編碼器DBS60E-S1AN05000分布式無線覆蓋DBS60E-TAEC02400

DBS60E-TAEC02400低空遙感檢測系統與無人機-無線傳感器網絡(UAV-WSN)集成，實現通過一套系統進行低空遙感監測和地面長期監測的雙重監測，為耕地質量的空間變化和時間變化提供監測數據。【方法】本研究探討了現有UAV-WSN系統無法實現雙重采集的問題，算法的節點部署方案，該方案能夠在網絡中找到滿足K-覆蓋和M-連通性要求的傳感器節點部署位置。提出的基于BBO的算法為目標節點提供了一種有效的編碼方案，通過優化構建的加權多目標函數來獲得近似解，選擇小數量的合適點P，使得所有目標點在滿足K-覆蓋的同時，覆蓋目標的傳感器節點也滿足M-連接。仿真結果表明，該方案能夠在不同的K和M組合下找到合適位置的數，而且與其他技術方案相比，所提出的方案的性能具有明顯的優勢。針對無線傳感器網絡(WSN)中能量、帶寬和內存等各種資源的限制問題，提出了一種XGboost結合加權自適應分層分數小均方誤差(hierarchical fractional least-mean-square,HFLMS)的數據約減組合預測方法。首先，利用XGboost方法對損失函數進行了二階的泰勒展開，權衡模型的復雜度和損失函數的下降速度，實現了資源限制的穩定預測；然后，提出自適應HFLMS濾波器實現WSN數據約簡的傳輸，并基于誤差估計來預測所感測的數據，有效降低了WSN中的能量約束；后，利用兩個評估參數(能量和預測誤差)來驗證所提組合預測方法的性能。實驗結果表明，相比沒有預測、近似速下降算法和分層小均方濾波技術，提出的預測方法獲得的預測結果更好，第500輪的剩余能量仍然可達0.1192，小預測誤差僅為0.0259。 

編碼器DBS60E-S1AN05000分布式無線覆蓋DBS60E-TAEC02400

DBS60E-TAEC02400PEC算法利用傳感器獲得的目標距離信息以兩步定位法獲得的目標位置估計為初值，在極坐標系中將測距殘差沿極徑方向引入固定偏移量形成偏移圓，利用偏移圓圓心的位置矢量估計對目標位置初始估計進行校正，從而獲得更精確的目標位置估計。與經典分布式無源定位算法相比，PEC算法對傳感器布局具有更強的適應性，具有更高的精度，在不同的傳感器測距精度下均具有較優異的性能，具有很好的工程應用前景。 

 1073185    DBS60E-S4EK02500                                            
1073186    DFS25A-B4BBL001000                                          
1073187    DKV60-E1P00004                                              
1073190    DFS60B-BHCA01500                                            
1073191    AFM60E-S4KA004096                                           
1073192    DBS60E-S1CA04096                                            
1073237    DFS60E-TGEK00512                                            
1073240    DFS60E-S1EM01000                                            
1073248    DBS60E-BEAQ00S13                                            
1073250    SFS60-HLAB2K02                                              
1073251    SKS36-HFA00S08                                              
1073252    SKM36-HFA00S06                                              
1073253    AHS36B-S9CC004096