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公开(公告)号：CN107040879B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710244556.9
申请日：2017-04-14
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于无线传感网节点移动领域，公开了一种基于遗传模糊树的无线传感网节点联合移动算法。首先进行传感器网络任务分配：输入传感器Si的性能指标，将所述性能指标利用模糊逻辑系统A进行综合评分，所述综合评分最高的前N个传感器Tn移动，其余传感器保持静止；其次进行传感器联合路径规划：求出传感器Tn与目标之间的距离和传感器Tn与传感器Tj之间的距离，将所述距离值作为模糊逻辑系统B的输入进行处理，输出得到传感器Tn的移动距离值，Tn的移动方向由库伦定律决定；最后利用遗传算法对模糊逻辑树中的模糊逻辑系统A和模糊逻辑系统B进行优化，使规则库和数据库能自适应变化，使联合路径规划时间最短；采用此发明，可以有效的提高网络对目标的定位跟踪性能。
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公开(公告)号：CN107064177A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710372471.9
申请日：2017-05-24
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于自适应模糊推理的超宽带土壤信号含水量识别方法，属于精细化农业技术应用方向，具体涉及遥感技术、土壤含水量检测技术领域，解决现有技术中的土壤含水量的测量方法不能充分利用土壤回波性质，从而造成土壤含水量的测量不精确、测量成本高等问题。本发明收集土壤的超宽带土壤回波和对应土壤回波的土壤含水量；对土壤回波进行预处理；构建自适应模糊推理系统，对预处理后的土壤回波进行特征向量提取；使用机器学习算法——随机森林算法构建分类器，得到随机森林分类器；随机森林分类器根据不同土壤含水量对提取的预处理后的土壤回波的特征向量进行分类识别，并输出分类识别结果。本发明用于土壤含水量的测量。
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公开(公告)号：CN106443625A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610829717.6
申请日：2016-09-19
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41
CPC分类号： G01S7/41
摘要： 基于高分辨一维像信息融合的目标识别方法，目的在于解决如何把网络中不同雷达的观测结果进行信息融合,进而达到提高分辨率。其包括以下步骤：步骤1、利用BSS产生波形不同的两种雷达，对两飞行器进行探测，得到两个不同雷达的回波数据；步骤2、将回波数据进行脉冲压缩，得到目标的两组高分辨一维像；步骤3、两组高分辨一维像采用加权平均法进行数据融合，得到一组新的一维像，其中融合权值在0到1之间任取；步骤4、将新的高分辨一维像通过一设定门限，得到采样点数目；步骤5、将得到的新的高分辨一维像的采样点个数与预设的距离分辨率(两采样点间的实际距离)相乘，得到目标的长度；步骤6、采用贝叶斯分类进行目标识别。
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公开(公告)号：CN106093909A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610739729.X
申请日：2016-08-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/04 , H04L12/715 , H04W84/18
摘要： 适用于分簇结构的RSN的多跳恒虚警信息融合判决方法，本发明涉及传感器网络虚警信息融合判决技术领域，解决现有技术忽略分簇结构的信息融合和信道增益而导致判决效率受到影响等技术问题。本发明利用多传感器网络在考虑噪声和信道衰减下的复合多跳信息融合结构以及通过中继节点自适应恒虚警判决门限、簇头检测概率估计值的计算，确保网络中中继节点、簇头以及基站都具有恒定的虚警概率，从而提高了网络的目标检测性能。
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公开(公告)号：CN106353752B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610740824.1
申请日：2016-08-28
申请人： 电子科技大学
摘要： 一种基于超宽带信号与非单点一型模糊逻辑系统的土壤含水量测量方法，涉及土壤含水量测量方法，主旨在于解决时间成本与计算成和识别正确率问题。包括如下步骤：步骤一、采集不同土壤含水量的雷达回波信号；步骤二、截取雷达回波信号中噪声影响较小部分，将相同含水量的回波信号串联在一起组成一组回波信号序列，对多组回波信号序列求均值，作为信号预测中的真正的土壤回波信号序列；步骤三、使用非单点一型模糊逻辑系统对土壤回波信号序列预测，提取雷达回波模板；步骤四、将雷达回波模板与相同超宽带雷达收集的未知土壤含水量的回波信号进行比对，最终将未知土壤含水量信号归类于最小均方根误差对应模板中，得到测试信号的土壤含水量。
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公开(公告)号：CN106125061B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201610738880.1
申请日：2016-08-28
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明涉及信息安全技术，尤其涉及一种基于高斯分布的系统偏差的目标点迹融合方法，步骤为：将雷达传感网中传感器测量进行立体几何投影，将其转换到同一坐标系中；从雷达传感网中读取传感器中数据，数据包括目标的位置的坐标数据的测量值和传感器坐标数据；通过测量值及目标坐标参数表示计算雷达传感网系统偏差；通过假设系统偏差服从高斯分布，利用最大似然函数估计法获取优化目标函数；通过优化目标函数利用最大梯度上算法获取目标坐标位置；解决的了目前当雷达系统偏差较大时，最小二乘法无法精确定位目标的情况，通过假设偏差服从高斯分布，利用最大似然函数估计法，更精确地确定了雷达传感网中的目标位置。
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公开(公告)号：CN106304115A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610737547.9
申请日：2016-08-26
申请人： 电子科技大学
摘要： 一种适用于雷达传感器网络的多跳分簇方法，本发明涉及通信网络分簇技术领域，解决现有技术由于忽略了信道增益而导致的检测性能低等技术问题。本发明主要包括利用由信道增益作为输入的模糊逻辑系统选择簇头方法和利用信道衰减的图论路由选择方法。本发明用于传感器网络分簇。
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公开(公告)号：CN107064177B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710372471.9
申请日：2017-05-24
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于自适应模糊推理的超宽带土壤信号含水量识别方法，属于精细化农业技术应用方向，具体涉及遥感技术、土壤含水量检测技术领域，解决现有技术中的土壤含水量的测量方法不能充分利用土壤回波性质，从而造成土壤含水量的测量不精确、测量成本高等问题。本发明收集土壤的超宽带土壤回波和对应土壤回波的土壤含水量；对土壤回波进行预处理；构建自适应模糊推理系统，对预处理后的土壤回波进行特征向量提取；使用机器学习算法——随机森林算法构建分类器，得到随机森林分类器；随机森林分类器根据不同土壤含水量对提取的预处理后的土壤回波的特征向量进行分类识别，并输出分类识别结果。本发明用于土壤含水量的测量。
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公开(公告)号：CN106093909B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201610739729.X
申请日：2016-08-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/04 , H04L12/715 , H04W84/18
摘要： 适用于分簇结构的RSN的多跳恒虚警信息融合判决方法，本发明涉及传感器网络虚警信息融合判决技术领域，解决现有技术忽略分簇结构的信息融合和信道增益而导致判决效率受到影响等技术问题。本发明利用多传感器网络在考虑噪声和信道衰减下的复合多跳信息融合结构以及通过中继节点自适应恒虚警判决门限、簇头检测概率估计值的计算，确保网络中中继节点、簇头以及基站都具有恒定的虚警概率，从而提高了网络的目标检测性能。
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公开(公告)号：CN107040879A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710244556.9
申请日：2017-04-14
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于无线传感网节点移动领域，公开了一种基于遗传模糊树的无线传感网节点联合移动算法。首先进行传感器网络任务分配：输入传感器Si的性能指标，将所述性能指标利用模糊逻辑系统A进行综合评分，所述综合评分最高的前N个传感器Tn移动，其余传感器保持静止；其次进行传感器联合路径规划：求出传感器Tn与目标之间的距离和传感器Tn与传感器Tj之间的距离，将所述距离值作为模糊逻辑系统B的输入进行处理，输出得到传感器Tn的移动距离值，Tn的移动方向由库伦定律决定；最后利用遗传算法对模糊逻辑树中的模糊逻辑系统A和模糊逻辑系统B进行优化，使规则库和数据库能自适应变化，使联合路径规划时间最短；采用此发明，可以有效的提高网络对目标的定位跟踪性能。
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