危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现

危险气体泄漏源搜寻是仿生嗅觉技术的重要应用领域之一.为了提高气体泄露源定位的效率和准确性,设计并实现了一种基于无线传感器网络的气源目标搜寻多机器人系统.该系统由多个嗅觉机器人组成,每个机器人作为无线传感器网络节点实现信息交换,协同工作,实现危险气体泄漏源的定位.嗅觉机器人以DSP处理器(TMS320F28335)为控制核心,对MOS气体传感器和风速传感器的输出信号进行融合,设计了浓度梯度与风速信息相结合的单一气体泄漏源搜寻算法.当嗅觉机器人完成气源定位时将发出警报,其他机器人利用装配的麦克风阵列和声源定位算法实现对泄漏源的间接定位.最后,为了说明所设计的多机器人系统对气体泄露源定位的有效性和准确性,本文设计了针对单一泄露源的气源搜寻实验进行验证.     

冷库氨气无线监测系统与泄漏点定位方法

针对目前冷库氨气泄漏事故频发的现状,设计了基于无线传感器网络的冷库氨气监测与泄漏点定位系统,详细介绍了传感器节点、协调器节点的组成结构,提出了适用于冷库氨气泄漏定位的扩散模型和定位算法,并在不同的监测面积下进行了氨气泄漏定位模拟实验和算法对比分析。实验结果表明:质心算法的相对定位误差为11%左右,低于最近点法50%左右。相对于目前冷库普遍采用的超限报警方式,将无线传感器网络中的定位技术应用到氨气泄漏源定位中有着重要的作用,有利于快速找到泄漏点,及时解决冷库氨气泄漏事故。     

一种基于分布式最小均方差序贯估计的气体泄漏源定位算法

基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的能耗条件下可获得较高的定位精度和速度。     

一种WSN下的Mean Shift跟踪算法*

为有效地利用无线传感器网络跟踪移动目标,提出了一种基于高斯混合模型的Mean Shift跟踪算法。该算法运用高斯混合模型描述网络区域内目标信号分布的统计特征,利用Mean Shift区分目标信号与环境噪声,并对目标进行定位与跟踪。仿真实验结果表明,该算法在网络存在较大噪声,特别是网络存在大量异常传感器节点读数的情况下,定位精度高、受异常传感器节点读数影响较小。较之以往无线传感器网络目标跟踪算法,该算法具有更好的鲁棒性。     

基于高斯校正模型的MDS-MAP定位算法

在无线传感器网络中,节点位置信息是很多应用的基础.对于基于RSSI测距的定位算法,其算法性能很大程度上依赖于RSSI的精度.文章提出一种基于高斯校正模型的改进MDS-MAP定位算法.改进算法在测距阶段利用高斯校正模型过滤掉受干扰的RSSI信号值,提高了RSSI测量值的精度.仿真实验结果表明,该算法定位精度比原始MDS-MAP算法有明显的提高.     

多宿点无线传感器网络时分多址时隙优化分配算法

针对单宿点无线传感器网络的时延大、容易出现传输瓶颈等问题,提出了多宿点无线传感器网络模型以及该模型的基于遗传算法(GA)的时分多址(TDMA)时隙分配算法。该算法根据宿点的数量以及位置将整个传感器网络划分成多个小传感器网络,并采用遗传算法对时隙分配结果进行优化。仿真结果表明,基于遗传算法的多宿点无线传感器网络TDMA时隙分配算法得到的时隙分配结果在时隙分配帧长度、数据包平均时延以及节点平均能耗方面均要优于图着色算法。     

管道流量泄漏监测传感器网络中动态密钥路径的实现

针对管道流量泄漏和管网突发性的爆管,将动态密钥路径的实现应用于管道流量泄漏监测中,对偶密钥技术的采用使无线传感器网络通信的安全性得到保障,而对偶密钥中的动态密钥路径的应用进一步提高无线传感器网络通信的可靠性.提出了动态密钥预分配方案及预置算法,导出了基于弱连通性的簇内动态密钥路径实施过程及其算法分析.sBIBD模型算法较好地预测网络阻塞现象,自适应实时调整网络传输速率和减少网络数据损失率.该算法具有良好可靠性和高效性,以保证在管道泄漏监测网络中获得更优的链路利用率、TCP友好性以及减少链路丢包率,是一种适合无线传感器网络安全可靠的具有实用价值的算法.     

基于RSSI模型的无线传感器网络定位算法

传统无线传感器网络定位算法受到节点定位偏移量的影响,导致定位结果存在较大误差,针对上述问题提出基于RSSI模型的无线传感器网络定位算法.依据RSSI模型计算原理建立RSSI信号传输模型,并采用高斯滤波算法对RSSI值完成滤波处理.对节点位置距离加权,采用路径损耗模型采集RSSI中剩余信息,并将其转化为距离信息,得到每个...     

WSN 中基于粒子滤波的目标跟踪研究

针对无线传感器网络中仅有角度测量的目标跟踪问题,详细分析其定位过程,提出一种基于改进粒子滤波算法的新解决方案.方案采用高斯混合模型(GMM)代替单一模型近似概率密度分布,融入粒子滤波算法,提议分布采用SRUKF-PF算法更新粒子.算法中增加改进措施以提高滤波性能如:残差重采样算法用于重采样、K-means算法用于构建预估起始点、EM算法用于拟合GMM近似等.仿真结果验证了方案的有效性.     

基于RSSI的无线传感器网络定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)的支撑技术之一,给无线传感器网络的各种应用提供节点的位置信息,具有重要的作用。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,并着重分析了基于信号强度测距法(RSSI)的无线定位技术,提出了将信号强度理论值与经验值相融合的定位方法。