基于包标记的无线传感器网络溯源定位算法

标记概率计算作为概率包标记技术的关键内容,对算法的收敛性、最弱链、节点负担等方面具有重要影响。为此,分析现有算法的优缺点,结合无线传感器网络(WSN)的分簇结构,提出一种基于包标记的层次式混合概率包标记算法。扩大上下游节点的相对距离差,从而拉大节点标记概率之间的差距,增加上游节点标记的到达概率,在降低节点负担和算法复杂度的同时,提高算法收敛性。分析结果表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于基本包标记法,在节点计算与存储负担方面优于自适应包标记法,可实现WSN资源约束条件下的整体优化。     

装备研制作战需求项目的设计与优化

针对装备研制的实际情况,利用性能需求的可靠性、神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用性能需求、遗传算法和BP神经网络相结合的综合算法解决装备研制作战需求项目的设计与优化问题。     

无人值守地面探测系统硬件设计

传统的无人值守地面探测系统可以探测一定范围内的地面运动目标。其工作模式是把采集到的信号发送回地面接收站再进行处理。此方法不能实现终端实时信号处理,且反应时间较长。另外,信号在传输和接收的过程中会受到不同程度的干扰,这样就会使识别效果出现偏差,特别是在复杂电磁环境条件下,无线通信时间越长,传输数据     

基于短基线传感器网络的远场声源TDoA定位组合算法

针对远场声源定位问题,提出到达时间差(TDoA)定位的短基线传感器网络方案.通常有一类定位算法无需估计初始点,而另一类算法则依赖初始估计值,提出将这2类方法相结合,设计出几种组合定位算法.主要思想是扬长避短,由第1类定位算法实现粗定位和输出初始估计位置,将其作为初始点输入给定位精度高和依赖初始值的第2类算法.提出利用蒙特卡洛法和简化的几何配置案例,计算定位算法的概率误差圆,论证了这种性能评估准则的可行性.通过对组合算法的概率误差圆进行数值分析,得出球形插值法与最小二乘方程差法的有机组合具有最优性能的结论,并分析了这种组合算法的盒图特性.根据不同的距离和声程差标准偏差进行模拟,以及采用野外真实场景下获得的声源数据进行试验,验证了结论.