无线传感器网络静态节点定位算法综述

针对无线传感器网络静态节点定位算法特点,总结了无线传感器网络节点定位的基本原理、定位算法的最新进展及其评价标准。从基于测距的静态节点定位算法和无需测距的静态节点定位算法两个方面分类讨论了典型的静态节点定位算法,并对各算法的性能进行归纳比较,说明了目前算法存在的问题,并提出未来发展趋势。     

一种语义级文本协同图像识别方法

为解决单纯依赖图像低级视觉模态信息进行图像识别准率低的问题. 考虑到许多图像中存在文本信息,提出了利用图像中的文本信息辅助图像识别的语义级文本协同图像识别方法. 该方法通过文本定位方法定位到图像中的文本块,对其进行分割、二值化、提取特征等处理;然后获取语义,提取图像底层视觉信息,计算两模态的相关性,从而得到协同后验概率; 最后,得到联合后验概率,并取其中最大联合后验概率对图像进行识别. 在自建体育视频帧数据库中,通过与以朴素贝叶斯为代表的单模态方法进行比较,方法在3种不同视觉特征下均具有更高的准确率. 实验结果表明,文本协同方法能够有效辅助图像识别,具有更好的识别性能.     

Analytical and experimental study of shear localization in chip formation in orthogonal machining

A simplified theory of instability of plastic flow is applied to analyze the formation of shear localized chips in orthogonal machining. A flow localization parameter is expressed in terms of associated cutting conditions and properties of the workpiece material. The analysis, which indicates the important parameters in the cutting process, is used to investigate the effect of cutting conditions on the onset of shear localization and the formation of adiabatic shear banding in metal cutting. Comparisons are made between the analysis and experiments in which the flow localization parameter is obtained for several workpiece materials. The results of this investigation seem to support the analysis and its potential benefits in analyzing and/or remedying problems associated with chip formation and temperature generated in metal cutting. Presently at Advanced Technology Center, Valenite, Inc., Madison Heights,MI 48071, USA     

巧编数控电火花加工的定位程序

阐述了模具电火花加工的定位工艺方法，通过巧妙编程实现了模具数控电火花加工的定位．对灵活使用数控电火花加工机床具有实用的参考价值。     

无线传感器网络中改进的多目标定位和跟踪算法

基于无线传感器网络的目标定位与跟踪技术是目前研究的热点,传统的目标跟踪算法均需要明确的目标定位系统观测模型,如无法获得该模型,则算法失效。为此,利用移动机器人客户端,提出一种分布式移动多目标定位和跟踪算法。该算法将所有机器人分为负责目标跟踪的领袖机器人与负责网络阵型和连接性维护的从属机器人,对收敛误差和系统参数间的关系进行分析,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于垂直平分线的无线传感器网络定位改进算法

针对传统基于垂直平分线的区域定位算法定位精度低、迭代次数多等缺点,提出一种改进的垂直平分线算法IMBLA。根据未知节点接收到的两锚节点接收信号强度指示( RSSI)值的比值,移动两锚点的垂直平分线,再确定待定位节点与垂直平分线的位置关系。该算法应用基于参考锚节点的高斯校正模型进行RSSI测距,包括有障碍物时的模型,不但适合各种环境,还能有效防止恶意攻击。仿真结果表明,与MBLA和IPAIT算法相比,IMBLA算法的定位精度和网络覆盖率较高。     

改进的基于能量的声源定位算法

为提高基于能量的两步加权最小二乘声源定位算法（two‐step WLS）的定位精度,提出一种改进算法。通过引入广义矩阵,将有噪数据中的噪声项分离出来作为约束条件,将加权最小二乘问题转化为带约束条件的最小化代价函数的求解问题,采用拉格朗日乘子法求得代数解。仿真结果表明,该算法在噪声较小时,逼近CRLB （Cramer‐Rao lower bound）下限;高噪声时,相对two‐step WLS算法,提高了定位精度,提高了突然偏离CRLB的噪声阈值,是一种高效可行的定位算法。     

基于贝叶斯过滤法的CSI室内定位方法

无线信号多径效应导致基于接收信号强度指示（RSSI）的室内定位方法的精度和稳定性下降。为解决这一问题,提出基于贝叶斯过滤法的信道状态信息（CSI）室内定位方法（BCL ）。将物理层的CSI结合RSSI作为参考信息,减轻信号接收端的多径衰减影响;在此基础上,采用贝叶斯过滤法进行数据处理,降低接收信号的时变性。实验结果表明,相比现有的典型室内定位方法, BC L有效提高了定位准确度和稳定性。     

未知观测噪声时机器人同步定位与地图构建

对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声调整以及中值滤波构成的噪声在线辨识单元.通过自适应在线辨识观测噪声,并进行新息协方差平均值滤波,迭代修正观测噪声协方差,实现机器人同步定位精度的在线提高.实验表明,该算法可降低观测噪声先验信息不足的影响,减小定位误差.     

基于动态PSO的WSNs发音节点定位研究

发音节点定位是无线传感器网络(WSN)一项重要的监控任务.为定位发音节点位置的极大似然估计解(MLE),通过分析栅格策略,基于此提出了动态粒子群优化(PSO)的算法,该算法在降低计算量的同时,减少了损失函数局部最优解的影响.另外,相对于原始数据,节点仅仅将信号的能量量测发送到融合中心,大大降低了对通信带宽和能量的消耗.在多种场景下进行了对比仿真,实验结果验证了该算法的优越性能.