基于加速度传感器的无线跌倒检测系统

针对老年人跌倒检测问题,设计了一种基于加速度传感器的跌倒检测装置。装置安置于腰上采集加速度传感器数据,提取对人体运动具有较好区分度的加速度特征和躯干角度特征并对特征设定合理的阈值,建立基于多重阈值的人体跌倒检测算法,区分跌倒和人体日常生活活动。在跌倒时利用GPRS自动发出报警信息,该装置具有便携性、实时性等特点。仿真及实验表明:系统能有效识别出跌倒和日常行为,算法具有较高实时性、灵敏度和特异度。

基于信度和早熟检验的混沌粒子群优化定位算法

为降低接收信号强度指示测距方法的测距误差,提出一种适用于无线传感器网络(WSNs)的混沌粒子群优化(CPSO)节点定位算法:依据未定位节点信度选择定位次序;根据测距距离,通过粒子群优化(PSO)算法估算出待定位节点位置,并采用混沌扰动机制避免粒子群寻优早熟收敛,扰动机制的启动取决于早熟检验的结果。实验结果表明:算法能在提高定位精度的同时,有效解决粒子群寻优早熟收敛的问题。

基于智能手机的实时跌倒检测系统研究

为减少跌倒对老年人造成的伤害,并对跌倒进行实时检测,提出了一种基于Android智能手机的人体跌倒检测系统,手机安置于腰上采集手机加速度传感器数据,利用了姿态识别和跌倒检测相结合的算法,区分出跌倒行为和人体日正常常活动。当检测到异常跌倒时,报警信息以及从手机中GPS获取的位置被发送。仿真及实验表明:系统能够有效地识别出跌倒和日常行为,算法具有较高实时性、具有较高灵敏度和特异度。

物流监控系统人工免疫数据融合算法研究

为实现对果蔬等农产品物流过程的低能耗实时监控,提出一种适用于现代果蔬物流过程的实时监控系统监测数据处理方案。通过在运输车辆的车厢内部署具有RFID功能的温湿度传感器,获取物流过程中果蔬储存环境的实时温湿度数据;采用生物免疫机理对节点感知数据进行预处理,降低节点数据传输量;计算节点数据融合信度获取融合权值,对节点数据加权融合获取对监测对象的完整一致性监测结果;用感知数据与融合结果相似度差值,对节点感知数据的融合信度进行更新;根据实际情况选取通信模式,降低节点通信能耗及紧急事件的响应时间。仿真结果表明,该方案可有效降低果蔬物流过程实时监控的网络通信能耗。

基于多参考节点的WSN时间同步方法

为保证发电厂中发电机运行状态在线监测的实时性和准确性,针对在线监测中存在的时间同步问题,提出一种适用于电气设备在线监控、基于多参考节点的无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时间同步算法。结合梯度同步和单向同步,同时对逻辑时间率和本地时间进行修正。参考节点间采用梯度时间同步,根据时间运行快慢设置权值,通过多个邻节点逻辑时间率的加权平均值来修正本地逻辑时间率;参考节点与普通节点间采用单向同步机制,采用线性回归法计算并修正逻辑时间率和本地时间。仿真结果表明:基于多参考节点的无线传感器网络时间同步算法具有同步误差小、通信开销低的特点,且参考节点停止同步时仍能保持网络正常同步,提高了同步稳定性。

抗延迟攻击的WSN时间同步方法

为抵抗延迟攻击,保证时间同步安全正常运行,提出WSN安全时间同步算法。算法采用梯度时间同步,同时修正时间率和本地时间,提高同步精度;采用最小二乘估计计算发送时间、时间率估计值,根据发送时间估计值和实际值偏差、时间率估计值和实际值偏差分别设置阈值检测并排除异常同步信息。仿真结果表明:算法具有同步误差小、异常检测率高的特点,且通过异常检测排除异常同步信息后同步误差降低率高,提高了同步精度和同步安全性。

基于SVD特征降维和支持向量机的跌倒检测算法

为减少跌倒对人体造成的伤害,采用一种基于支持向量机的人体跌倒检测方法。利用安置于腰上的手机采集人体运动行为加速度数据,提取对跌倒行为敏感的时域及频域特征,利用奇异值分解方法降维特征和重构跌倒特征,采用支持向量机分类器检测跌倒行为。仿真实验表明:该方法能够有效地识别跌倒和日常行为,具有较高灵敏度和特异度,并可同时提高识别正确率。

无线传感器网络分级入侵检测模型

针对无线传感器网络中的攻击,提出一种无线传感器网络的两级入侵检测模型.采用主成分分析法进行特征降维,降低数据存储量和计算量;簇级中普通节点采用K近邻直推式信度机进行异常检测,簇头采用粒子群优化参数的支持向量机对检测到的异常进行进一步误用检测分类,保障节点安全;基站级将异常检测技术与误用检测技术相结合,处理簇头提交的监测数据,可同时提高检出率和降低误报率,保障簇头安全.仿真结果显示本文算法在小样本情况下能够提高检测正确率.