基于贪婪重建的射频传感器网络稀疏目标跟踪

在射频传感器网络中利用接收信号强度来实现无设备运动跟踪是一种新兴技术。由于待重建的场景是稀疏的,即目标个数很少,这样可以应用压缩传感技术。提出把目标跟踪作为压缩传感的信号重建问题,并提出贪婪检测估计算法来求解目标位置。同时,设计一种利用目标先验位置信息的反馈跟踪方法来减少信号重建时所需的测量数。通过实验验证:贪婪检测估计算法可获得较好的信号重建结果,而且在目标跟踪应用中也较为精确。

基于WSID网络的智能监测技术的研究与实现

文中深入研究了支持ZigBee协议的无线传感器网(Wireless Sensor Network,WSN)与无线射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)技术融合的无线传感器射频(Wireless Sensor IDentification,WSID)网络,并在此基础上开发了中心机房的智能监测系统。制定了支持ZigBee协议的无线传感器网络技术和RFID技术的融合网络技术方案,实现了中心机房中机柜内部的温度监测和服务器的资产管理。改变了过去人工管理的模式,使智能监测管理具有实时性、灵活性等特点,从而促进了中心机房设备资产管理的信息化建设。

WSN中基于双群体差分进化的资源分配优化算法

针对多射频多信道(MRMC,multi-radio multi-channel)无线传感器网络中的链路冲突和链路干扰过大而导致的网络能耗过大、容量受限、资源分配不均衡的问题,提出一种基于双群体差分进化的联合资源分配优化算法(RADEA)。RADEA综合考虑了信道分配、功率控制和时隙分配之间相互影响的关系,以链路的冲突和干扰为约束条件,以减小网络能耗、最大化网络容量、提高资源分配的均衡性为目标函数,构建了系统的资源分配多目标优化模型。考虑到解决多目标优化问题的复杂性,采用双群体差分进化算法对模型进行迭代求解。仿真实验表明,该算法能够有效地避免链路冲突,同时能有效地降低网络干扰,提高网络容量和资源分配均衡性。