舰船科学技术  2017, Vol. 39 Issue (10): 137-143   PDF    
智能船舶中环境对WSN影响分析与优化对策
张俊雄1, 丁贤根2     
1. 中船黄埔文冲船舶有限公司,广东 广州 510715;
2. 深圳艾迪宝智能系统有限公司,广东 深圳 518183
摘要: 根据CCS《智能船舶规范》,分析了智能船舶WSN的应用特征及现状。根据电磁波传输理论,建立了“白盒”、“黑盒”、“窗口”、“反射”、“衍射”、“地面”6种静态组网模型;根据WSN应用,建立了“微微网”、“散射网”和“混合网”3种动态组网模型,系统地将整个船舶归纳为8种典型环境,并对此环境下智能船舶WSN节点的布局给予了优化方案。
关键词: 智能船舶     无限传感器网络     船舶环境     节点布局    
Analysis of the influence of intelligent ship environment on WSN and optimization countermeasures
ZHANG Jun-xiong1, DING Xian-gen2     
1. CSSC Huangpu Wenchong Shipbuilding Company Limited, Guangzhou 510715 China;
2. Shenzhen Ideabank Intelligent System Co., Ltd, Shenzhen 518183, China
Abstract: According to China Classification Society Rules for Intelligent Ships, in this paper we first analyzed the current application characters of Wireless Sensor Network (WSN) for intelligent ship. Then we established six types of static network model based on the theory of electromagnetic wave transmission, which are no-box model, closed-box model, open-box model, reflection-interference model, diffraction-interference model and ground-interference model. Furthermore, we designed three types of dynamic network model based on the application of WSN, which are piconet, scatternet and hybrid network. Finally we showed that a whole ship can be systematically classified into 8 typical environments and suggestions for the optimization layout of intelligent ship WSN nodes were given.
Key words: intelligent ship     WSN     ship environment     node layout    
0 引 言

据英国克拉克森2016年4月统计,在国际造船市场中,中国以49.3%的份额稳居世界第一造船大国,可是目前还不是造船强国。以CCS在2016年3月1日生效的《智能船舶规范》[1]以及2015年12月1日发布的中国第1艘智能示范船舶“i-DOLPHIN 3.88万吨散货船”为标志,中国已经吹响了进军智能船舶的号角。而在智能船舶中,网络是其最重要的基础。如果把智能船舶比喻成一个人,那么,这个人是否聪明能干,他的神经网络系统就是最重要的权重。所谓网络,就是各个信息节点之间的通信连接,包括有线网络和无线网络。虽然有线网络具有速度快、抗干扰能力强的优势,但是在复杂的船舶环境中,布设有线网络,不仅有成本高昂、可靠性低(例如触点接触不良、老鼠咬断线缆等)的缺点,更在于它的使用不够灵活。因为,通常的有线网络在船舶设计制造时就布设,可是船舶的整个全生命周期通常为10~30年,而IT技术的发展日新月异,谁也无法预料在船舶全生命周期内IT的发展和应用需要什么样的网络布线。而无线网络却有着布设灵活、组网方便、更换升级方便、成本低廉的巨大优势。所以,在智能船舶中,无论是新船设计还是旧船改造,无线网络必然是重点考虑的应用技术。

在无线网络中,无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)又是一个几乎渗透到智能船舶各个角落的、无所不在的网络。随着IT技术的发展,在智能船舶这种短距离网络应用中,WSN几乎成为了无线网络这一上位概念的代名词。而船舶又是一个金属世界,金属环境对于无线电的影响众所周知。发源、发展于陆地上非金属环境的WSN,如何很好地应用于智能船舶,是一个值得探讨的重要课题。

1 智能船舶定义及环境对WSN影响的研究现状

中国船级社CCS的《智能船舶规范》[1]定义智能船舶是指利用传感器、通信、物联网、互联网等技术手段,自动感知和获得船舶自身、海洋环境、物流、港口等方面的信息和数据,并基于计算机技术、自动控制技术及大数据处理和分析技术,在船舶航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶,以使船舶更加安全、更加环保、更加经济和更加可靠。智能船舶的功能包括智能航行、智能船体、智能机舱、智能能效管理、智能货物管理、智能集成平台等6部分。

文献[2]给出了船舶电气智能化设计模型,文献[3]讨论了用现场总线接入船舶无线网,表明智能船舶开始引起有关研究人员的注意。文献[45]虽然涉及到了WSN在船舶安全远程实时监控和船舶驾驶台火灾监控中的应用,并没有涉及WSN本身在船舶这一金属环境中的特殊性研究。文献[6]研究了WSN的ZigBee无线定位算法,采用8×8个2.4 GHz IEEE802.15.4无线传感器的组网实验,该方案减少了29%~37%的由于无线传感器本身发射功率不稳定而造成的影响。此外,该文献还提出无线传感器的唤醒新方法。文献[7]提出了信号衰减方程与线性回归理论结合的方法获取准确的环境参数,修正RSSI测距模型,实验证明该方法能够有效地抑制干扰对测距结果的影响。文献[8]提出通过利用独立成分分析WLAN对接收信号强度RSS信号进行数据降维和去相关处理,使得传统定位算法WKNN、SVM算法通过运用ICA与KCCA特征提取后再进行定位,其室内定位精度得到了提高。文献[9]讨论了多径反射对于WSN测距的影响。文献[10] 提出了基于Pareto的PGA算法进行多目标优化计算,建立载人潜水器舱室布局优化数学模型。文献[15]详细讨论了EMC/EMI的测量技术。文献[16]主要讨论了船舶在复杂电磁环境中雷达无线电通信的EMC测试和传导安全裕值测试测试问题。文献[17]讨论了船体在EMC的外特性分析。实际上,作者无论是在专利文献方面还是从论文及研究报告方面,均未发现船舶自身及内部环境对于WSN影响的分析和研究。

研究了CCS《智能船舶规范》[1]认为,从电磁学角度看,船舶的特点是:

1)船舶是由结构复杂的金属构成,这些金属连成一体,可视作一个整体的金属导体。

2)船舶是漂浮在水面上,所以整体船舶接地。

3)船舶的内部,可视作法拉第笼。

4)船舶内部的舱室隔墙,无线电无法穿透。

根据这些现状,本文对于船舶特征归结为6种静态组网模型和3种动态组网模型,并针对8种船舶典型环境给出了优化的组网方案,以便于智能船舶的设计实施。

2 WSN特征分析 2.1 无线电特征

标准化组织对于无线电频段的划分是:特高频UHF,0.3~3 GHz;超高频SHF,3~30 GHz;其中波段划分是:L波段:1~2 GHz;S波段:2~4 GHz;C波段:4~8 GHz;X波段:8~12 GHz,Ku波段:12~18 GHz,K波段:18~27 GHz。

常用的WSN的通信模式包含:Wifi,2.4 GHz,5 GHz;Bluetooth,2.4 GHz;ZigBee,2.4 GHz,915 MHz,868 MHz;RFID/NFC,13.56 MHz;UWB,3.1~10.6 GHz。其他模式还有:ANT,2.4 GHz;Z-Wave:908.42~868.42 MHz;WHDI:4.9~5.875 GHz;WiHD:60 GHz;WiGig:60 GHz;EnOcean:868 MHz、902 MHz、928 MHz、315 MHz;WiMAX:IEEE 802.16,2~66 GHz;手机,0.88~2.655 GHz。

可见,WSN的无线电主要分布在UHF和SHF中的L,S波段,波长属于厘米波。

2.2 静态组网模型建立

WSN包含传感器、感知对象和观察者这三大要素,以数据及其传输为中心。WSN的通信,全部采用低功耗的数字化编码调制模式,除RFID外,均为双向通信。WSN设备其物理结构属于微型化,其天线可以看做是点辐射源,全向天线。以Wifi和Bluetooth方式为例,其频率是2.4 GHz(Wifi还有5 GHz频段),波长为 λ=12.5 cm,作为近距离(1~200 m)通信,可以看成是远场通信。

作为点辐射源的远场通信,根据电磁学原理,将其使用环境归纳为白盒、黑盒、窗口、反射(干涉)、衍射和地面等6种单元模型。在以下的叙述中,BRn为WSN的主模式设备,Rn为从模式设备,它们均可以发射和接收彼此的无线电信号,盒子的尺寸以及BRnRn之间的距离,远大于波长 λ,设每个BR的无线电辐射功率均为P0

2.2.1 白盒模型

图1所示,在一个空旷的环境中,BR1R1均为点辐射源,对于环境的辐射,是全向球状辐射,在R1处,接收到BR1的辐射功率是:

${P_{R1}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {r^2}}}\text{。}$

式中:rBR1R1的距离,PR1R1处的功率密度,它与2点之间距离的平方成反比。

图 1 白盒模型 Fig. 1 No-box model

白盒情况对于船舶而言,可以理解为甲板上垂直或悬空设置的WSN节点。

2.2.2 黑盒模型

图2所示,此时BR2处在一个密闭的金属盒子中,并且这个金属盒子接地,盒子内部有R2。根据法拉第笼原理,盒子对内外的电磁场完全处于屏蔽状态,对内,由于盒子金属壁接地,所以它将吸收BR2发射到盒壁的无线电波,不会产生反射折射。因此,在盒子内部,BR2R2之间的通信属于白盒模型;而对于盒子外部(例如R1),把由于盒子的完全屏蔽而隔离BR2对外的通信的模式定义为黑盒模型。即

${P_{R2}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {r^2}}}\text{,}$
${P_{R1}} = 0\text{。}$

黑盒情况类似于设置在密闭的船舶机舱内WSN节点。

图 2 黑盒模型 Fig. 2 Closed-box model
2.2.3 窗口模型

图3所示,BR3处在一个开有窗口的金属盒子中,金属盒子接地,并且窗口尺寸δ $ \gg $ λ,此时对于BR3R3之间的通信,服从白盒模型。BR3R5之间的通信,分别产生角度为 αβ 的三角形辐射,服从白盒模型;但是BR3R4之间,由于受到盒子壁的阻挡,则符合黑盒模型。即

${P_{R3}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {r^2}}}\text{,}$
${P_{R4}} = 0\text{,}$
${P_{R5}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {r_5}^2}}\text{。}$

在这个模型中,只要δ $ \gg $ λαβ的角度可以任意,例如当α=0°时,窗口模型变成黑盒模型;当α=360°时,窗口模型变成白盒模型;当α=180°时,窗口模型变成地面模型。

图 3 窗口模型 Fig. 3 Open-box model

窗口模型在船舶上类似于带有舷窗或者开门的舱室内设置的WSN节点。

2.2.4 反射模型

图4所示,BR4的左边有一块金属板,其尺寸远大于λ,这个金属板与地之间有一个等效电容C,当这个电容C的容量很小时,金属板将反射BR4的无线电信号,R7点处是多径无线电传输。设abc为各自路径的长度,此时,对于R6,符合白盒模型。R6处辐射功率为:

${P_{R6}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {c^2}}}\text{。}$
图 4 反射模型 Fig. 4 Reflection-interference model

而对于R7,无线电波有2个路径,即直射波Pc和反射波Pa+b,由于电波是交变信号,发生在R7处的两路电波,由于频率相同,而路径长度不同,于是发生波的相位叠加,产生类似波的干涉效应,而不是简单的功率密度叠加,实际是电场强度的矢量叠加。设直射波和反射波在R7处产生的场强分别是: ${\vec E_c}、{\vec E_{\left( {a + b} \right)}}$ ,由于是反射,所以反射波和直射波的相位差包含一个180°其他按照路径计算,则总场强为:

$\begin{aligned}{\vec E_{R7}} = & \overrightarrow {{E_c}} + {\vec E_{\left( {a + b} \right)}} = {A_C}\cos \left[ {\omega t + \left( {{\psi _c} - \frac{{2π c}}{\lambda }} \right)} \right] + \\ &{A_{\left( {a + b} \right)}}\cos \left[ {\omega t + \left( {{\psi _{\left( {a + b} \right)}} - \frac{{2π \left( {a + b} \right)}}{\lambda }} \right) - π } \right]\text{。}\end{aligned}$

由此可见,由于反射的存在,造成R7处的场强改变了原来单纯直射波的函数,这会在测距类的计算中带来极大的不确定性,在实际应用中,必须尽可能避免反射的发生。解决方案是将这块金属反射板接地或者加大对地旁路电容C的电容量,此时它将失去反射功能,从而避免了反射波对于直射波的干扰。

反射模型可以理解为船舶不接地的金属板作为反射板附近对于WSN的反射,例如舱壁上悬挂的一幅画,雷达天线等。

2.2.5 衍射模型

图5所示,BR5在一个接地的金属盒子中,但是盒子有一个小孔或者缝隙,其尺寸与λ相当,即孔的直径或者缝隙的宽度小于λ,此时将发生衍射。设BR5到小孔的距离为r1,小孔到R8的距离为r2,则R8处的辐射功率为:

${P_{R8}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {r_1}^2}} \times \frac{1}{{2π r_2^2}} = \frac{{{P_0}}}{{4{π ^2}r_1^2r_2^2}}\text{。} $

由此可见,衍射发生时,PR8处接收到的信号非常微弱。在实际使用中,这种模式不能稳定地通信,只是当做干扰因素考虑。解决方案是信号源BR5的安装尽可能避开直接对着小孔和窄缝,以避免衍射情况的发生。

图 5 衍射模型 Fig. 5 Diffraction-interference model

衍射情况出现的场景例如设置有WSN的舱室内舱门没有关好,或者改舱室的舱壁具有通向外界的小孔。

2.2.6 地面模型

图6所示,在一个地平面上,有BR6R9R10,除了地面之外,四周空无一物。此时由于地面本身在电磁学角度看,就是“接地”,所以,对于BR6R9R10之间的无线电传输,任然属于白盒模块,只是对于地面以下,才属于黑盒模型。

${P_{R9}} = \frac{{{P_0}}}{{2π {r^2}}}\text{。}$

地面模型例如在船舶甲板上或者直升机平台上设置的WSN节点。

图 6 地面模型 Fig. 6 Ground-interference model
2.3 动态组网模型建立

动态组网是WSN的最大亮点。虽然在实际应用中,所谓构成WSN的核心之一的很多传感器,都是固定位置安装的。但是,随着技术的发展,带有WSN设备的“人”作为WSN的另外一个重要核心,在WSN中的应用也越来越凸显出来,现在所强调的“人联网”就是这个概念。例如船舶上的人戴上一个智能手环[13],人移动,人走到哪里,网络必须连到哪里。因此带来了动态组网的问题,其模型建立如下:

以蓝牙Bluetooth通信技术为例,建立动态组网模型。实际上,在WSN中,Bluetooth网络是极其重要的组网方式。蓝牙技术的组网,包含微微网、散射网和混合网,如图7所示。

图 7 混合网络 Fig. 7 Hybrid network
2.3.1 微微网

微微网(Piconet)是蓝牙最基本的组网模式,它由主节点(Master)和从节点(Slave)组成,主从节点设备采用跳频通信,并且每个微微网都有着自己独立的跳频序列和状态。虽然同一个微微网中,可以有256(28)个设备,但是只能有1个主节点(Master)设备和7个活跃的从节点(Acitve slave)设备,其他的从节点设备只能处于与主节点设备保持同步,但是只能是处于休眠状态的从节点(Parked slave)设备。一个主节点设备只能工作在一个微微网中,但是一个从节点设备就可以凭借“分时复用”机制,连接到多个微微网中。船舶较小的舱室或者甲板的小区域用到的就是微微网。

2.3.2 散射网

散射网(Scatternet)[11],也称为微微互联网,是多个微微网的联网模式。一个微微网中的主节点设备可以在另外一个微微网中充当从节点设备。如图7中的B1,它在微微网P1中设置为主节点(即M模式),可是在微微网P2中又可以设置为从节点(即S模式),一个微微网中的从节点设备可以同时存在于多个无线覆盖的微微网中。微微网之间可以通过M/S模式和S/S模式桥接连通。船舶较大的舱室或者大甲板需要用到散射网。

2.3.3 混合网

混合网(Hybrid network)是将微微网、散射网连通的网络,图7中,微微网P2和微微网P3通过交换机(Switch),用有线方式连通,然后再上连到船舶的数据中心,从而构成智能船舶的WSN网络。

${v_{mn0}}$ Rn在距离Bm为1m时测量的RSSI基准值,ω 为环境衰减因子,则

${\mu _{\left( {m,n} \right)}} = \frac{{{v_{mn}}}}{{256}}\text{,}$
${\gamma _{\left( {m,n} \right)}} = {10^{\frac{{abs\left( {{v_{mn}}} \right) - {v_{mn0}}}}{{10 \times \omega }}}}\text{,}$
$U = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{{\mu _{\left( {1,1} \right)}}}& \ldots &{{\mu _{\left( {1,N} \right)}}}\\ \vdots & \ddots & \vdots \\{{\mu _{\left( {M,1} \right)}}}& \ldots &{{\mu _{\left( {M,N} \right)}}}\end{array}} \right\}\text{。} $

引入模糊集F,首先,用T检验对于U中每列数据(即每个手环R在若干个基站B种检测到的隶属度)进行有效性检验,以剔除异常值[14];其次,依据贝叶斯算法[12]进行遍历、优化和迭代,最终求解出最优结果的置信水平 λ 及其 λ 截集: ${A_\lambda } = \left\{ {{\rm{u}} \in {\rm{U}}\mid {A_{\left( u \right)}} \geqslant {\rm{\lambda }}} \right\}$ ,得布尔矩阵:

${{ F}_\lambda } = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{1,1,0,0}& \cdots &0\\ \vdots & \ddots & \vdots \\{1,1,1,1}& \cdots &0\end{array}} \right]\text{。}$

上述布尔矩阵中,每行是1的,属于同一个微微网,这就是BR之间的微微网建网归属关系。

混合网通常是用于整个智能船舶的系统网络。

3 船舶WSN组网优化对策

智能船舶的实际状况要远比上述6种基本模型复杂,但是可以结合上述组网模型对其进行分解,以便设计出最优的WSN节点配置和安装位置。其有以下几条原则:

1)WSN固定节点安装位置不影响船舶功能的使用,例如不能影响人员活动;

2)WSN固定节点安装充分考虑无线电传输效能和覆盖面;

3)WSN固定节点本身防护,例如最高支持IP66防护、防雷、防盗、防拆解;

4)WSN移动节点本身防护,例如最高支持IP67防护、支持无线充电[13]

以下以通信距离10 m的蓝牙节点为例,对一艘智能海工船为例进行优化,以找出最优布置WSN节点的位置。

3.1 首尾甲板

特点是水平为一块区域较大的金属平板,周边有栏杆,一侧是垂直的墙体。参照窗口模型,其夹角为α=90°,在甲板一面,它又类似于地面模型,而侧墙是一个大的接地金属板。此时WSN节点的最佳安装处是在靠墙离甲板2.5 m高的位置,以便不影响人的活动,离墙约30 cm左右,以2倍的波长避开金属墙壁对于天线的干扰。业内由于最短辐射的WSN节点辐射半径为10 m,如果船体宽度超过20 m,需要设置2个WSN节点;小于20 m,可以使用1个WSN节点。同时,WSN节点需要做防雷处理,IP66防护。

3.2 平台甲板

特点是周边没有较大的船舶建筑,只是一个平台,最多周边有栏杆。如直升机平台、游乐平台。它符合地面模型。对于有栏杆的平台,WSN节点可以安装在栏杆上,如果区域尺寸超过20 m,需要设置2个WSN节点,沿着船体中轴线安装;小于20 m,可以使用1个WSN节点。同时,WSN节点需要做防雷处理,IP66防护。

3.3 船舷走廊

特点是U字形金属结构,开口一边是船外,宽度通常较小(不超过WSN节点辐射半径10 m),主要覆盖区域是船舷走廊。参照窗口模型,此时WSN节点需要安装在栏杆处,尽可能在走廊的中间位置,如果走廊长度超过20 m,或者走廊弯曲,则每10 m或者视线的尽头安装一个WSN节点。同时,WSN节点需要做防雷处理,IP66防护。

3.4 内部走廊

该处的特点是管道结构,宽度通常较小,主要覆盖区域是内部走廊。此时,对外参考黑盒模型,对内参考白盒模型。WSN节点需要安装在走廊的顶部,尽可能在走廊的中间位置,如果走廊长度超过10 m,或者走廊弯曲,则每10 m或者视线的尽头安装一个WSN节点。此处WSN节点无需要做防雷处理,IP22以上防护。

3.5 办公生活舱室

此处对外符合黑盒模型,对内符合白盒模型。如果面积大,则选择顶部中间安装WSN节点,否则选进门的顶部安装,以避免产生窗口模型效应,对外产生电磁干扰。需要注意的是,如果考虑保密需要,则WSN节点就必须安装在舷窗靠室内的周边位置,以避免窗口效应使得信号透过舷窗传到窗口外,这在船舶靠码头期间较为重要。此处WSN节点无需要做防雷处理,IP22以上防护。

3.6 机舱

机舱相较于办公生活舱室,环境较差,其模型对外是黑盒,对内是白盒。此外,还必须考虑机舱内各个WSM节点之间视线方向上是否有金属物体,例如机器设备、走廊悬梯、管道等,这些都需要避开。在防护等级上,需要做到IP66。

3.7 高频设备间

高频设备间是指包含那些产生高频电磁波信号的设备间。虽然这些设备本身已经考虑了EMC/EMI问题,但是为了稳妥起见,这里设置WSN节点必须慎重,以防这些设备不仅干扰了该室内布置的WSN节点本身的通信,还有可能通过网络扩散影响。此外,还需要考虑WSN本身对于设备间设备的干扰问题。建议尽可能不在这里布置WSN节点,而是通过有线网络解决。如果必须使用无线节点,需要分析这些设备对于WSM节点的EMI问题。此处WSN节点需要IP22以上防护。

3.8 窗户和窄缝

根据窗户模型和衍射模型,对于窗户和窄缝必须重点考虑。这里的窗户是指舱室对内和对外的窗户,窄缝的情况主要产生于门缝(门没有关严)。作为保守的做法,建议把在有这种可能性发生的舱室,WSN节点均安装与窗户内测的周边以及门顶的内侧,以尽可能避免窗户模型和衍射模型将信号泄露出去。只有一个地方例外,驾驶室对甲板的窗户,在这里,为了考虑WSN节点对于外面甲板的无线覆盖,在不影响视线的情况下,是可以把WSN节点安装在窗户位置上的。

4 结 语

本文分析了WSN的无线电特征和研究现状,根据CCS《智能船舶规范》WSN在智能船舶应用上,首次建立了“白盒”、“黑盒”、“窗口”、“反射”、“衍射”、“地面”等6种静态组网模型和“微微网”、“散射网”和“混合网”等3种动态组网模型,系统地将整个船舶归纳为8种典型环境,并对这8种环境下WSN节点的布局给予了最优化方案。这些模型的建立和优化方案的研究,对于智能船舶的WSN设计工作具有抛砖引玉的普遍意义,对于具体的WSN节点布置设计,提供了参考。

参考文献
[1] 中国船级社. 智能船舶规范2015[S]. http://www.moc.gov. cn/zizhan/zhishuJG/chuanjishe/guifanzhinan/201512/P020151202371212558498.pdf China Classification Societf. Rules for Intelligent Ships (2015) [S].
[2] 李铭志, 柳存根, 蒋如宏, 赵永生, 马宁, 等. 船舶电气智能设计数字化信息模型研究[J]. 中国造船, 2011 (1): 186–192.
LI Ming-zhi, LIU Cun-gen, JIANG Ru-hong, ZHAO Yongsheng, MA Ning, et al. Study on the digitize information model in intelligent marine electric design system[J]. Shipbuilding of China, 2011 (1): 186–192.
[3] 江正, 刘辉, 向先波. 基于C/S架构的船舶电站网络化无线监控系统设计[J]. 中国造船, 2015 (4): 179–187.
JIANG Zheng, LIU Hui, XIANG Xianbo. Wireless network monitoring system for ship power station based on C/S architecture[J]. Shipbuilding of China, 2015 (4): 179–187.
[4] 上海海事大学. 基于WSN构建的船舶驾驶台火灾监控系统[P]. CN 102083169 A.2011.06.01.
[5] 上海海事大学. 一种基于WSN及INMARSAT-F 的船舶安全远程实时监控系统[P]. CN102083169A.2010.04.15.
[6] 张晓平. WSN移动目标的LSSVR回归建模定位理论与算法[D]. 广州: 华南理工大学 2010.
ZHANG Xiao-ping. Study on theory and algorithm of mobile target localization in WSN based on LSSVR regression modeling[D]. Guang zhou: South China University of Technology, 2010.
[7] 温家旺. 复杂条件下的无线传感器网络定位技术研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2014.
WEN Jia-wang. Research on the localization technology in wireless sensor network under complex conditions[D]. Nan jing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics. 2014.
[8] 张勇, 史雅楠, 黄杰, 李飞腾, 等. 基于独立成分分析与核典型相关分析的WLAN室内定位方法[J]. 计算机应用研究, 2016, 12 : 3817–3821.
ZHANG Yong, SHI Yanan, HUANG Jie, LI Feiteng. WLAN indoor positioning algorithms based on independent component analysis and kernel canonical correlation analysis[J]. Application Research of Computers, 2016, 12 : 3817–3821. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.066
[9] 覃立中. 多径反射对WSN节点测距精确度影响的分析与对策[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2014.
QIN Li-zhong. Analysis and countermeasures about multipath reflections on the impact of WSN nodes ranging accuracy[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology Master’s Thesis, 2014.
[10] 宗立成, 叶聪, 余隋怀, 陈登凯, 等. 载人潜水器舱室设备智能布局设计方法研究[J]. 中国造船, 2013 (3): 147–154.
ZONG Licheng, YE Cong, YU Suihuai, CHEN Dengkai, et al. Research and Application of Intelligent Layout Method in DSV Cabin Equipment[J]. Shipbuilding of China, 2013 (3): 147–154.
[11] 李振荣. 基于蓝牙的无线通信芯片关键技术研究[D]. 西安: 西安电子科技大学 2010.
LI Zhen-rong. Key technology research of wireless communication chip based on bluetooth[D]. Xian: Xidian University. 2010.
[12] 汪金菊. 贝叶斯模型及其在混沌序列分析中的应用研究[D]. 合肥: 合肥工业大学, 2008.
WANG Jin-ju. Resear chon bayesian model swith APP lieationto chaotic time serie analysis[D]. Hefei: University of Technology, 2008.
[13] 丁贤根. 带磁隔离和电隔离及天线的抗EMI线路板[P]. 201611003437.6.2016.11.16.
[14] 丁贤根. 民营IT企业期权激励对员工满意度影响的研究[D]. 上海: 复旦大学 2013.
[15] 卢中昊. 系统级电磁兼容现场测量关键技术研究[D]. 长沙: 国防科学技术大学 2013.
LU Zhong-hao. Studies on key techniques of in-situ test for system level electromagnetic compatibility[D]. Changsha: Graduate School of National University of Defense Technology. 2013.
[16] 张志柏. 应用于复杂电磁环境下的船舶自动通信系统研究[J]. 应用于复杂电磁环境下的船舶自动通信系统研究[J]. 舰船科学技术, 2016 (3A): 139–141.
ZHANG Zhi-bai. Research on the automatic communication system of ships in the complex electromagnetic environment[J]. Ship Science and Technology, 2016 (3A): 139–141.
[17] 李光所 舰船电磁环境预测分析方法[J]. 舰船电磁环境预测分析方法[J]. 船舶电气, 2010 (5): 41–43.
Li Guangsuo. Predictive analysison shipboard electromagnetic environment[J]. Ship & Boad, 2010 (5): 41–43.