Dynamic Load Balancing with Overlay-Based Reconfiguration for Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks are characterized by multihop wireless links and resource constrained nodes. In terms of data collection and forwarding scheduling, this paper investigates the load balancing in sensor nodes and wireless link based on the performance of wireless sensor networks. Leveraging the property of dissimilarity distribution, a method to quantitatively evaluate the benefits of load balancing is presented, in order to access the profitability. Then a novel Dynamic Load Balancing of Overlay-based WSN (DLBO) algorithm has been put forward. In particular, the tradeoff between transferring ratio and the load imbalance among nodes is discussed. The load balancing method in this paper outperforms others based on balancing factor, different nodes number and data scales of applications. The proposed model and analytical results can be effectively applied for reliability analysis for other wireless applications (e.g., persistent data delivery is involved).

基于加权最小二乘法的异质传感器数据融合

针对异质传感器受限于测量噪声且数据融合结果精度较低的问题,提出了一种基于加权最小二乘法的数据融合新算法。在分析多传感器测量模型的基础上,依据最小二乘原理,推导出多个异质传感器对多个测量参数进行融合估计的加权融合公式,并得出了各传感器加权融合的权系数以及误差矢量的估计方差阵。通过与单传感器及平均估计的测量误差进行比较,证明了应用加权最小二乘数据融合的异质传感器具有较高的测量精度。数值示例与理论推导一致,进一步验证了所提方法的有效性。

高炉料面传感器布置的混沌捕鱼策略

根据高炉料面形状信息采集对异类传感器布置的要求,提出了异类传感器布置原则以及异类传感器优化布置的综合评价函数,该函数为圆形定义域内有约束优化问题。提出混沌捕鱼策略求解该优化问题,混沌捕鱼策略解决了捕鱼策略易陷入局部极值的问题;针对高炉环境的约束条件及定义域特点,提出环形投网方式代替方体式投网,提高搜索效率。以某钢厂实际高炉为例进行雷达传感器优化布置,结果表明,混沌捕鱼策略搜索成功率比传统捕鱼算法有所提高,使优化布局的评价函数值比初始手动布局提高9.69%,说明混沌捕鱼算法能有效优化高炉异类传感器布局。

异类传感器融合跟踪的等效传感器方法

为了提高多个异类传感器构成的集中式融合跟踪系统的计算性能,提出一种基于等效传感器的融合跟踪方法。该方法假定各局部传感器能观测目标的全部属性,将其中实际不能观测的属性视为被剔除的野值,利用融合中心的目标状态估计进行重构,实现将维数不同的各异类传感器的量测映射成系统观测空间中维数相同的等效传感器量测。这样便可采用数据压缩滤波方法克服现有集中式融合跟踪方法的局限,降低计算量。实验结果表明,文中方法的跟踪精度与现有的并行滤波融合跟踪方法一致,但计算量更低且基本不随传感器数量的增加而增大。

基于异类传感器的数据融合系统

运用各种有源和无源探测设备在内的异类多传感器集成提供多种观测数据,同时通过不同传感器之间的关联来提高数据精度,可以得到关于目标的更多特征信息,从而为身份识别﹑态势估计提供更多的依据.基于异类传感器的数据融合系统实现了雷达、ESM等异类传感器的数据关联与融合.仿真结果表明:系统能提供更高精度的数据,获得目标的更多特征信息,并可对目标实施有效识别.

ESM测向信息与雷达航迹的模糊多因素关联算法

针对ESM测向信息与雷达航迹的航迹关联问题,采用了一种粗、精两步关联的处理流程,在粗关联环节采用基于统计的三门限关联算法,在精关联环节提出一种基于凸优化和匈牙利分配的模糊多因素航迹关联算法,对粗关联结果进一步优化,得到准确度高和鲁棒性强的精关联结果。为了进一步减小野值对关联结果的影响,采用基于二项分布的航迹关联判决方法,对时间滑窗内的精关联结果做关联判决。仿真表明该算法能有效降低ESM测向误差和密集目标对关联结果的不利影响。

测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。

WGS-84坐标系下空基多平台异质传感器MLR配准

多平台多传感器良好协同的重要前提之一是其系统误差的配准,由于空中平台的运动和传感器类型的异质性使得配准问题更为复杂。首先构建了WGS-84坐标系下有偏观测模型,然后将最大似然配准(maximum likelihood registration,MLR)算法扩展到空基多运动平台异质传感器的配准。运用复合函数求导链式法则,推导出应用MLR算法时至为关键的传感器观测量对目标状态的雅克比矩阵。理论和仿真结果表明该方法可实现异质传感器配准,配准误差逼近其Cramer-Rao界。

异类传感器数据融合技术应用

多传感器数据融合技术是智能信息处理领域的一种重要方法。首先介绍了数据融合的分类和异类传感器数据融合的应用优点。建立了一个信息处理系统模型,结合其主要功能单元,详细地分析了异类传感器数据融合在航迹跟踪、目标识别等方面的主要技术难点并给出了工程实践中可行的解决方法。最后介绍了数据融合技术在军事上的主要应用。

异类异步多传感器的目标跟踪算法

针对主动传感器与被动传感器采样频率不相同的目标跟踪问题,提出一种新的解耦算法。在没有测距信息的采样时刻,通过构造虚拟量测点的方法进行滤波跟踪,有效地利用了全部测角信息,提高了跟踪性能。仿真实验表明,该算法具有较高的跟踪精度,且只占用较小的时间花费。

数据融合技术在车辆动态称重系统中的应用

为了提高车辆动态称重的抗干扰能力,设计了包含压力传感器和加速度传感器的称重板,并依据此系统的结构和特点,提出了三种数据融合计算方法:同一传感器多测量周期的数据融合、同类传感器的多传感器数据融合和异类传感器数据融合,以保证参数检测的可靠性和准确性。试验证明,该系统的测量精度较高,并能满足系统的实时性要求。

基于UKPF的雷达与红外传感器融合跟踪算法

针对异类传感器融合跟踪中状态估计与量测的非线性问题,分析了粒子滤波器在解决非线性和非高斯问题的优势,提出了一种基于unscented Kalman 粒子滤波器(UKPF)的雷达与红外传感器融合跟踪算法,给出了算法的详细步骤。然后将该算法用于三维空间的目标跟踪上,仿真结果表明该算法比现有算法具有更高的跟踪精度。

基于REKF的异类传感器异步数据融合算法研究

提出了一种基于异类传感器(R和IR)的数据融合目标跟踪算法,两种传感器具有不同的测量维数,量测数据异步采样并以不同的速率传输到融合中心站点。通过时间匹配技术,完成两种异步数据的融合,然后实现滤波器的状态更新。同时文中讨论了一种REKF(旋转推广卡尔曼滤波:Rotation Extended Kalman Filter)算法,可以有效地解决量测非线性和降低计算量的问题。

基于异构传感器的飞行目标测量数据融合

在飞行目标的靶场试验中,需要对其进行有效的检测、跟踪和精确地完成位置估计.在分析激光跟踪测量系统和红外搜索与跟踪系统的发展现状、工作原理、发展趋势的基础上,提出一种新的基于激光跟踪测量系统和红外搜索与跟踪系统异构传感器的融合模型,对飞行目标在靶场试验的过程中进行数据融合,从而得到更为精确的飞行位置数据.

三维空间运动异质传感器的配准

为解决不同运动平台上有源传感器(如雷达)和无源传感器(如IR,ESM)的协同,提出了三维空间异质传感器的配准方法.该方法将系统误差与目标运动模型组合在一个动态模型中,用EKF方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标状态和传感器系统误差。

WSN中一种基于数据融合的能量高效分簇路由协议

基于无线传感器网络中监测数据具有较高时空相关性的应用场景。提出了一种基于数据融合的局部能量高效汇聚分簇协议LEEAC,该协议通过反映局部空间相关性的数据相异度对节点剩余能量进行约束,并使用约束后的预测能量作为竞选簇头的主要依据,被选举的簇头在传感器网络中具有良好的分布性。同时通过引入数据鉴定码,减少了簇内数据传输阶段的通信量以及簇头数据融合的工作量,从而大大节约了能量消耗。实验结果表明,LEEAC协议能够有效均衡网络能量消耗,延长网络生存时间。

一种任意相关噪声异类传感器测量融合算法

基于测量融合理论提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统目标跟踪算法。该算法在构造跟踪滤波器时,在增益阵中引入了测量噪声与系统噪声相关以及测量噪声之间相关项,增加了描述多传感器融合系统的信息量。仿真结果表明,由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性,测量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,并且航迹跟踪的精度得到了改善。

异类传感器数据融合系统的模型设计与实现

异类多传感器数据融合是传感器信息处理的重要形式,以主被动传感器为基本组成。给出异类传感器数据融合中传感器空间配置、坐标转换、数据关联和被动跟踪等模型,设计了异类传感器数据融合算法流程,并利用实测数据进行验证,结果证明了模型在实际应用中的适用性和实践性。

铂电阻传感器引线与不等直径异质多股导线连接新技术及焊接装置

目的开发一种能实现多股导线与微细丝稳定、可靠连接的新方法及相关装置。方法选用直径为0.2mm、材料为镍丝的铂电阻引线与直径约0.5 mm、材料为铜丝的多股导线进行实验,分别用常规电阻钎焊方法和本研究提出的精密电阻钎焊方法进行焊接。开展焊接工艺实验,研究工艺参数对焊接成形的影响,并获得优化工艺参数;用精密拉伸实验机对采用不同方法和不同工艺参数获得的焊接接头进行拉剪力测试,研究焊接方法和工艺条件对接头拉剪力的影响规律,对不同条件下获得的焊接接头的微观组织结构进行分析,研究其与工艺的相关性。结果采用常规焊接方法得到的焊接接头,平均抗拉力为21 N,强度系数为84%,但缺陷过多,成形差。采用精密电阻钎焊方法得到的焊接接头,平均抗拉力为23 N,强度系数为92%,表面成形及性能均达到要求。结论提出的精密电阻钎焊方法,操作简单,焊接质量稳定,焊接效率高,实现了铂电阻引线和多股导线的良好连接。