导读:本文包含了传感器选择论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:传感器,频谱,无源,网络,目标,工作面,机械手。
传感器选择论文文献综述
杨伊,范馨月,周非,郭浩田[1]（2019）在《无线传感器网络中能效优化的自适应节点选择算法》一文中研究指出在无线传感器网络多目标跟踪的传感器管理问题中,跟踪精度和传感器节点寿命是两个重要的性能指标。针对在提高跟踪精度时现有算法复杂度较高的问题,本文采用基于目标预测位置的Mahalanobis距离为传感器节点观测信息量度量,同时利用叁角形面积和原理来解决节点共线问题;针对节点剩余能量分布不均的问题,本文基于节点的剩余能量以及能量消耗,利用模糊逻辑计算任务节点、休眠节点的概率,并用标准差来衡量节点概率之间的差异。因此,综合考虑跟踪精度和传感器节点剩余能量分布,设计综合优化指标,提出能效优化的自适应节点选择算法。仿真结果表明,该算法在保证一定跟踪精度的同时使得网络中节点的剩余能量分布较为均匀。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年11期）
郑瑛[2]（2019）在《线性系统状态估计及传感器选择方法》一文中研究指出针对线性时不变系统状态估计及传感器选择问题进行研究,提出了线性时不变系统状态估计及传感器选择方法。首先给出了系统和观测序列的一致可探测性定义以及误差协方差矩阵收敛的条件,接着指出了一致可探测性观测序列存在条件并根据定义进行了证明,然后在一致可探测性观测序列存在的条件下提出了一种改进贪婪算法确定传感器选择方案,以此生成该一致可探测性观测序列,并分析了该算法的完全性和复杂度。仿真结果表明,当在一致可探测性观测序列存在的条件下求解传感器选择方案时,与基本的贪婪算法和长时选择方法相比,本文算法综合性能最优,求解速度和求解质量均较好。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年05期）
连峰,张修立,魏博,侯利明,韩崇昭[3]（2019）在《基于多目标MS-OSPA下界的分散式传感器选择》一文中研究指出本文提出了一种分散式大规模多目标跟踪网络的传感器选择优化算法.该方法以多目标状态集和估计集间的均方最优子模式分配误差下界作为优化目标函数,根据加权Kullback-Leibler平均(Kullback-Leibler average,KLA)准则对局部多目标密度进行融合,最终采用坐标下降法来折中计算代价和跟踪精度.仿真实验在不同信噪比场景下验证了本方法的有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2019年10期）
刘胜军,程成,沈辰,龚乐乐,蔡新景[4]（2019）在《用振动法监测变压器铁心状况时加速度传感器的最佳位置选择》一文中研究指出铁心松动是变压器的常见故障。当铁心松动时,由硅钢片磁致伸缩引起的铁心振动信号发生变化,传递到箱体表面的振动信号也会随之发生变化,因此可通过分析箱体表面振动信号(即振动法)来监测变压器铁心状况。本文采用加速度传感器对一台空载调压器进行多测点振动特性测试,分析了典型测点振动信号的频谱特性,根据箱体上振动信号幅值与电压平方关系,找到监测铁心状况时最佳传感器的布置区域。由于调压器的结构类似一般绕线式异步电动机,且使其工作于制动状态下,故其作用原理与变压器基本原理相似。因此,本文的分析和结论可为振动法监测变压器运行状况的现场应用提供参考。(本文来源于《电气技术》期刊2019年10期）
李更新,张宏观[5]（2019）在《机器人机械手部分称重传感器的选择》一文中研究指出在目前的机械制造领域,机械手已经充分得到了广泛应用。它可以模仿人手和臂的某些动作功能,用来按固定程序抓取、搬运物件。它可代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化,能在有害环境下操作以保护人身安全。人们如今已经无法离开没有机械手的生活环境。同时利用机械手的抓取和搬运功能,在称重方面和称重传感器结合使用则达到一个自动称重分选的效果。称重方面采用的是双孔横梁式传感器。(本文来源于《衡器》期刊2019年10期）
杨理,陶洋,纪瑞娟,杨柳,侯尧[6]（2019）在《基于可靠性的合作频谱感知传感器选择算法》一文中研究指出为了提高无线传感网中合作频谱感知的可靠性,减小阴影衰落的影响,提出了一种最大可靠性传感器选择算法.算法在考虑检测概率与虚警概率的基础上引入空间相关度来保证传感器节点冗余少,分布均匀,并根据当前节点的能量约束选择最优解输出.仿真结果表明,该算法有效地提高了频谱感知的可靠性,在传感器分布非均匀的情况下,抗阴影衰落干扰能力显着提高.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年10期）
蔡立平,左燕,王文光[7]（2019）在《基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择》一文中研究指出在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年09期）
李鹏[8]（2019）在《连续流量法煤巷突出预测装置中传感器的选择分析》一文中研究指出本文在分析连续流量法煤巷突出预测装置钻近距离测定要求以及测定工作环境的基础上,初步分类选型位移传感器,结合误差分析理论及工作环境对位移传感器工作特性的影响,确定以适用性和实用性作为选用位移传感器的质量评定指标,而精确度是适用性评价最重要的参数,最终确定超声波位移传感器和激光位移传感器进行实验研究。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2019年13期）
马占营[9]（2019）在《无线传感器网络中多中继选择功率分配算法》一文中研究指出为了实现无线传感器网络中大数据量的传输,增大传感器节点之间传输的吞吐量,结合协作通信中的能量与信道状态2个特性,设计了多中继的选择功率分配算法。该算法将信道系数最大的节点作为第1中继,然后通过分析剩余节点的信道系数和能量选择第2个中继,最后调节功率控制因子分配2个中继的发射功率得到多中继链路的最大吞吐量。仿真结果表明,在总功率相同情况下多中继的最大吞吐量高于单中继的吞吐量。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2019年03期）
刘筱,陆泽健,秦永刚[10]（2019）在《一种基于作战效能的多传感器优化选择方法》一文中研究指出本文提出一种基于作战效能的多传感器优化选择方法。该方法通过构建包含预警时间、生命周期跟踪比率等作战效能指标,利用遗传算法实现了多雷达-多目标快速、最佳匹配。仿真结果表明,经过合理分配后,提升了预警探测系统对各批目标的及早发现、稳定跟踪,为目标打击提供及时、有效的信息支撑。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年11期）
传感器选择论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对线性时不变系统状态估计及传感器选择问题进行研究,提出了线性时不变系统状态估计及传感器选择方法。首先给出了系统和观测序列的一致可探测性定义以及误差协方差矩阵收敛的条件,接着指出了一致可探测性观测序列存在条件并根据定义进行了证明,然后在一致可探测性观测序列存在的条件下提出了一种改进贪婪算法确定传感器选择方案,以此生成该一致可探测性观测序列,并分析了该算法的完全性和复杂度。仿真结果表明,当在一致可探测性观测序列存在的条件下求解传感器选择方案时,与基本的贪婪算法和长时选择方法相比,本文算法综合性能最优,求解速度和求解质量均较好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
传感器选择论文参考文献
[1].杨伊,范馨月,周非,郭浩田.无线传感器网络中能效优化的自适应节点选择算法[J].传感技术学报.2019
[2].郑瑛.线性系统状态估计及传感器选择方法[J].探测与控制学报.2019
[3].连峰,张修立,魏博,侯利明,韩崇昭.基于多目标MS-OSPA下界的分散式传感器选择[J].电子学报.2019
[4].刘胜军,程成,沈辰,龚乐乐,蔡新景.用振动法监测变压器铁心状况时加速度传感器的最佳位置选择[J].电气技术.2019
[5].李更新,张宏观.机器人机械手部分称重传感器的选择[J].衡器.2019
[6].杨理,陶洋,纪瑞娟,杨柳,侯尧.基于可靠性的合作频谱感知传感器选择算法[J].微电子学与计算机.2019
[7].蔡立平,左燕,王文光.基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择[J].火力与指挥控制.2019
[8].李鹏.连续流量法煤巷突出预测装置中传感器的选择分析[J].内蒙古煤炭经济.2019
[9].马占营.无线传感器网络中多中继选择功率分配算法[J].桂林电子科技大学学报.2019
[10].刘筱,陆泽健,秦永刚.一种基于作战效能的多传感器优化选择方法[J].电子技术与软件工程.2019
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