咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >无线传感器网络下静态水体中的近岸污染源定位 收藏

无线传感器网络下静态水体中的近岸污染源定位

Offshore Pollution Source Localization in Static Water Using Wireless Sensor Networks

作     者:罗旭 柴利 杨君 LUO Xu;CHAI Li;YANG Jun

作者机构:武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081 

出 版 物:《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期:2014年第40卷第5期

页      面:849-861页

核心收录:

学科分类:080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 0802[工学-机械工程] 

基  金:国家自然科学基金(60974012 61171160) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201302)资助~~ 

主  题:无线传感器网络 近岸污染源定位 无迹卡尔曼滤波 水文模拟 

摘      要:排放于水库湖泊中的污染物的扩散易受到边界影响.本文首先对静态水体中的近岸污染源扩散进行理论分析,提出了一种分段浓度模型.然后,研究了静态水体中靠近不透水边界的污染源定位问题,指出该问题中的未知参数不仅有污染源位置,还包括质量流率和初始扩散时间,分别给出了通用模型法、近似函数法、基于无迹卡尔曼滤波的估计方法求解参数估计问题.通用模型法与近似函数法分别通过求解基于原始扩散模型和分段扩散模型的约束非线性最小二乘算法获取参数估计.通用模型法可快速获取目标源相关信息,近似函数法有更稳健的参数估计性能,但需要经历多个采样时刻后才可执行.基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)的估计方法结合扩散过程,可有效权衡数值计算复杂度与估计性能.在仿真实验部分,对近岸污染源扩散过程进行了水文模拟,根据模拟数据对比了不同算法的实验性能,说明了各算法的优势和不足.

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分