国家自然科学基金(61103242) 作品数:12 被引量:58 H指数:5 相关作者: 刘洲洲 王福豹 张克旺 陈北莉 行娟娟 更多>> 相关机构: 西安航空学院 西北工业大学 西安外事学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 金属学及工艺 交通运输工程 更多>>
基于混合蛙跳算法的非均匀分簇WSNs路由协议 被引量:2 2013年 为使无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)节点能量消耗相对均衡,提出了一种能量均衡的可移动sink汇聚节点非均匀分簇路由协议(sink mobility based and energy balancing unequal clustering protocol,SEBUCP)。协议采用改进的混合蛙跳算法,将剩余能量大、通信能力强的节点选为簇头并划分不同大小的簇,在簇头之间引入竞争机制,使分簇拓扑更加合理;为减少簇头更换频率,簇内采用簇头连续担任机制,通过对比节点权值确定簇头交换时机,并运用贪婪算法,在簇头和sink之间选择最优中继节点;为进一步减少节点能量消耗,采用sink汇聚节点可移动方式,避免了热点问题的出现。仿真结果表明,SEBUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能。 刘洲洲 王福豹 张克旺关键词:人工智能 无线传感器网络 分簇路由协议 混合蛙跳算法 静态威胁下的无人机航迹规划 被引量:1 2014年 无人机(Uninhabited Air Vehicle,UAV)由于其自身优点,已经在军事以及民用领域取得广泛使用。无人机的航迹规划本质可归结为一个多目标多约束条件的最优化问题。简单介绍无人机航迹规划的基本理论。运用神经网络算法针对静态环境下的火力威胁和非火力分别建模。运用遗传算法对无人机进行航迹规划。通过建立不同环境的模型仿真验证算法的优越性。 刘洲洲 潘鲁宁关键词:无人机 航迹规划 神经网络 遗传算法 基于模糊神经网络的AUV航迹规划 2015年 自主式水下机器人Autonomous Underwater Vehicles(AUV)是对深水环境进行开发和探测的重要工具。将模糊逻辑和人工神经网络相结合,形成模糊神经网络系统,并增加了神经网络辨识器,使其具有先进的知识学习能力和并行数据处理能力,提高了AUV航迹规划时的自适应性,然后通过仿真实验证明了其优越性。 刘洲洲关键词:航迹规划 模糊逻辑 人工神经网络 模糊神经网络 基于PLC的数控双面镗组合机床控制系统设计 被引量:8 2015年 针对数控双面镗组合机床的应用需求,提出一种基于可编程逻辑控制器(PLC)系统的设计方案。该方案通过对主要结构和运动形式的探究以及对机床的工作过程和控制要求分析,采用PLC控制系统的设计方法,进行了软硬件设计,列出了PLC的I/O地址分配表,绘制了PLC的I/O分配图和单循环自动工作流程图,编写PLC控制程序的梯形图和指令表,以欧姆龙CP1H系列PLC作为组合机床的主控制器,实现一个全新的自动控制系统,大大提高了系统的自动化程度和实用性。 陈北莉关键词:PLC 主控制器 能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型 被引量:7 2015年 针对无线传感器网络节点能量有限且易失效的问题,利用复杂网络理论提出了一种能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型.该模型通过节点的剩余能量约束节点的发射半径,在拓扑演化过程中充分考虑节点剩余能量和节点度等因素,并引入能量调节参数和节点度调节参数,得出了一种幂率指数可以在[3,+∞)调节的无标度拓扑结构.动态分析和仿真实验结果表明,该模型具有无标度网络的幂率特性,且具有较好的容错性和能耗均衡的特点. 刘洲洲 王福豹关键词:无线传感器网络 容错 基于离散萤火虫压缩感知重构的无线传感器网络多目标定位 被引量:13 2014年 研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用。提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号。基于此,将新的压缩感知重构算法应用于WSNs目标定位,建立了WSNs系统模型,构造了合理的测量矩阵和稀疏矩阵,并分析了测量矩阵与重构结果之间的关系,最终实现了WSNs多目标定位。仿真结果表明该方法在稀疏信号重构性能及多目标定位精度方面具有较好效果,定位精度优于贪婪匹配跟踪(GMP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和最大似然估计(MLE)算法,且用于WSNs定位的传感器节点数目减少了20%,抗噪性达到了20dB。 刘洲洲 王福豹关键词:无线传感器网络 压缩感知 基于Markov逻辑网的虚假评论识别方法 被引量:4 2016年 为解决虚假评论识别的问题,该文提出一种基于Markov逻辑网的虚假评论识别方法。首先,对虚假评论内容和评论者行为的特点进行分析,选取评论内容特征和评论者行为特征;然后,根据特征定义一阶逻辑谓词和逻辑公式,并介绍了权重学习和推理的过程;最后,进行了对比实验,结果表明该方法的虚假评论识别取得了较好的效果。 行娟娟关键词:MARKOV逻辑网 自适应聚类 基于改进D-S证据理论的无线传感器网络分簇算法 2014年 针对在无线传感器网络研究中如何有效提高能量利用率,并通过对近几年分簇算法的研究,在基于D-S证据理论的基础上提出了一种新的分簇算法DSCA。该算法将改进的理论部分运用在簇首选择阶段,可以减少在固定运行周期内额外的能量消耗,降低在簇首选择阶段巨额的开销,并同时改进了D-S证据理论,将其应用到合适的网络运行周期内。仿真结果表明,改进的算法能够有效地减少重建簇的次数,降低额外通信开销,延长了网络生命周期。 陈北莉关键词:无线传感器网络 分簇算法 D-S证据理论 基于量子粒子群优化算法的压缩感知数据重构方法 被引量:1 2015年 针对传感器监测对象特点,将压缩感知理论应用于数据压缩过程以降低通信能耗,并根据现有压缩感知数据重构算法存在的重构精度受稀疏度影响较大的缺点,在分析了压缩感知数据重构原理后,提出了将原始信号按固定长度进行分帧处理以减少算法解空间的数量,并将量子理论中的编码方式应用于粒子群优化算法,提出了基于量子粒子群优化算法的压缩感知数据重构方法 QP-CSDR。算法根据传感器监测对象特点,从统计学角度出发对粒子群优化算法中的粒子初始位置及粒子群更新方式加以改进,以提高数据重构精度。仿真实验结果表明,在稀疏度小于50的条件下,QP-CSDR算法相对已有算法在重构精度方面性能提升20%-40%,该算法已应用于微地震及音频监测系统中,经实际检验算法在保证数据精度的前提下延长系统寿命2倍-4倍左右。 刘洲洲 李艳平关键词:量子理论 粒子群优化算法 压缩感知 数据重构 基于改进萤火虫优化算法的WSN覆盖优化分析 被引量:17 2013年 对改进萤火虫算法性能及其在WSNs网络覆盖优化中的应用问题进行了研究。分析了基本萤火虫算法的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,给出了算法改进策略,并证明了改进的萤火虫算法以概率1收敛于全局最优解,在此基础上,提出了基于萤火虫优化的网络覆盖算法,建立了以网络均匀度及网络覆盖率为准则的数学模型,推导了节点冗余度与网络覆盖率之间的关系,给出了节点休眠策略,并将节点部署划分成不同的阶段,在每个阶段,分别采用改进的萤火虫算法对模型进行求解,进而得到无线传感器网络最优覆盖,最后对经典测试函数和WSNs网络覆盖问题进行实验仿真,仿真结果表明改进的算法具有更加理想的运算结果,而且能有效地给出WSNs网络覆盖优化方案。 刘洲洲 王福豹 张克旺关键词:无线传感器网络 萤火虫算法 收敛性