基于猫群算法的震动感知周界安防系统

摘要：

针对传统周界安防系统入侵目标定位方法定位精度较差且常用的基于信号到达时间差(TDOA)定位方法在面对多组传感器情况难以确定最优解的问题,本文设计了基于猫群算法的震动感知智能周界安防系统.首先利用动圈式振动传感器采集入侵目标在浅地表产生的振动信号,并通过振动信号对入侵目标进行TDOA定位.然后通过猫群算法对TDOA初步定位结果进行优化.最后针对系统的不同应用场景,本文设计实现LoRa无线通信和北斗短报文无线通信两种通信模式,解决了系统在偏远地区部署的通信问题.为验证本文算法的有效性,设计了不同算法参数环境下的验证实验以及在实际环境下的测试实验.结果表明:本文算法优化的目标定位方法在浅地表震动波传播速度误差小于自身10％的情况下,平均定位误差小于1m.算法定位误差相较于TDOA初步定位结果减小约46.9％.

关键词：通信与信息系统、周界安防、TDOA定位、群体智能、猫群算法

所属期刊栏目：53

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;吉林省自然科学基金

在线出版日期：2023-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1187-1199