基于无线传感器网络的信息采集监测系统设计

基于B/s架构的无线传感器网络远程信息采集系统存在着实时性差、安全性差等特点,特别是在数据传输量大的情况下尤其突出.设计并实现了一种基于C/S架构的无线传感器网络信息采集监测系统.该系统采用自主研发的Node433TM无线传感器网络通信协议栈和基于ARM9的无线传感器网络嵌入式网关.系统具有实时响应性强,可靠性高的特点,可应用于数据传输量大的传感器网络数据采集与监测.     

方位向时变非均匀采样的合成孔径声纳成像

采用多接收阵技术能够使合成孔径声纳的测绘速率和测绘带同时得到提高,但带来了方位向非均匀采样以及不满足停走停假设的问题.本文建立了高测绘速率、宽测绘带条件下不做停走停近似的多接收阵合成孔径声纳信号模型,采用频域方法对合成孔径声纳时变的非均匀方位向信号进行了重构,并导出了重构方法的快速算法.重构方法解决了高测绘速率、宽测绘带条件下的偏移及散焦问题.仿真和实验验证了该方法的可行性.     

基于改进遗传算法的舰船路径规划

遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性,但是也存在着收敛性慢和局部最优解的缺陷,并且在实际应用中缺乏特定知识的利用.针对舰船路径规划的特点,对标准遗传算法进行了改进和优化,采用基于坐标的一维编码方式,设计了插入算子、删除算子、平滑算子和扰动算子,提高了进化效率.计算机仿真结果表明,该算法在收敛速度和输出全局最优解的概率相对于标准遗传算法都有了显著提高.     

面绘制三维重建原理及其改进算法研究

Marching Cubes(MC)算法是经典的面绘制算法,但它存在数据源复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题.针对这种情况,提出了改进策略,主要是从图像预处理、图像分割及三角形网格简化方面加以讨论,并给出了相应的算法,由此使得重建算法的数据源信息更准确,适用面更广,存储效率更高.     

普适计算环境下上下文信息推理的研究

从各种低层上下文信息得到对人们更加有用的高层上下文信息即上下文推理是当前研究的热点.针对该问题,采用描述逻辑,研究基于本体模型的上下文推理方法.首先简要介绍基于本体的上下文模型,该模型增加了对上下文特性的建模,然后分别研究基于本体的推理、基于规则的推理及不一致性验证3种推理方式,借助Jena框架的推理接口实现,推理功能全面,通用性强,基本满足了普适计算系统中上下文推理的需求,最后给出了推理的可用性.     

一类不稳定时滞过程的最优控制

本文对控制能量存在约束条件下一类不稳定时滞过程的最优控制问题进行了探讨. 首先基于不稳定过程的互质分解, 由敏感度函数和控制敏感度函数定义了一个包含跟踪误差和控制能量在内的性能指标, 然后应用谱分解最小化该性能指标, 从而为一类不稳定时滞过程导出了一种最优的控制器设计方法, 可使系统在控制能量存在约束时获得最优的控制性能. 仿真研究进一步说明了该方法的有效性.     

一种水下机器人运动的过程神经元控制

过程神经网络是传统神经网络的拓展, 增加了一个对于时间的聚合算子, 从而更好地模拟了生物神经元的信息处理机制. 这是由于水下机器人运动控制系统的输入、输出均是随时间连续变化的过程量. 结合S函数和预先规划思想, 建立水下机器人过程神经元的运动控制模型. 仿真试验证明,该新型控制模型, 对于水下机器人的运动非线性控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点.     

连续时间部分可观Markov决策过程的策略梯度估计

针对连续时间部分可观Markov决策过程(CTPOMDP)的优化问题,本文提出一种策略梯度估计方法. 运用一致化方法,将离散时间部分可观Markov决策过程(DTPOMDP)的梯度估计算法推广到连续时间模型, 研究了算法的收敛性和误差估计问题,并用一个数值例子来说明该算法的应用.     

无线传感器网络节点自调度冗余覆盖算法

对于能量受限的无线传感器网络,延长网络存活的时间很关键。针对这个问题,提出了一种基于能量均衡的传感器节点自调度冗余覆盖协议（SRCP）,通过仿真实验对该算法的有关性能进行了评价,性能评价表明：这种算法能有效使用节点能力,延长网络存活时间。     

基于Nearest Pair 的XML 关键词检索算法

随着大量数据以XML格式保存,针对XML文档的关键词检索技术已经成为信息检索和数据库等相关领域的研究热点.以树的杜威编码为基础,分析并证明了XML 关键词检索中核心概念SLCA(smallest lowest commonancestor)的两个重要性质,并在其基础上提出了Nearest Pair 算法.该算法采用二分迭代查找技术寻找最邻近点,将求解中间结果的次数降低了一个量级.实验结果表明,该算法的性能在绝大多数情况下优于现有主流算法.