两级树模型无线传感网络在制造现场的应用

针对制造现场信息采集和传送的特点,采用基于Zigbee标准的两级树模型无线传感网络来实现制造现场信息的实时准确的采集和传送,开发了简洁实用的协议栈软件。最后建立了B/S架构的制造现场系统软件平台,在基于网络公共数据库的基础上实现现场信息的系统集成。     

两级树模型无线传感网络在制造现场的应用

针对制造现场信息采集和传送的特点,采用基于Zigbee标准的两级树模型无线传感网络来实现制造现场信息的实时准确的采集和传送,开发了简洁实用的协议栈软件。最后建立了B／S架构的制造现场系统软件平台,在基手网络公共数据库的基础上实现现场信息的系统集成。     

基于Bluetooth技术的无线数字传感器

文中提出基于Bluetooth技术的分布式无线网络测控系统的体系结构，并设计了系统的前、后端硬件构成。由此得出Bluetooth传感器的工作原理与功能，重点对Bluetooth传感器的电路结构和软件功能及其应用进行了研究。Bluetooth传感器由单片机80C51、通用数字传感器接口ADIB60和Bluetooth模块BlueCore01B等组成，通过对BlueCore01B和ADIB60的结构特性的分析，对80C51与BlueCore和ADIB60之间接口和通信的软、硬件进行了设计。Bluetooth传感器可实现测控微微网和互联网，扩大和增强了测控应用领域和功能。     

基于贝叶斯决策的多网络切换算法

现有的垂直切换技术通常不支持多网络下切换.为此,提出了基于贝叶斯决策的改进算法.首先根据接入用户终端的信号强度、网络阻塞率和误码率以及不同用户业务对网络的实际需求建立多条件相关的切换概率分布,得出先验切换概率;然后利用贝叶斯垂直切换决策算法计算出后验概率;最后,根据后验概率的决策规则选出最优接入网络.仿真结果表明,该算法不仅有效地实现异构无线接入网之间的垂直切换,避免了不必要的切换,而且还能保持较高的网络平均负载,使用户获得更好的服务.     

基于PCA与贝叶斯决策的人脸识别算法

研究了主元分析与贝叶斯决策相结合的人脸识别方法。利用主元分析提取人脸图像训练集的特征子空间,将训练图像和测试图像投影到该子空间,提取特征向量及计算统计特性,利用最小错误率贝叶斯决策规则对测试图像进行分类,从而实现人脸识别。大量实验表明:主元分析能将人脸图像的特征信息有效地映射在特征子空间,同时采用贝叶斯决策规则能够快速准确地对人脸图像进行分类。     

基于神经网络预测器的静压式油罐计量系统压力传感器的故障诊断

为使静压式油罐计量系统（ＨＴＧ）对压力传感器具有容错能力,提高系统可靠性,本文提出了一种基于神经网络预测器的ＨＴＧ系统压力传感器故障诊断方法。方法不但能判断出传感器是否发生故障,而且能判定出故障类型,从而重构数学模型 过程的连续进行。仿真结果了该方法的有效保性。     

基于离散萤火虫压缩感知重构的无线传感器网络多目标定位

研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用。提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号。基于此,将新的压缩感知重构算法应用于WSNs目标定位,建立了WSNs系统模型,构造了合理的测量矩阵和稀疏矩阵,并分析了测量矩阵与重构结果之间的关系,最终实现了WSNs多目标定位。仿真结果表明该方法在稀疏信号重构性能及多目标定位精度方面具有较好效果,定位精度优于贪婪匹配跟踪(GMP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和最大似然估计(MLE)算法,且用于WSNs定位的传感器节点数目减少了20%,抗噪性达到了20dB。