基于传感器节点IPv6地址自动配置研究

现有IPv6地址配置方法的研究较多是针对移动自组网,然而IPv6的地址自配置协议并不完全适用于无线传感器中,为了解决无线传感器中各个节点快速分配得到唯一的地址,针对无线传感器网络提出了一种可以自动分配IPv6地址的协议WSNACP(Wireless Sensor Automatic Configuration Protocol),协议根据节点电量的多少确定一个值,并根据该值进行状态分配,高于此值的为代理状态和竞争状态,其他为普通状态。当代理节点离开网络时,竞争者将成为新的代理节点,为新加入节点分配地址。实验结果证明,该算法的预测准确率高于传统算法,附带的额外开销较小。     

新乡市牧野区蔬菜中亚硝酸盐含量的测定

用分光光度法测定新乡市蔬菜中的亚硝酸盐含量。结果表明：样品中亚硝酸盐含量大多低于4．0mg／kg,均值大于0．2mg／kg的有青菜（0．37mg／kg）和西红柿（0．28mg／kg）,而菠菜（0．095mg／kg）、芹菜（0．005mg／kg）、青椒（0．02mg／kg）和西葫芦（0．08mg／ks）等含量均较低。     

碘化钠(铊)闪烁晶体的制备

一、引言我们从1961年开始研究碘化钠晶体的生长,在缺乏技术资料的情况下,自己设计和制造了结晶炉,采用常用的引上法,对碘化钠(铊)单晶体生长条件进行了多次试验。在1964年试制成功了φ32×20毫米透明度良好的NaI(Tl)晶体,其能量分辨率达到8—11%。1965年,     

基于TDOA的无线传感器网络四面体质心定位算法研究

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。针对部署在二维空间的无线传感器网络质心定位算法性能问题,结合TDOA测距模型,引入定位近点的概念,并推广到三维空间,提出一种改进的四面体质心定位算法ICLA。并从不同节点密度、不同锚节点密度以及不同通信半径等方面比较两种算法的性能。仿真实验结果表明,改进之后的ICLA定位算法在定位误差和定位精度方面达到了更好的效果。     

单目标跟踪中基于RSSI的模糊测距技术

针对基于接收信号强度因子（RSSI）测距中存在的问题提出一种新的测距技术,由白适应模糊神经推理系统训练的模糊推理系统建立一个模型,利用这个模型将RSSI映射为相应的收发节点的距离。将此模糊测距技术应用到基于三点定位的单目标跟踪中,仿真实验证明了该测距技术是切实可行的。     

一种基于动态锚节点的改进加权定位算法

在无线传感器网络中,大多数定位算法性能取决于锚节点数量以及分布位置,所以定位误差相对较大。在此前提下,提出基于动态锚节点的改进加权定位算法(IWLA-DAN)。首先证明能与未知节点通信的三个锚节点构成的三角形三边相等时定位误差最小,根据该结论得出权值公式,然后通过三边测量法和加权算法求得未知节点位置,同时升级该节点为伪锚节点继续参与网络中其他节点的定位。最后通过Matlab对算法进行仿真,实验结果表明改进后算法定位误差减小,节点定位精度得到提高。     

南里海巨型盆地东部边缘上新统的地温特征及含油气远景评价

土库曼盆地西南部上新世高油气潜力地层研究的现实性取决于近年来获得的大量新的实际资料。地温特征的重要性与其它评价含油气性远景的地质因素一样是显而易见的。本文分析了大量实际资料：3600多个温度测量数据，其中近巴尔汉隆起带3000个，戈格连达格一埃克列姆511个，格兹尔古姆17个，里海水域155个，以及在长期停产井中取得的96个热能谱资料。这些资料由土库曼斯坦科学和生产机构获得，部分温度测量由本文作者完成。在分析和总结实际资料的情况下，应特别注意实施测量的方法、自动记录装置起动的速度及温度测量之前油井停产持续时间。电热资料的质量根据全年热交换层底部的温度（太阳测温探头）来评价。     

环境中二噁英的浓度水平及其控制技术

根据近年来二噁英的污染现状,对环境中二噁英的污染浓度水平、污染来源及途径进行了探讨,结果表 明:近10年来,二噁英污染浓度水平仍高于检出标准。造纸制浆、漂白继垃圾焚烧后成为主要污染源。在人体 危害方面,深入到二噁英对人体基因和染色体有诱导致变作用。根据二噁英的来源和形成机理,按前期预处理、 过程控制和后期处理三个阶段,论述了二噁英的污染控制技术,同时提出了对二噁英污染控制措施。     

基于虚拟方格的区域密度覆盖算法

当随机部署的信标节点集中在监视区域边界处时,仅依靠虚拟力无法均匀部署。针对该问题,提出基于虚拟方格的区域密度覆盖算法,根据节点密度将整个区域划分为虚拟方格,每次迭代根据区域密度更新虚拟力系数。利用边界力避免信标节点处于区域边界或死角,使信标节点合理分布在监视区域中。仿真结果证明,该算法可有效提高信标节点网络覆盖率。     

WMSNs中基于改进QGA的覆盖增强算法

针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)中存在的覆盖盲区与覆盖重叠区域等问题,提出一种改进的量子遗传算法(QGA)来调整WMSNs中节点的位置和感知方向。相对于传统QGA,该算法采用从多条最优染色体构成的集合中随机选取优化目标来引导算法迭代,在保留算法收敛速度的同时改善其易收敛于局部最优的情况;同时,采用自适应旋转角和新的量子变异策略,加快算法的收敛速度。仿真实验表明:该算法具有良好的全局收敛能力和速度,可以更好地提高网络的覆盖率。