛的使用。然而节点计时时钟存在漂移和偏离,导致时间测量不准确。为此文本以节点时钟漂移和偏离模型为基础,提出了一种时间同步和节点定位的联合线性估计方法,包括最小平方（LS）及权重最小平方（WLS）方法。仿真测试了所设计算法的运行时间,分析了噪声对联合估计方法的估计误差影响。结果表明,LS及WLS线性估计方法运算速度较半正定（SDP）算法快,在低噪声条件下LS及WLS线性估计方法具有较高的稳定性和定位精度。     

基于Fick-小波包变换方法对土壤CO2浓度时间序列的去噪处理

土壤CO_2浓度时间序列的数据质量易受到外界环境及土壤监测仪质量的影响,导致不能精确的测定土壤呼吸。针对土壤CO_2浓度时间序列的数据质量问题,本文提出小波包变换和Fick第二定律结合的方法对时间序列进行去噪分析。实验结果显示,无论从均值,信噪比,均方根误差和斜率距离来看,本文算法都优于由传统方法计算得到的结果。同时,在研究区域分别测量了早中晚三个时间段的土壤CO_2浓度,对其进行去噪处理之后,利用Fick第一定律计算获得的土壤碳通量与LI-8100测得的仅相距1μmol/m^2/s左右。说明通过本文算法不仅精确算得了开放型气室内任意时间任意位置的CO_2浓度时间序列,并且通过计算处理后的时间序列获得了与LI-8100相近的土壤碳通量。     

基于微纳传感器的有毒有害气体检测方法研究

提出了一种基于微纳电离型传感器的苯类毒害气体检测方法,构建基于微电离型微纳气体传感器构成的毒害气体检测系统,在室温常压、相对湿度75%的实验条件下分别检测0.01mg/m^3～0.3mg/m^3等8个浓度梯度的苯和甲苯气体,采用双层叠加非线性信号分析检测数据,依据信噪比特征值实现气体浓度的区分,以特征值对应的参量作为气体种类的判断。检测过程中,传感器工作在可逆电离平衡状态,并且具有无毒害、重复性好、无需预热等优点,在有毒有害气体检测领域具有广阔前景。     

霉变小麦的电子鼻区分及其传感器阵列选择优化

采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据。将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型。为了提高电子鼻对霉变小麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,对电子鼻传感器阵列进行了优化研究,结果表明传感器阵列优化可有效提高电子鼻检测小麦霉变程度的准确度。采用华麦6号样品构建验证实验,结果证明所建立的方法具有较好的应用意义,并具有普遍意义上的适用性。     

基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统

在无线传感器网络中,为了实现信息的隐蔽通信,提出了一种基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统。隐蔽通信系统的二进制消息序列调制联合正态分布噪声序列的相关系数。作为隐蔽通信系统信号的联合正态分布噪声,叠加到传统数字通信系统调制器的输出。在接收端,相关系数的估计值经过硬判决之后恢复出隐蔽系统的的二进制消息。所提出方案的关键问题,例如信道估计和符号同步,则由传统的数字通信系统解决。从理论上推导出了隐蔽通信系统的误码率。仿真结果表明,所提出的系统具有较低的误码率性能,且与理论值一致。     

一种能耗优先的WSN路由空洞修复方法研究

无线传感器网络数据传输过程中节点负载不均衡,容易导致某些节点过早死亡从而出现网络路由空洞,这会对网络拓扑结构造成毁灭性的破坏,甚至导致网络功能失效。针对该问题提出一种能耗优先的WSN路由空洞修复方法RVREP(A WSN Routing Void Repair method based on Energy Priority),首先研究了两种空洞查找方法,然后提出网络路由空洞完全修复的判断方法,最后利用匈牙利算法派遣可移动节点完成网络空洞修复。实验结果表明该方法遵循能耗优先准则在修复网络路由空洞方面具有优秀的性能,且修复后能够使网络的平均生存时间延长2.3倍。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。     

非视距环境中的无线网络残差加权定位算法

无线定位已成为物联网应用的重要研究内容,为减小非视距(NLOS)误差对传统定位算法的精度的影响。因此提出一种基于目标临时位置估计的残差幂次方加权定位算法。算法核心在于先利用分组定位得到不同目标节点估计位置,并将位置之间的差值定义为临时定位残差。然后区别于传统残差加权定位算法,本文提出用残差的高次幂作为加权函数,并通过仿真搜索最优的加权函数。仿真结果表明,当LOS-SN数目不小于2时,本文算法在定位精度上远高于传统的NLOS抑制定位算法。和传统的残差加权定位算法(RWGH)相比,本文所提算法的定位精度提高了近60%,同时降低了对LOS-SN个数的要求。和半正定规划(SDP)相比,定位精度提高了近38%,并降低了计算复杂度。     

基于Wi-Fi通讯的大功率光功率计的研制

介绍了一种基于Wi-Fi无线通信技术的大功率光功率计的设计原理和实现方法。该光功率计以STM32为微控制器,采用热电堆探测器实现热电转换。它不但能通过ESP8266Wi-Fi模块支持与上位机实现无线通信,并且同时支持USB通信模式。该系统可以在0.19μm～15.0μm波长范围内实现100 m W～100 W激光功率的连续自动量程切换测量。该光功率计还具备了通过脉冲宽度调制(PWM)与0～5 V模拟信号电压输出方式去反馈控制激光器输出强度,以及外触发功能。测试结果表明,该光功率计不但可以很好地满足工程应用中大功率激光器输出功率的检测与控制,并且实现了基于Wi-Fi无线通信方式的移动式测量。     

基于多传感器的室内三维定位算法研究

针对消防员在日常救援过程中难以准确获知自身位置坐标的问题,采用姿态传感器和气压计,提出一种室内三维定位算法(ITPA)。在ITPA算法中,根据加速度的幅值均方根、加速度的幅值方差和角速度的幅值均方根,实现过零监测,从而获知消防员的行走步数。根据气压计的数据,采用高度获取,卡尔曼滤波和异常数据处理等操作,获知消防员的高度,并判断其移动行为。通过二维移动距离计算和位置获取操作获知二维坐标。根据消防员的行为对其三维坐标观测值进行修正,并采用Kalman融合算法估计消防员的当前三维位置坐标。实验结果表明:在直行行走、楼梯行走和综合行走下,ITPA算法都能获得较接近真实路线的消防员室内三维位置,降低了算法的步数误差、距离误差和漂移误差,比FINS,IPNS和IPA3D算法更优。     

基于全固态离子选择性电极的多巴胺生物传感器研究

提出了一种全固态的多巴胺离子选择性电极。该电极以金作为导电基底,聚(苯乙烯磺酸钠)掺杂的聚(3,4-乙烯二氧噻吩)(PEDOT/PSS)作为固态电解质,电解质层上覆盖多巴胺敏感膜,将12-冠醚-4(CE)和四苯硼钠(NaTPB)合成产物CE-TPB作为敏感膜的离子载体。经过优化后的多巴胺传感器在多巴胺浓度为10^-5 μmol/L^10^-2 μmol/L范围内呈线性相关,斜率为(52.09±0.38)mV/decade,检测下限达到(7.69±0.77)μmol/L。此外,对多巴胺传感器的抗干扰性、动态响应特性、一致性与重复性以及使用寿命等电极性能进行了测试,均具有良好的表现。