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改進(jìn)算法提高用于野生鳥(niǎo)類(lèi)追蹤的壓力傳感器的精度
來(lái)源:作者:李媛,中國(guó)科學(xué)院 發(fā)表于 2023/12/5

(a) 大型候鳥(niǎo),斑頭雁,在飛行中。(b) 神經(jīng)記錄器:收集鴿子腦電信號(hào)和GPS位置信息,并將其記錄在SD卡上[7]。(c) 安裝在信鴿頭部和背部的神經(jīng)記錄器。(d) 鳥(niǎo)類(lèi)可穿戴生物記錄儀收集有關(guān)心率、血氧飽和度、加速度、磁場(chǎng)、氣壓和溫度的信息。圖片來(lái)源:電子(2023 年)。DOI: 10.3390/electronics12204373


中國(guó)科學(xué)院(CAS)空天信息研究所(AIR)的研究人員提出了一種稱(chēng)為動(dòng)態(tài)量子粒子群優(yōu)化(DQPSO)的改進(jìn)算法,以提高用于跟蹤和監(jiān)測(cè)野生候鳥(niǎo)的壓力傳感器的準(zhǔn)確性和可靠性。該算法優(yōu)化了徑向基函數(shù) (RBF) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)為溫度補(bǔ)償而設(shè)計(jì)。


該研究于10月22日發(fā)表在《電子學(xué)》雜志上。


DQPSO算法采用整體方法,以應(yīng)對(duì)溫度波動(dòng)時(shí)傳感器精度的挑戰(zhàn)。它包含一個(gè)溫度-壓力擬合模型,其中包括溫度變化率和梯度參考項(xiàng)等關(guān)鍵參數(shù)。該模型確保壓力傳感器能夠有效地適應(yīng)不同的環(huán)境條件,這是監(jiān)測(cè)野生候鳥(niǎo)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵要求。


該算法具有創(chuàng)新的損失函數(shù),兼顧擬合精度和復(fù)雜度。這種方法增強(qiáng)了壓力傳感器的魯棒性,使其能夠在存在復(fù)雜溫度變化的情況下提供可靠的數(shù)據(jù)。


研究人員進(jìn)行了校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證該算法的有效性。根據(jù)常用的商業(yè)傳感器算法,壓力傳感器在動(dòng)態(tài)溫度變化期間的平均誤差為145.3帕斯卡。但是,使用 DQPSO 算法后,此誤差降低到 20.2 帕斯卡。


他們?cè)谇度胧江h(huán)境中部署并驗(yàn)證了該算法,確保了在跟蹤和監(jiān)測(cè)野生候鳥(niǎo)期間實(shí)現(xiàn)低功耗、高精度、實(shí)時(shí)的壓力補(bǔ)償。這項(xiàng)研究為了解和保護(hù)野生候鳥(niǎo)的旅程打開(kāi)了新的大門(mén)。


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