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991.
针对分布式激励源涡流阵列传感器半解析模型的构建问题,提出了传感器半解析模型的直接FFT构建方法。该方法首先通过虚拟采样和FFT得到传感器导线界面处线电流密度的傅里叶变换系数,然后根据层状介质空间中场量傅里叶变换系数传递关系,经反FFT得到场量的空间分布。建模过程和数值计算结果表明此方法不仅简化了半解析模型的建立过程,而且直接将激励源导线宽度考虑在建模过程之中,提高了建模精度;建立了该传感器的应用物理模型,数值仿真结果表明该传感器对其周围介质空间的电磁属性较为敏感,可望将该类型的传感器运用于金属结构的在线监测之中。 相似文献
992.
993.
基于测距的定位方法是无线传感器网络节点定位中一种常见的方法。测距定位方法往往将定位过程转化为数学优化问题。介绍了实现测距定位下的LS-SDR与SAL-SDR两种半定规划定位算法,并同时介绍了LS-LM、SLS-LM、SLS-US与SLS-S等4种定位算法。仿真实验分析和比较了6种不同定位算法的平均RMS定位误差,结果表明相对于其他4种定位算法,LS-SDR和LS-LM算法的定位误差较小。在信标节点数量较少的情况下,LS-LM算法的定位结果有可能发生奇异,造成定位结果的严重失真。而LS-SDR算法对于奇异的发生具有较好的抵抗能力,此时LS-SDR算法的平均RMS定位误差将优于LS-LM算法。 相似文献
994.
995.
针对无线传感器网络目标跟踪应用中跟踪精度与网络能耗的权衡问题,提出一种能量有效的动态协同自组织算法(E-DCS)。根据目标预测位置和节点的位置、能量信息,建立了信息效用、通信开销和节点剩余能量的综合性能指标,并利用层次分析法确定了性能指标中各要素的权值系数。通过自适应动态成簇策略,分别设定簇首切换精度阈值和节点选择精度阈值判断是否切换簇首和选择任务节点。簇首节点根据簇内节点提供的测量信息采用序贯EKF进行状态估计。仿真结果表明,与信息驱动传感器查询(IDSQ)和自适应动态协同自组织算法(A-DCS)相比,该算法在保证跟踪精度的基础上,降低了网络能耗,有效延长了网络的生命周期。 相似文献
996.
非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这就简化了系数之间的关系。基于学习的超分辨率重建算法具有整体的预测性,将非下采样Contourlet变换和基于学习的算法相结合,在一定程度上提高训练精度。针对指纹图像的实验证明该算法具有良好的性能,重建的图像纹理性细节信息较好,基本保持了原指纹图像的特征点,更接近于原始的高分辨率图像。 相似文献
997.
通过对浙江中烟视频会议系统现状、业务流程及业务实际的分析,提出了以软件形式统一管控的会议操作、网络监测和流程管控的管理模式,并对软件架构和实现方式进行了详细阐述。通过该套软件的开发部署,实现了管理与使用分离,达到了简便管理、提高效率、减少故障的目的,取得了良好的效果。 相似文献
998.
999.
1000.