基于改进动态RSSI算法的WIFI室内定位研究

针对室内WIFI定位中RSSI信号接受过程中已有的均值滤波法、卡尔曼滤波法无法实现实时剔除和修正奇异值的缺点,提出了一种改进的动态RSSI信号处理方法。为了提高动态RSSI信号处理的精确度,该算法采用基于平均每跳距离和测量距离误差的改进最小二乘法来修正奇异值,并在不增加硬件的基础上采用加权滤波法再次处理修正后的RSSI值。仿真实验结果表明,本算法具有较高的计算精度,与均值滤波法、卡尔曼滤波法相比,本文算法在平均测距误差以及通信半径对误差的影响方面都有较大的提高。

电力系统单用户超短期负荷预测算法研究

不同于10 kV以上线路的负荷预测,单用户的超短期负荷预测往往表现出很高的不准确性。文章分析了这种不准确性的来源,并通过分析表明了这种不准确性是无法避免的。针对该问题不再以负荷曲线为预测目标,而是提出了以热力图来表示负荷预测结果的思路;将热力图与马尔可夫过程的基本原理相结合,设计了单用户的超短期负荷预测算法。这种算法包含预测数据初始化、增量更新以及预测结果生成等三个环节;以苏州某城区用户的实际数据进行实验,结果验证所述算法具有较高的预测准确度。

基于自适应粒子群优化算法的节点定位研究

针对粒子群优化定位算法易陷入局部极值的缺点,提出了一种基于自适应粒子群优化算法的无线传感器节点定位方法。该方法在迭代前期ω取较大值实现快速收敛到最优解附近,后期取较小值求高精度解。在适应度值越大时全局搜索能力越强,加快向全局最优位置的聚集速度;适应度值越小局部搜索能力越强,可得到高精度的解,并通过对全局最优位置进行自适应变异操作,保证算法能跳出当前的搜索区域。仿真结果表明:与常用的极大似然估计对比,该算法具有收敛快、能耗小、精度高和稳定性好的优点,适合应用在无线传感器网络的定位中。

基于自适应的虚拟力导向粒子群定位算法研究

为了进一步提高无线传感器网络节点的定位性能,提出了一种基于自适应的虚拟力导向粒子群优化定位算法。该算法在算法迭代前期ω取较大值实现快速收敛到最优解附近,后期则取较小值获取高精度解,同时在适应度值越大时越提高全局搜索能力,加快向全局最优位置的聚集速度;粒子适应度值较小时则提高局部搜索能力,得到高精度的解,并通过对全局最优位置进行自适应变异操作,保证算法能跳出当前的搜索区域,从而最大限度地优化网络节点的收敛速度与搜索性能。仿真结果表明,改进后的算法不仅有效地抑制了测距误差的累积对定位精度和能耗的影响,而且提高了节点的定位精度。

一种新型的高温工业电视控制系统的设计

介绍了一种以C8051F330控制器为核心,结合物联网技术(射频技术)的新型高温工业电视远程控制系统的模块化设计方法,实现对高温炉窑内多种信号的采集处理、设备保护、无线监控等功能。阐述了各个模块的软硬件设计方案,给出了部分电路图和程序设计流程图。经实际应用证明可完全替代以PLC为核心的传统控制系统,具有良好的应用推广价值。

基于射频技术的新型高温工业电视远程监控系统

介绍以控制器C8051F330为核心,结合nRF24L01射频技术的新型高温工业电视远程监控系统的模块化设计方法,实现了高温炉窑内多种信号的采集处理、设备保护及无线监控等功能。给出各模块的软、硬件设计方案,部分电路和程序设计流程。实际应用表明:该系统完全可以替代以PLC为核心的传统控制系统。

一种改进的加权质心自定位算法

针对加权质心算法无法改善所需锚节点比例较高的缺点,本文提出了一种将已定位节点升级为锚节点以及利用多跳距离外的锚节点进行定位的改进算法。为克服定位误差随着迭代次数的增加而不断累加问题,根据具体情况设计门限值ξ_(th)和改变已知节点的权值来对已定位的节点进行约束。仿真结果表明:与加权质心算法相比,本算法在锚节点比例很低的情况下就能实现较低的平均定位误差和较高的网络覆盖率,仅需较少的通信和简单的计算即可实现较高的定位精度,因此改进后的算法非常适用于功耗小,锚节点比例比较低的场合。

基于自适应粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位中DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出了一种改进DV-Hop算法,该算法引入跳距误差加权策略,改进平均每跳距离计算方法,使其更好地反映网络的平均每跳距离的实际情况,有效地降低了无线传感器网络中无需测距算法的定位误差。同时引入自适应粒子群优化算法来校正改进DV-Hop的估计位置的方法。仿真结果表明,本算法在定位精度和节点覆盖率上明显优于基于PSO校正的DV--Hop算法和传统的DV-Hop算法,证明该算法在一定程度上提高了DV-Hop算法对无线传感器网络的容错性,具有更好的适用性。