基于EFM32和GSM的智能药盒监测系统设计

针对越来越多长期服药的老年慢性病患者因误服药而发生危险后果的情况,提出了一种基于EFM32和GSM的智能药盒系统的方案.高精度称重传感器输出的信号通过CS1242模块转换后,主控制器EFM32通过UART读取测量值,并通过软件上的算法修正,排除噪声干扰的影响后,将采集的数据通过GSM上传到服务器并获取操作指令,完成与PC端管理平台或移动端的实时互相通信.系统能够有效提醒患者准时服药,且能够监测药品重量变化实现对患者服药的历史统计,在评估患者服药依从性方面有重要意义.     

基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法

针对粒子群优化算法（PSO）在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。     

基于时序蒙特卡洛的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络（WSN）中的移动节点定位问题,提出了一种将反馈时间序列与蒙特卡洛相结合的定位算法TSMCL（Feedback Time Series-Based Monte Carlo）。该算法基于目标节点1跳范围内的邻居锚节点（至少3个）反馈信号的先后顺序,构建了节点可能的初始采样区域R1,并以区域R1与蒙特卡洛采样区域R2的重叠区作为新的采样区域R,以进一步缩小采样范围、提高采样效率。仿真结果表明：与蒙特卡洛定位算法相比,提出的TSMCL算法能够减少约38%的定位误差,尤其当节点移动速度较高时,算法的收敛速度也得到了显著提升。     

基于量子遗传的蒙特卡洛节点定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位的问题,提出了一种量子遗传算法与蒙特-卡洛相结合的定位算法(QGA-MCL).将QGA应用于MCL中的采样过滤阶段,通过合理的编码方案、译码方案以及量子旋转门对采样区域中随机产生的量子染色体进行操作,提高了样本寻优效率和定位精度,并加快了算法的收敛速度.仿真结果表明:与蒙特-卡洛定位算法相比,提出的QGA-MCL算法能够减少约10.2％的定位误差,同时,算法的收敛速度也得到了显著提升.