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[硕士论文] 陈猛
控制科学工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:现代经济的快速发展,使得某些场合对于LBS(Location Based Services)的需求越来越高。已有的GPS定位技术在户外已经得到广泛的应用,受室内环境复杂、信号穿透性差等多种因素的影响,该定位技术在室内并不能得到很好的应用。由于自组织、低功耗等优势,无线传感器网络技术在室内定位领域也得到了应用,从而推动了室内定位技术的发展。
  针对传统三角形质心定位算法定位精度低的问题,本文提出了一种基于距离修正的迭代定位算法。其步骤主要为:一、通过分割定位区域,建立迭代定位模型,并采用三角形质心算法解算出初始定位坐标;二、利用当前盲节点定位坐标计算距离偏移系数,采用距离偏移系数的中位数来表征整体距离测量的偏差程度,并将对数-常态分布模型所测距离该中位数的比值作为锚节点盲节点间新的距离;三、在新的距离下,选取盲节点间信号强度最大的4个锚节点进而构造出两个三角形区域,利用质心定位法解算出两个定位坐标,将这两个定位坐标加权作为当前迭代定位结果;四、重复以上步骤二和步骤三,直至迭代次数达到设定值。
  此外,本文对定位系统进行了硬件电路设计和软件设计。定位系统硬件部分设计了最小系统模块、输入输出模块和无线射频模块等三个部分。在Z-Stack协议栈的基础上,软件部分完成了协调器节点、锚节点和盲节点功能程序的编写。为了更加直观地显示定位结果,采用图形化编程软件LabView设计了定位系统上位机。
  为验证本文所提算法的正确性,采用MATLAB软件就噪声影响因子在取值为常值和随机值两种情况进行仿真分析,并在实际环境中对定位算法进行验证。
  仿真结果和定位实验均表明,所提出算法的定位精度优于传统的质心定位法和加权质心定位法,具有一定的应用价值。
[硕士论文] 周烜
控制科学工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:近年来,网络技术蓬勃发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSN)作为物联网技术的代表之一也备受关注。WSN从部署之初起,各节点便几乎处于无人管理的状态,其一旦发生故障,就可能给使用者带来巨大的经济损失。因此,及时诊断并排除WSN的故障,提高WSN网络运行的可靠性和生命周期,是保证应用WSN的监控系统完成指定任务的前提条件。
  根据WSN的结构特点和功能特性,针对WSN中可能出现的故障,本文给出了故障特征值提取方法和样本数据划分方法,提出了基于PNN的WSN故障诊断方法和基于SVM的WSN故障诊断方法,并传统BP算法进行了仿真分析对比,结果表明它们有更高的可靠性。此外,本文还对WSN故障诊断系统进行设计开发。具体内容包括以下几个方面:
  (1)研究了WSN的常见故障,包括故障类型、故障带来的危害,并对WSN故障进行分析,确定本文要研究的WSN故障类型和WSN发生故障时的故障特征,并构建故障特征故障类型之间的对应关系。
  (2)考虑到不同故障特征对故障诊断结果的影响程度不同,在仿真前利用MIV算法对故障特征进行筛选、降维,提取出对仿真结果影响因子大的故障特征。考虑到样本数据在空间上的可能存在分布不合理等情况,利用SPXY算法进行样本数据划分,使最终确定的训练集数据和测试集数据都能体现出样本库数据的特征。
  (3)研究了WSN故障诊断中几种常见的传统算法,包括BP神经网络、RBF神经网络、贝叶斯网络,通过分析发现这几种传统算法在WSN故障诊断中依然存在诊断精度不高、网络不稳定等缺点,基于此本文提出基于PNN的WSN故障诊断模型和基于SVM的WSN故障诊断模型。并BP网络进行仿真结果对比,结果表明提出的这两种算法在WSN故障诊断中具有更高的可靠性。
  (4)利用Web开发技术,设计了WSN故障诊断系统,包括WSN故障特征值的数据可视化处理、WSN系统通信状态评估和WSN系统故障分析报告。
[硕士论文] 胡中泽
控制科学工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:图像信息作为最直观的信息类型,受到广泛关注和研究。特别是红外和可见光的图像信息融合,由于红外和可见光各自的成像特性使得它们的图像信息有很好的互补性,能有效地展示和综合图像的特征信息、突出红外目标、增强场景理解等,在医学、军事、监控、搜救等领域具有巨大利用价值。随着信息融合技术的发展,人们提出了多种融合方法,这些方法可分为三类:替代方法,神经网络方法和多尺度变换方法。然而,这些算法在提取源图像主要信息的过程中很容易丢失一些细节或是处理速度缓慢影响图像融合效果。
  本文主要通过研究融合算法,将微光条件下的目标更易显现。图像融合分为图像分解、系数融合和图像重构三个部分,本文从图像的分解重构法和融合规则两方面进行算法改进结合,二者用在红外图像和可见光图像融合中,主要研究内容包括以下几个方面:首先,了解了红外及可见光传感器的成像特性,对微光下红外可见光进行了系统分析建立了权值模型和图像融合模型,并对图像融合的评价指标及评价依据进行了详细介绍和探讨。其次,对于红外图像的预处理进行研究,从图像配准、图像平滑降噪和增强目标对比度三个方面,通过实验分析比较,以提升红外可见光图像的融合效果,增强融合图像的可观测性。然后,对现有的离散小波变换(DWT)、主成成分分析(PCA)、非下采样Contourlet变换(NSCT)融合算法进行总结和归纳,依据这些算法的变换理论,做了仿真试验,指出了其中的不足,为之后的改进算法提供理论方法和对比数据。最后,提出了两种改进型的融合算法,分析了算法的方法思路,建立模型系统,总结实验步骤,并通过试验效果以及和其他算法的比对,实验结果证明这两种红外可见光图像融合算法都是有效的,能更有效的保留源图像中的目标信息及空间结构信息,融合图像更为清晰且信息含量更多,从而证明了算法的有效性。
  综上所述,本文研究了红外可见光图像融合技术,针对微光下红外图像可见光图像的特点,研究现有算法融合效果,并提出两种改进图像融合算法,通过仿真实验验证了所提出的算法具有较好的融合效果。
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