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公开(公告)号:CN103702282A
公开(公告)日:2014-04-02
申请号:CN201310652152.5
申请日:2013-12-04
Applicant: 西北大学
CPC classification number: Y02D70/25
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移压缩感知的多种类多目标被动式定位方法,具体包括如下步骤:步骤一,传感器节点部署;步骤二,采集数据为确定迁移函数做准备;步骤三,确定不同种类目标的迁移函数;步骤四,利用步骤三得到的迁移函数将感知矩阵迁移;步骤五,目标定位。本发明的方法基于迁移压缩感知,能够满足野生动物保护的稀疏网络部署、低数据采集量、低能耗的需求。与已有的被动式定位方法相比,对于新出现的一类目标,无需重新构建定位模型(感知矩阵),即可完成高精度定位。其突出优点在于,重新构建定位模型即感知矩阵往往需要花费大量的人力和物力,使用本发明的方法可以节省人力和物力,能满足面向多种类多目标的野生动物定位的需求。
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公开(公告)号:CN103491591A
公开(公告)日:2014-01-01
申请号:CN201310476866.5
申请日:2013-10-12
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络复杂区域划分方法和节点定位方法。所涉及的划分方法包括:确定无线传感器网络复杂区域的边界节点,得到边界节点集;确定边界节点中的凹节点和凸节点;将无线传感器网络复杂区域划分为多个凸拓扑结构的子区域。所涉及的定位方法包括利用所涉及的复杂区域划分方法对复杂区域进行划分,然后利用传统的定位方法对各子区域进行定位。本发明的方法适合大规模复杂区域的监测,且定位精度高。
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公开(公告)号:CN102608571B
公开(公告)日:2013-09-11
申请号:CN201210059809.2
申请日:2012-03-08
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种面向野生动物的无线传感器网络的目标定位方法,主要包括构建无线传感器网络、参考数据采集、确定目标是否进入监测区域、确定目标进入哪个小三角形、确定目标相对三角形的精确位置、确定目标的实际地理位置等步骤,该方法适合稀疏部署场景,能满足在保证一定的目标定位正确率的前提下,通过网络的稀疏部署,用最少的节点有效的监测目标,以获取其位置信息的需求。
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公开(公告)号:CN102932964A
公开(公告)日:2013-02-13
申请号:CN201210430753.7
申请日:2012-11-01
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种用于感知野外环境的物联网网关及其数据传输方法,该网关包括Sink Node模块、核心ARM控制模块、GPRS模块、3G模块和电源模块;Sink Node模块、GPRS模块和3G模块分别与核心ARM控制模块相连接;电源模块与其他各模块相连;本发明的方法:监测区域的节点采集数据发送至Sink Node模块;sink node模块将数据送至核心ARM核心控制模块。核心ARM控制模块对数据进行分类后传送至GPRS模块、3G模块;GPRS模块与3G模块分别将传感数据和图像数据发送到远程服务器。本发明该网关将野外环境的感知数据通过该物联网网关上的GPRS网络以及3G网络上传到远程服务器的数据库中,使得监控中心能够实时接收数据并且在远程服务器数据库中对数据进一步处理,实现监控中心对数据的远程监管。
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公开(公告)号:CN102932914A
公开(公告)日:2013-02-13
申请号:CN201210430755.6
申请日:2012-11-01
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的无线传感器网络多目标被动式定位方法,将大规模区域用T个大小相等的子区域覆盖;每个子区域被划分为N个ω*ω的方格;然后在大规模区域进行传感节点的部署,共部署MT个发射节点和MT个接收节点;将每个子区域与一个基站相连,将子区域相连的基站分别与PC机相连;进行传感节点拓扑配置;大规模区域的感知矩阵的建立;大规模区域下多目标定位数据采集;基于压缩感知的多目标定位;得到大规模区域下多目标位置向量,根据上述的定义获得多个目标的位置信息和目标的数量。该方法能够实现区域在节点通信范围之内以及在节点通信范围之外的大规模区域的多目标被动式定位,为此类基于网格划分的定位提供理论依据。
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公开(公告)号:CN102608571A
公开(公告)日:2012-07-25
申请号:CN201210059809.2
申请日:2012-03-08
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种面向野生动物的无线传感器网络的目标定位方法,主要包括构建无线传感器网络、参考数据采集、确定目标是否进入监测区域、确定目标进入哪个小三角形、确定目标相对三角形的精确位置、确定目标的实际地理位置等步骤,该方法适合稀疏部署场景,能满足在保证一定的目标定位正确率的前提下,通过网络的稀疏部署,用最少的节点有效的监测目标,以获取其位置信息的需求。
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