面向能量受限传感网的最优数据收集策略

本文研究了能量受限条件下无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的最优数据收集策略问题.首先,传感器节点周期性采集数据并通过卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对信息进行预处理以滤除噪声.其次,考虑到通信为主要耗能环节,设计最优数据发送策略令节点在特定轮内发送数据,使得满足网络生存周期前提下,基站获得的数据精度最高.具体来说,针对单跳网络,给出可使基站误差方差最小化的数据发送策略;在此基础上,进一步提出面向多跳网络的改进数据发送策略.最后,利用仿真和原型实验验证所提策略的有效性.

带乘性噪声广义系统状态最优估计算法

针对带乘性噪声广义系统,提出1种在线性最小方差意义下的状态最优估计算法。首先,采用标准分解将系统变换为2个子系统;其次,通过估计子系统的状态,获得原系统的状态最优滤波。同时,算法还给出了动态噪声与量测噪声的估计。仿真结果表明了该算法的有效性。

基于约当分解的带乘性噪声广义系统状态最优滤波算法

运用矩阵约当分解,将一类带乘性噪声广义离散随机线性系统转化为带乘性噪声正常系统,并给出其在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。仿真结果验证该算法的有效性。

具有随机丢包的网络控制系统的镇定

研究具有随机丢包的网络控制系统(NCS)的镇定问题.同时考虑传感器节点到控制器节点(S/C)和控制器节点到执行器节点(C/A)的随机丢包,并分别对这两种丢包现象建模.基于Lyapunov稳定性理论,得到闭环系统全局均方渐近稳定的充分条件.进一步利用线性矩阵不等式(LMI)方法,得到状态反馈控制律的增益矩阵.数值仿真算例验证了所得结果的有效性.

基于随机游走的无线传感器网络节点定位方法

为提高无线传感器网络中的节点定位精度,提出一种自适应随机游走模型的节点定位算法.首先将随机游走应用于网络拓扑结构连通性中,构建节点间相对距离模型,并设计自适应算法,提高该模型有效性;然后通过将该模型嵌入经典定位算法distance vector-hop（DV-Hop）中实现系统节点定位工作.仿真和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和定位精度,误差比DV-Hop算法减少了20%~30%.

基于信道状态信息的矿难人员检测研究

针对传统矿难救援方法设备昂贵、探距较短、误报率高等问题,提出了一种基于信道状态信息的矿难人员检测方法.首先,提出了基于高斯混合模型前景检测方法,以判断被困人员的活跃程度;其次,根据信道状态信息周期性变化,利用自相关函数捕捉人员呼吸频率,以检测非活跃人员;最后在多种实验参数下对所提方法进行性能评估.结果证明,所提方法具有较高的准确度和鲁棒性,平均准确率可达90%.