基于新内点测试与Grid-SCAN的铀尾矿库监测定位算法

面向铀尾矿库放射性核素污染WSN监测中,由于监测环境制约,针对该条件下节点密度低、带状分布网络连通性差等问题,为保证一定定位精度,提出一种新的定位算法。新内点测试利用RSSI值与海伦公式判断是否在三角形内外,无需未知节点周围其他节点信息,并采用Grid-SCAN寻找概率模型选取点,使该算法满足低密度条件的定位并减少其计算量。约束范围内计算网格内各点RSSI值的概率,并以最大概率坐标为定位结果。经过仿真,新算法较APIT算法在定位精度上提高了55%~69%。     

基于Zigbee的矿山井下人员定位技术研究

针对矿山井下人员定位及巷道特点,设计了一种电源节能算法的ZigBee无线传感器节点布设拓扑及井下人员无线定位系统模型,在此基础上提出了一种改进型无线双重质心人员定位算法。经矿山井下实地调研,并通过Matlab软件进行仿真试验,结果表明改进型无线双重质心人员定位算法比传统质心算法、RSSI算法的定位精度提高了近50%,可有效解决节点能量受限问题,并延长系统寿命。该Zigbee井下人员无线定位系统技术简便、定位精度较高、成本较低,且节约巷道空间、算法简单,适合矿山井下矿工人员定位和考勤。     

遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法

针对深井巷道无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）安全监测中节点能量消耗不均匀导致网络生命周期较短的问题,在分析低功耗自适应集簇分层型算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH）、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm,TS）的基础上,提出遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法（GTSR-EB）,以分簇方式来减少数据发送量与寻优开销,利用优化GA算法和TS算法进行多路径搜索以选出一条能耗均衡、路径传输距离最短的最优路径。仿真实验表明:GTSR-EB算法网络存活周期为LEACH算法的2.17倍、GA算法的1.18倍,GTSR-EB网络能量利用率更高、生存周期更长。     

基于误差修正距离约束的深井巷道目标定位算法北大核心CSCD

针对基于距离约束的井下定位算法本身存在的近似误差,尤其在锚点附近定位误差较大的问题,通过改进算法,引入1个误差系数ω,并以此为依据,来选取误差较小的边作为定位信息来源,同时引入修正系数ε来进行修正分割点,使其更加接近于垂足,以此来减少定位的误差。仿真结果表明:改进算法的平均定位误差远小于原定位算法,约为1/4;改进算法的最大误差小于1.5 m、最小误差为0.2 m;改进算法不仅定位精度优于原定位算法,且计算复杂度较低,更加适用于深井环境定位。     

安全科学的体系架构与学科交叉

安全科学是研究人类安全活动规律及其应用的一门大综合性交叉学科,其主要研究是怎样才算安全和怎样才能安全。安全学科与其存在领域的学科交叉,产生了交叉科学学科,既不能归属于自然科学学科,也不能归属于社会科学学科,既不属于纵向科学学科,又不属于横向科学学科。安全科学学科因无本身的专属领域,必需从科学内涵与发展趋势、安全科学学科的诞生、研究对象、体系构架及与其他学科交叉关系等学科的本质属性（即基本特征）上研究分析,对安全科学进行纵向科学分类和横向理论分层,提出了包括8个分支学科及其4个理论层次的安全科学学科体系构架。证明了其不可替代性,且是一门由自然科学、社会科学和技术科学交叉的科学学科,同数学、自然学科、系统学科、哲学、社会学科、思维学科等都有密切的联系。     

基于网络分区和路径能耗的深井无线传感器网络多簇首路由算法

为解决深部矿井无线传感器网络因节点能量受限导致网络生存时间短及由多跳传输引起的“热区”问题,提出1种以分区结构和能量多路径为基础的带状无线传感器网络多簇首路由算法(NPPEC)。算法采用跳数泛洪方式建立带状网络分区结构,将节点分布密度加入主簇首竞选机制中,通过主簇首和副簇首的分工配合,使簇首能量更均衡地消耗;依据路径能耗、节点当前能量及位置计算路径选择概率,并通过控制跳数改善数据传输的实时性。经仿真比较,NPPEC算法网络生存时间约为LEACH算法的1.807 2倍、HEED-EELD算法的1.198 4倍,同时也有效改善了网络“热区”问题,为深部矿井无线传感器网络的构建提供1种更有效的解决方案。     

基于接收信号强度分区矿山无线定位算法

针对井下工作人员的平时考勤以及发生井下事故时能够对受困人员进行及时有效的定位搜救,提出了一种接收信号强度分区（RSSP）定位算法。RSSP定位算法把井下相邻参考节点间划分为若干分区,根据井下人员（移动节点）所在巷道位置的接收信号及强度情况对其进行定位。此算法比较简单,功耗低。经过MATLAB模拟仿真,得出RSSP算法比经典的RSSI和RFID算法定位精度更高。     

基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)现有路由算法的网络寿命,提出一种基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法(EBPSO)。首先,在簇头(CH)选举阶段,考虑传感器节点的能量、簇内节点距离、CH到基站的距离等参数,利用粒子群优化(PSO)算法选出最合理的CH,并将筛选出来的CH节点应用于铀尾矿库核素监测组建WSN;其次,在数据传输阶段,提出转发节点的选择方法;然后,用能量阈值重分簇方案来减少能量消耗;最后,对比基于PSO优化模糊C均值的分簇路由算法(POFCA)、低功耗自适应分簇(LEACH)以及高效非均匀分簇算法(EEUC)性能。结果表明：在网络生命周期上,EBPSO算法比POFCA、LEACH、EEUC分别提升1.7%、24.7%、9.2%。EBPSO算法能够延长网络生命周期,适用于铀尾矿库核素监测应用场景。     

基于SSO的铀尾矿库无线传感器网络定位算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)定位算法的定位精度和收敛速度,利用优化的麻雀搜索算法(SSA)改进基于信号强度指示(RSSI)的定位算法。首先,引入混沌映射和精英方向学习初始化麻雀种群,丰富种群多样性,提高算法的全局寻优能力;其次,采用莱维飞行策略改进搜索者的位置更新方式,避免陷入局部最优;然后,采用优化的SSA代替最小二乘法来定位未知节点,并将定位算法应用于铀尾矿库放射性核素污染监测定位;最后,在不同的锚节点数、通信半径以及噪声标准差条件下,对比麻雀搜索优化定位算法(SSOLA)与加权质心定位算法(WCLA)、接收信号强度指示差定位算法(RSSID)、麻雀搜索定位算法(SSA)、粒子群定位算法(PSO)以及樽海鞘群定位算法(SAP)的性能。结果表明：SSOLA与其余5种算法相比定位误差平均下降41.9%、45.2%、26.8%、39.9%和36.9%,定位精度更高,收敛速度更快。     

基于SP12汽车安全胎压监测系统设计与实现

为了降低胎压监测系统的功耗和优化胎压监测系统的显示方式,设计了一种基于SP12传感器的安全胎压监测系统方案。从硬件和软件两方面描述了系统的设计实现方法。在硬件设计上,采用车载电源和充电电池两种方式对主机进行供电,同时,系统应用SP12多功能传感器降低功耗。在软件设计上,着重介绍了轮胎采集模块和中央显示模块的设计。为进一步优化系统的显示方式,中央显示模块采用带触摸屏的LCD显示器作为人机交互接口。实际测试结果表明,该系统可实时监测每个轮胎内部的实际温度、压力和电压,确定故障轮胎并实时报警,有效避免爆胎事故的发生。另外,系统在安全性、低功耗以及可靠性方面具有一定的优势,这也符合智能车辆研究的发展趋势。