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题名无线传感器网络网内数据融合的研究
被引量：11
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作者
付兴武
高芳芳
白风
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2010年第3期19-22,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50874059)
辽宁省科技攻关计划资助项目(2007231003)
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文摘
针对目前无线传感器网络(WSNs)网内数据融合所面临的一些挑战,提出了一种基于无线传感器网络分布式K-平均聚类(DKCWSNs)算法的WSNs节点传感数据的分组策略,并采用基于自适应加权的数据融合方法对分组后的感知数据进行融合处理,从而获得更合理的结果。最后,通过实例验证了该方法的有效性。
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关键词
无线传感器网络
k-平均聚类算法
无线传感器网络分布式k-平均聚类算法
数据融合
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Keywords
wireless sensor networks （WSNs）
k-average cluster algorithm
distributed k-average clusteralgorithm for WSNs（DKCWSNs）
data fusion
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分类号
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名水下无线传感器网络中的错误信标过滤策略（英文）
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作者
陈行
杜景利
刘林峰
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机构
南京工程学院计算机工程学院
南京邮电大学计算机科学与技术学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第31期298-304,共7页
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基金
国家自然科学基金(61373139)
博士后科研基金(2014M560379,2015T80484)资助
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文摘
水下无线传感器网络可以为海洋地理数据收集、预防自然灾害、战术预警等多种水下应用提供实时监控服务。水下定位技术是水下应用中的一大难点。水下定位通常依赖信标节点;但是由于水下洋流环境的复杂变化、水下生物的碰触和强电磁干扰,信标节点往往会移动或损坏,导致许多普通传感器节点定位错误。为了处理错误信标问题,提出一种基于粒子群优化的错误信标过滤算法来精确地找出错误信标。首先通过改进的三边定位法计算出定位错误;然后通过粒子群优化算法把定位错误数量最多的信标节点过滤出来。剩下的信标节点不断进行过滤,直到每一个信标节点的相关定位错误都低于某个预设的阈值。模拟实验证明,算法可以高效地检测出几乎全部错误信标,并且有很好的算法一致性。
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关键词
水下传感器网络
错误信标过滤
定位算法
粒子优化算法
k-平均聚类算法
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Keywords
underwater wireless sensor networks
error beacon filtering
localization algorithm
particle swarm optimization
k-means clustering
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分类号
TP393.092
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的四旋翼无人机频域参数辨识方法
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作者
齐浩然
齐晓慧
杨森
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机构
陆军工程大学无人机工程系
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出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第2期38-41,47,共5页
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文摘
针对现有的四旋翼无人机频域参数辨识方法存在的不易兼顾频带宽度与精度,且辨识过程效率较低等问题,提出了一种改进的频域辨识算法。首先,建立了悬停条件下四旋翼无人机的系统模型,然后对基于四旋翼无人机平台的实测数据采用组合窗处理得到频率响应,再将模式搜索中的K-平均聚类算法应用于辨识过程,得到四旋翼无人机状态空间模型。结果表明,该方法兼顾辨识精度与复杂度,辨识得到的模型频率响应能与四旋翼无人机实际模型较好地拟合。
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关键词
四旋翼无人机
系统辨识
复合窗法
k-平均聚类算法
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Keywords
quad-rotor UAV
system identification
composite-window method
k-means clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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