无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量传感器节点组成,这些节点部署在监测区域内通过无线通信方式,形成的一个多跳自组织的网络。整个网络的作用是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中监测对象的信息,并发送给观察者,可广泛应用于环境监测、医疗护理、军事、商业等多个领域。 媒体访问控制(Medium Access Control,MAC)协议处于无线传感器网络协议的物理层和路由层之间,用于在传感器节点间公平有效地共享通信媒介,对传感器网络的性能有较大影响。与传统无线网络不同,提高能量效率和可扩展性是无线传感器网络MAC协议设计的主要目标。 本文主要阐述基于FPGA对IEEE802.15.4 MAC层功能的实现。首先介绍了无线传感器网络的体系结构、MAC协议的设计要求以及已有的MAC层协议,讨论了无线传感器网络MAC层的主要要求和功能。然后详细介绍和分析了IEEE802.15.4的MAC协议,并在此基础上,通过NS2平台对MAC层协议进行了仿真,研究不同网络负荷下信道访问机制的各个参数对吞吐量,丢包率,传输延时的影响,分析了隐蔽站问题、确认帧机制。 本文对MAC层中的主要功能,诸如数据收发、帧处理、信道接入方式以及帧检验等提出了基于FPGA的硬件解决方法。设计选用硬件描述语言VerilogHDL,在QuartusⅡ中完成模块的综合和布局布线,在QuartusⅡ和Modelsim中进行时序仿真验证,最终下载到自主设计Altera公司的Cyclone开发板中。 对设计的验证采取的是由里及外的方式,先对系统主模块的功能进行验证,然后下载到与CC2430开发板相连接的FPGA中对设计进行验证测试。验证流程是功能仿真、时序仿真和板级调试,最终通过测试,验证了该设计的功能。测试结果表明,该模块能满足无线传感器网络低速率应用环境的需要,具有优良的扩展性能,达到了预期的设计目标。
上传时间: 2013-06-14
上传用户:竺羽翎2222
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本,探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive,SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难,而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络,具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法,所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入,转子位置作为输出,通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练,建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制效果良好,但当被控对象具有高度非线性和不确定性时,仅靠PID调节效果不好。对于SRM,它的电磁关系高度非线性,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,从而实现控制器参数的在线调整,能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明,自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相,从而实现了电机的无位置传感器控制;基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的,控制精度高,动态特性好,具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间: 2013-04-24
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无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)的基本特性是:低功耗、自组织、异构互联,这些全新的形态传统的理论和模型难以描述,巨大的潜在应用使它成为理论和应用研究的热点。无线传感器网络是一种自组织网络,让物理环境的信息主动的以无线的方式发送到人类信息世界。人类根据获取的信息做出判断,利用无线传感网络反过来将我们一定的意图反馈到客观世界。这将是一种全新的人类和自然界的沟通方式。 无线传感网络不是孤立的,需要与现有的异构网络互联才有意义,而这方面的研究也比较少,本课题就是解决无线传感网络和异构网络互联的问题,设计了适用于无线传感网络的重要联网设备——网关。研究目标是设计一个无线传感网络和以太网互通互联的网关。在深入分析多种网关模型的基础上,提出了一个性能较好的网关的软硬件架构,硬件上使用基于ARM的嵌入式系统,软件上使用基于WindowsCE的嵌入式操作系统。在这个架构的指导下,设计了网关的硬件平台和网关的配套软件。在网关完成了两种网络协议相互理解,数据双向转发的任务。为了测试网关的软硬件性能,搭建了一个完整的无线传感网络,测试了网关的各项性能指标并提出了改进措施。
上传时间: 2013-04-24
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嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究;嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号:04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号:0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面: 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间: 2013-05-18
上传用户:我们的船长
ZigBee 技术为低功耗、低成本、低复杂度、适中数据传输率和且具有自组织功能的无线监控网络的组建提供了坚实的技术基础。为了增强无线网络在无人值守、远程监控等应用中的稳定性及智能化,本文在分析ZigBee协议体系结构以及Z_Stack协议栈基础上,研究了如何基于CC2530组建具有自组网、自愈特性的ZigBee无线网络,通过对无人值守的通信基站的交流电压、电流和温湿度环境等参数的远程实时监控的试验,实现了网络的自组网与自愈功能,增强了网络的稳定性及智能化。
上传时间: 2013-10-14
上传用户:panpanpan
神经网络基本算法源程序,包含四个基本算法:BF,ART I,RBF,自组织算法,有详细的帮助文件。
上传时间: 2015-03-17
上传用户:天诚24
摘 : 通过使用 peer-to-peer(P2P)计算模式在 Internet 物理拓扑基础上建立一个称为 P2P 覆盖网络(P overlay network)的虚拟拓扑结构,有效地建立起一个基于 Internet 的完全分布式自组织网络路由模型 集中式自组织网络路由模型(hierarchical aggregation self-organizing network,简称 HASN).分别描述了 HASN 由模型的构建目标和体系结构,并详细分析了 HASN 采用的基于 P2P 计算模式的分布式命名 路由发现和更 算法 HASN_Scale,并在仿真实验的基础上,对 HASN 路由模型的性能进行了验证.
标签: peer-to-peer P2P Internet overlay
上传时间: 2014-01-21
上传用户:zhenyushaw
几个神经网络算法的例程,包括前向adaline, 共振art1, boltzman机, hopfield 网络, 自组织som 等等.
标签: 神经网络算法
上传时间: 2015-08-11
上传用户:ANRAN
Visual.C++程序设计技巧与实例--配套光盘 第13章 网络编程 本章共有8个实例: 1. PowerNetConfig在Win2000系统下修改主机名、IP、网关、子网掩码和代理服务器 2. GetAllIP得到多穴主机的多个IP地址 3. EnumHosts枚举局域网内的计算机 4. GetMac读取网卡的Mac地址 5. C_S Demo一个小型的公司客服系统——C/S使用示例 6. Mount在应用程序中映射网络驱动器 7. AddIEButton往IE的工具条上添加自定义的图标 8. MyBrowser利用WebBrowser控件创建自己的浏览器 第14章 帮助系统 本章共有两个例子: 1. HlpDemo如何制作一个传统的hlp格式的帮助文件 2. CHM如何制作一个CHM格式的帮助文件 至此,本书源码已上传完毕,非常抱歉要分开来上传,学校的网络实在太差了
标签: PowerNetConfig Visual 2000 Win
上传时间: 2014-12-07
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无线传感器网络(wireless sensor network , WSN)就是由部署在检测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信的方式形成的一个多跳得自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理检测区域的信息,并报告给基站[1]。
标签: wireless network sensor WSN
上传时间: 2014-01-07
上传用户:ruan2570406