WSN中的分布式压缩感知

为了解决传统的压缩感知算法在无线传感器网络中实现的难题,首先研究了用定时器控制ADC进行随机压缩采样的压缩感知技术,实验表明,该方法有效可行。在此基础上提出了基于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法通过对随机压缩采样序列的拆分实现分布式压缩采样,最后利用合并后的采样值和CoSaMP算法完成对信号的重构。仿真和实验表明,该方法能够在星型网络拓扑中实现以1/10的标准采样频率下实现信号的重构。     

基于仲裁器PUF的SRAM FPGA防克隆技术设计与实现

为保护电子设备中使用的静态随机存储器(SRAM)型现场可编程门阵列(FPGA)内部电路设计不被窃取,设计了用于SRAM FPGA的防克隆电路.该电路利用FPGA制造过程中的随机误差,提取每块芯片独一无二的ID.在此ID的控制下,被保护电路只能在指定的FPGA中正常运行,而在未指定的FPGA中运行时,无法产生正确的输出,从而达到防克隆目的.防克隆电路由使用仲裁器的物理不可克隆函数(PUF)、多数表决器、运算门阵列等三部分构成,其中仲裁器PUF电路用于提取ID,多数表决器起到提高输出稳定性的作用.最后在FPGA开发平台上证明了该电路的可行性.     

基于WSN的多声源目标定位算法

目标定位技术是无线传感器网络应用研究的一个重要领域,如何在传感器节点随机分布下,利用无源探测技术,对同时进入探测区域的多个目标进行实时的精确定位是目标定位的一个难点。基于声源能量衰减模型在最大似然算法的基础上,利用高斯—牛顿迭代算法解决了这个问题。通过对多个声源目标的仿真试验,结果表明,该算法实现了对多目标的精确定位,具有一定的实用价值。