微型水声传感网水下传感器节点设计

针对在海洋环境监测系统中水声传感网高传输速率、高可靠性、长时间工作的要求,文中设计了一种低功耗的微型水下传感器节点。设计采用较高的能量转换率和接收灵敏度的换能器T235,并且在发送单元使用变压器进行阻抗匹配以使信号功率最大化传输。接收单元采用8阶巴特沃斯带通滤波器,可以更好地滤除噪声。软件上,移植并且优化了MAC协议,减少撞包和重发的概率。测试结果显示,在小规模范围内,传输速率在19 200 bit·s ^-1时,系统的总功耗低于20 W,能达到90%以上的通信传输成功率。     

基于异构竞争窗口优化的水下传感器网络MAC协议

传统水下传感器网络的MAC协议具有能耗过大、带宽资源不足等缺点,通过研究基于竞争窗口CW(Contention Win-dow)的CW-MAC协议无法完全保障信道利用公平性的缺陷,提出了两种基于异构竞争窗口优化策略的HCW-MAC协议,根据传感器节点的欧式距离差异对各节点所分配CW值的进行优化调整.本文采用NS-3仿真平台对CW-MAC与HCW-MAC协议分别进行了仿真比较,仿真结果验证了HCW-MAC协议的吞吐量与能耗性能均优于传统的CW-MAC协议.     

基于高性能计算的离散介质冲击过程

基于高性能计算平台,数值模拟离散介质冲击过程,研究颗粒的恢复系数随冲击速度、颗粒尺度分布的变化规律。结果发现,给定冲击速度时,无论单分散还是多分散颗粒,随着链长度增加,颗粒的恢复系数逐渐达到稳定,只与冲击速度以及所冲击的颗粒的尺寸比相关,并且压缩阶段的冲量是一个不随链长度变化的定值。在此状态下,入射颗粒与链冲击后的恢复系数尽管随冲击速度增加而减小,却远大于与无限大半空间固体壁面冲击的恢复系数。对于多分散链恢复系数,其分布呈现典型的高斯分布的形式,并且该分布与颗粒的初始冲击速度以及颗粒的粒径比有关。     

基于上下文感知和超像素后处理的多光谱图像分类

高质量的地物类别提取是大量地学应用的基础。现有的基于像素的分类方法没有充分挖掘多光谱遥感图像中的上下文关联信息,且分类后的标签图像容易产生破碎。为了提升高分辨率遥感图像的分类精度,本文提出一种基于上下文感知网络和超像素后处理的多光谱图像分类方法。该方法利用新设计的卷积神经网络模型来更好地学习多光谱图像中的空间上下文信息。超像素后处理使用小区域分割和投票的策略来合并结构上关联的区域,以避免破碎标签的产生。本文方法在高分一号卫星数据上进行测试,并与6个分类算法进行比较。实验结果表明本文方法在精度和视觉效果上都优于比对算法。另外,对基于新模型分类后的结果进行超像素后处理,不仅减少了分类结果的破碎度,也进一步提升了图像的分类精度。