楊朋偉

摘 要：文章通過(guò)分析MOEMS微型傳感器節(jié)點(diǎn)，研究了執(zhí)勤監(jiān)控中信息獲取的方法，通過(guò)紅外、聲、振動(dòng)、磁等傳感模塊探測(cè)目標(biāo)信號(hào)，建立目標(biāo)信號(hào)發(fā)生模型，對(duì)目標(biāo)信號(hào)特性進(jìn)行分析，研究不同類型的目標(biāo)信號(hào)在時(shí)域和頻域上的特征表現(xiàn)，建立目標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而進(jìn)行信息融合及處理，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類和識(shí)別，進(jìn)而為執(zhí)勤決策提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：能量捕獲；微型傳感器；數(shù)據(jù)融合

1 引言

文章從執(zhí)勤任務(wù)實(shí)際出發(fā)，為加快執(zhí)勤現(xiàn)代化建設(shè)，提出將微型傳感器通過(guò)人工布置、飛機(jī)或炮彈投擲等方法大量散布到目標(biāo)區(qū)域，形成無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而感知目標(biāo)區(qū)域環(huán)境的化學(xué)、氣流及電磁信息，為執(zhí)勤決策提供依據(jù)，這將徹底解決連續(xù)監(jiān)視關(guān)鍵目標(biāo)地區(qū)、實(shí)時(shí)探測(cè)目標(biāo)區(qū)域、保證執(zhí)勤安全等技術(shù)難題。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法

（1）研究環(huán)境能量捕獲技術(shù)。捕捉各種環(huán)境能量轉(zhuǎn)換到微傳感器的電能，實(shí)現(xiàn)能源自供給。研究MOEMS微型電池、厚膜電池、太陽(yáng)能電池板、MOEMS微型發(fā)電機(jī)及MOEMS集成微能源系統(tǒng)等技術(shù)，把外界環(huán)境能量轉(zhuǎn)換為電能，并實(shí)現(xiàn)微傳感器節(jié)點(diǎn)能量的存儲(chǔ)與管理。

（2）研究微型傳感器自組網(wǎng)技術(shù)。研究無(wú)線多傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步協(xié)議及定位算法，從而實(shí)現(xiàn)微型多傳感器采集于傳輸數(shù)據(jù)的正確率，以及多傳感器節(jié)點(diǎn)的協(xié)同工作，建立低功耗微型多傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果的采集與傳輸。

（3）研究信號(hào)發(fā)生機(jī)理和信號(hào)的傳播過(guò)程。通過(guò)建立信號(hào)發(fā)生和傳播的模型，分析信號(hào)傳播過(guò)程中的頻率特性和衰減特性，為特征提取和目標(biāo)分類打下基礎(chǔ)，對(duì)外界的噪聲做估計(jì)，研究有效方法減小噪聲干擾。分析目標(biāo)的特征提取和選擇方法，研究多特征聯(lián)合的目標(biāo)特征提取方法；通過(guò)對(duì)實(shí)際信號(hào)的分析、統(tǒng)計(jì)，通過(guò)建立特征數(shù)據(jù)庫(kù)匹配并分析計(jì)算相關(guān)系數(shù)提取到目標(biāo)特征后，建立目標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫(kù)，然后通過(guò)有效的識(shí)別算法如AR模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的分類識(shí)別。分析信號(hào)的多傳感器和多混疊目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題。建立微型多傳感器信息融合系統(tǒng)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的分類處理。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法

系統(tǒng)的組成：MOEMS微型傳感器模塊、數(shù)據(jù)融合與目標(biāo)判識(shí)，傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的自組網(wǎng)及數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸。

（1）微型傳感器模塊。微震動(dòng)傳感器：地面車輛、人員和低空飛行物等對(duì)地面的激勵(lì)而產(chǎn)生地震動(dòng)信號(hào)，信號(hào)通過(guò)地球表面介質(zhì)向四面?zhèn)鞑?，到達(dá)傳感器接收端，因此方案利用MOEMS技術(shù)制成微型傳感器，通過(guò)采集地震動(dòng)信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別。

微傳聲器：由振動(dòng)薄膜構(gòu)成，振動(dòng)薄膜在聲波的振動(dòng)壓力的沖擊下會(huì)發(fā)生振動(dòng)，從而根據(jù)振動(dòng)的大小來(lái)探測(cè)聲音信號(hào)。根據(jù)能量轉(zhuǎn)換原理的不同，微傳聲器可以分為壓阻式、電容式和壓電式等，目前，微加工方法已經(jīng)能夠制造壓電式、壓阻式、電容式和場(chǎng)效應(yīng)管式的傳聲器，這些傳聲器的振動(dòng)膜面積都小于1mm2。因而通過(guò)MOEMS技術(shù)來(lái)制作、加工的微傳感器通過(guò)采集聲音信號(hào)來(lái)識(shí)別與判斷聲音信號(hào)，從而達(dá)到識(shí)別目標(biāo)信息的目的。

微磁傳感器：微磁傳感器是將因磁場(chǎng)、應(yīng)力、應(yīng)變、溫度、光等引起的磁特性變化轉(zhuǎn)換成電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)的裝置，磁傳感器在檢測(cè)信號(hào)時(shí)對(duì)檢測(cè)物本身并無(wú)影響，在污染或噪聲多的環(huán)境中也能可靠的工作，微磁傳感器通常要求微小空間中的物理量變化也必須高靈敏度地快速反應(yīng)，要求傳感器體積小，重量輕，速度快，靈敏度高。MOEMS技術(shù)的發(fā)展促使了磁傳感器的發(fā)展，因此采用MOEMS技術(shù)加工、制作微型磁傳感器將會(huì)實(shí)現(xiàn)高靈敏度、低功耗的信號(hào)采集及識(shí)別。

微紅外探測(cè)器：利用紅外輻射與物質(zhì)相互作用產(chǎn)生的各種物理現(xiàn)象來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外輻射的探測(cè)，這里所說(shuō)的物理現(xiàn)象是指如尺寸大小、溫度、電阻等，它們會(huì)隨著紅外輻射強(qiáng)度的不同而發(fā)生相應(yīng)變化。根據(jù)這些物理量的變化就能實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外輻射的探測(cè)目的。因此應(yīng)用MOEMS技術(shù)制成微型的紅外探測(cè)器就能實(shí)現(xiàn)微型傳感器的紅外探測(cè)及采集信號(hào)的目的。

微氣體傳感器：基于MOEMS的可編程衍射光柵可以用來(lái)檢測(cè)任何一種化學(xué)氣體或多種氣體的混合物，通過(guò)它的檢測(cè)，系統(tǒng)能夠立即給出關(guān)于被測(cè)化學(xué)物質(zhì)的成分，而不需要傳統(tǒng)的光譜儀的配合。

（2）數(shù)據(jù)融合與目標(biāo)識(shí)別方法。不同類型的目標(biāo)信號(hào)在時(shí)域和頻域上表現(xiàn)出不同的特征，可以采用相應(yīng)的識(shí)別方案。因此根據(jù)目標(biāo)的振動(dòng)、紅外、聲信號(hào)的特征，可以研制振動(dòng)、紅外、聲傳感模塊采集目標(biāo)信號(hào)，通過(guò)研究各種地面目標(biāo)（人員、車輛）的信號(hào)發(fā)生機(jī)理和信號(hào)傳播的過(guò)程，建立信號(hào)發(fā)生和傳播的基本模型，分析信號(hào)傳播過(guò)程中的頻率特性和衰減特性，為目標(biāo)的特征提取和目標(biāo)分類打下理論基礎(chǔ)。

通過(guò)小波分析方法著重分析目標(biāo)的特征提取和選擇方法。在現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，分析不同目標(biāo)頻譜和時(shí)頻域特征，比較各種特征量方法進(jìn)行選擇。通過(guò)時(shí)域和頻域上的定量分析，包括信號(hào)時(shí)域過(guò)濾分析、信號(hào)的頻譜、能量譜等，定量提取目標(biāo)時(shí)域和頻域上的目標(biāo)特性。這一過(guò)程可以表示為：信號(hào)——A/D轉(zhuǎn)換——時(shí)域頻域特征提取——目標(biāo)特征庫(kù)。

模式識(shí)別和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，為傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別提供了理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。通過(guò)建立MOEMS微型多傳感器信息融合系統(tǒng)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的分析、判斷，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)特性的提取。在對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行特征提取后，通過(guò)建立特征數(shù)據(jù)庫(kù)匹配并分析計(jì)算相關(guān)系數(shù)提取到目標(biāo)特征后，建立目標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫(kù)，再輔以有效的識(shí)別算法如AR模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的分類識(shí)別。

每個(gè)信息獲取單元系統(tǒng)由多傳感器模塊接收目標(biāo)信號(hào)，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，再由控制模塊與CPU系統(tǒng)共同完成原始數(shù)據(jù)的處理與結(jié)果判定，接著把結(jié)果通過(guò)數(shù)據(jù)接口送給無(wú)線收發(fā)模塊，由無(wú)線收發(fā)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸交換。指揮中心根據(jù)收到判定的結(jié)果發(fā)送單元的動(dòng)作命令，各單元收到命令，根據(jù)對(duì)應(yīng)命令動(dòng)作。

（3）傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的自組網(wǎng)及數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸?？紤]將Zigbee組網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于能量自捕捉微傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)執(zhí)勤目標(biāo)及區(qū)域智能監(jiān)控與控制，通過(guò)研究降低微傳感器模塊功耗的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)低功耗數(shù)據(jù)采集及傳輸。

4 結(jié)論

文章通過(guò)研究MOEMS技術(shù)，研究實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的小型化、智能化的方法，對(duì)聲、磁、振動(dòng)、紅外四種信號(hào)探測(cè)與感知方法研究，通過(guò)能量自捕獲技術(shù)方法研究，以及利用小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別等研究MOEMS微型傳感器信息融合系統(tǒng)模型建立方法，為實(shí)現(xiàn)執(zhí)勤監(jiān)控信息采集提供了可靠的理論基礎(chǔ)。

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