基于RSSI和LQI的动态距离估计算法

本文提出了一种基于RSSI和LQI的动态距离估计算法.其思想就是通过对无线电传播路径损耗模型以及大量实测数据的分析,用分段线性逼近的方法得到RSSI、LQI这2者与传播距离的衰落曲线.在距离估计时,分别对这2条衰落曲线计算出估计距离,并动态地进行优化处理得到最终的距离估计值.算法在基于ZigBee的硬件平台上进行,证明了该算法较普通的基于RSSI的测距方法有了明显的进步,提高了距离估计的精度,并且适合在通信开销小、硬件要求低的节点上应用,有利于提高基于RSSI测距的定位算法的精度.     

红外静脉辅助定位系统设计

红外静脉辅助定位系统是一种非接触式、安全、无痛苦的医疗辅助系统.根据近红外光可以被血液强烈吸收而被其他人体组织散射的特性,本文设计并实现了红外手背静脉辅助定位系统.系统采用均匀红外光源进行照明,利用光学传感器摄取包含人体静脉信息的红外图像.在嵌入式平台上对采集到的图像进行增强处理,把处理后的静脉血管灰度图像送至LCD显示屏,得到与现实大小成1∶1的静脉血管图像.实验结果表明,采用嵌入式技术进行静脉辅助定位的设计是可行的.     

基于PMIPv6的传感网移动管理研究

6LoWPAN标准将下一代互联网协议IPv6与IEEE 802.15.4标准联系起来,使得无线传感器网络与IPv6网络的连接通信成为可能。目前的6LoWPAN标准中没有与移动性相关的规定,但是在许多应用情境中往往需要传感器终端进行移动,所以无线传感器网络的移动性管理越来越重要。因此这里提出一种基于PMIPv6的移动管理策略,通过仿真分析可以发现与较传统的MIPv6移动管理方案相比基于代理的方案可以有效降低切换时延。     

汽车鸣笛声定位算法研究及系统实现

本文介绍了一种基于嵌入式DSP的城市违章汽车鸣笛声实时定位系统的研究与实现。文中提出了汽车鸣笛声的特定识别算法,并改进了广义互相关算法来计算到达时延。系统利用到达时延和8个驻极体麦克风阵列的空间位置信息和估计出违章鸣笛车辆的具体位置,并在相应的视频监控设备中做出标记。该系统专用于城市交通中准确识别违章鸣笛的机动车辆。     

ZigBee网络移动节点接入与切换机制仿真分析

ZigBee技术是一种基于IEEE802．15．4的物理层和媒体访问层标准,与其他短距离无线协议相比,是有低功耗、高可靠性、低复杂度和支持大量网络节点等显著优点的无线通信协议。在工业、家居、军事等很多领域有着广阔的前景。本文首先对网络移动节点的接入和切换机制进行了介绍,然后对网络移动节点的接入和切换机制进行仿真和分析,最后提出了对网络移动节点的接入和切换机制的改进。     

基于混合干扰模型的多信道Mesh网络调度算法

研究了多信道无线Mesh网络中的调度及信道分配问题,设计了一种综合协议干扰模型与物理干扰模型的混合干扰模型,并在此干扰模型下提出了一种集中式调度算法。该算法在目前普遍使用的协议干扰模型的基础上,考虑了无线链路的物理传输特性：即使存在一定的干扰,也可以成功接收发射端发送的数据。模拟实验表明该算法可以提高Mesh网络中链路的并行性,有效减少总传输时间。     

汽车鸣笛声定位系统仿真

提出了一种汽车鸣笛声定位系统用以协助执法部门锁定违章鸣笛车辆。该系统采用分布在立体空间的五元麦克风阵列,整个定位系统由三个模块组成。首先根据鸣笛声的频域特性检测出信号,然后基于广义互相关理论计算到达各麦克风信号的时延差,并通过对多次估计求均值提高时延估计的准确性。最后利用闭式球形插值算法得到声源位置信息。仿真结果表明该系统可以有效地定位汽车鸣笛声,为实际的系统实现提供了一次初步探讨。     

一种加强型Route-over和Mesh-under路由策略

6LoWPAN标准将下一代互联网协议IPv6与IEEE 802.15.4标准联系起来,使得在低速无线个人区域网络(LoWPAN)上进行基于IPv6的数据传输成为可能.6LoWPAN规定了2种路由方式,如果路由策略在适配层称作Mesh-under,如果路由策略在网络层,称作Route-over.在这2种策略的基础上提出了这两者相应的加强型改进策略,并通过实验分析了原始2种策略与加强型的2种策略性能上的比较.实验证明加强型策略较原始策略在网络传输与时延方面拥有更好的表现.     

基坑监测系统中图像的无损压缩传输

基坑监测系统中,为了减小棋盘格靶标图像图像的传输时间和传输带宽,同时满足监测精度的要求,必须对图像进行无损压缩。由此着重分析了棋盘格图像特点,并从无损压缩原理出发,比较了霍夫曼、游程长度、算术、LZW等几种图像无损压缩方法的优劣,并且探讨了先将图像作DCT变换再进行无损压缩的效果。实验结果表明： LZW 编码方法对棋盘格图像具有最大的压缩比和最快的压缩速度,是基坑监测系统中的最理想的无损压缩方法。     

基于图像的中心定位方法

文章讨论和研究了基于图像的定位技术原理,根据对得到近似为圆形的目标图像的特征分析,提出了一种新的边缘检测方法,介绍了具体的边缘检测方法、灰度插值方法和中心计算方法的实现,并将其用于闭环控制系统中,仿真实验表明,图像处理过程达到了不大于0．02像素的偏差,能够完成要求的定位精度(0．1像素)。