摘要：针对绝大多数汇聚节点选址策略都是基于静态传感器网络的问题,提出一种分布式和集中式的SCSN模型。该模型实现了结构意识自适应算法,能在移动传感网中动态实时地维护汇聚节点在Steiner中心位置;其基于边结构设计,实现了凸壳更新的节点个数复杂度由Ο(n)下降到Ο(槡n),并结合Kalman滤波预测方法准确地预测汇聚节点的移动轨迹。最后实验对比了Steiner和其他几何中心更新的偏移量,结果表明Steiner有使汇聚节点具有高稳定低偏心的特征。

摘要：针对移动传感网络带有执行器的情况,研究了基于移动传感网络的随机分布参数系统的镇定控制问题.通过Lyapunov稳定性理论和It^o公式,设计相应的反馈镇定控制器,得到每个传感器/执行器节点的移动轨迹,最终保证基于移动传感网络的分布参数系统是渐近稳定的.仿真结果表明:移动传感网络在增强系统性能方面具有明显的优越性.

摘要：针对一类具有活动边界的分布参数系统,考虑移动传感器/执行器的动力学行为,研究其移动控制问题.考虑并列的传感器/执行器,通过传感器对系统的状态进行测量并将测量值传递给执行装置中的控制器.根据传感器之间不同的信息传递方式分别设计相应的控制器,基于无穷维抽象发展方程理论和Lyapunov方法得到相应的移动控制策略,并证明所提出的移动控制策略与系统的活动边界之间的关系.最后通过仿真结果验证所提出策略的有效性.

摘要：在新一代的智能汽车中,对车距测量结果存在很大的误差,主要是因为没有考虑车辆之间摄像机高度与成角对结果的影响。计算区域过大,导致性能不佳。提出引入兴趣区移动传感网络的车距测量方法,对采集设备的设计进行了详细分析。根据设备确定车辆中的感兴趣区域,在规定的感兴趣区域中,从上到下,依据水平线逐行进行扫描,求出各行灰度的平均值,通过灰度平均值的变化情况对前方车辆进行检测。在此基础上,通过路面上近视场点与CCD摄像机之间的纵向距离,依据针孔模型下的摄像机成像关系求出前方车辆和本车之间的距离。实验结果表明,这种方法对车距进行测量,不仅测量精度高,而且不受摄像机高度和角度的影响,具有很高的鲁棒性。