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改進算法提高用于野生鳥類追蹤的壓力傳感器的精度
來源:作者:李媛,中國科學院 發(fā)表于 2023/12/5

(a) 大型候鳥,斑頭雁,在飛行中。(b) 神經(jīng)記錄器:收集鴿子腦電信號和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) 鳥類可穿戴生物記錄儀收集有關心率、血氧飽和度、加速度、磁場、氣壓和溫度的信息。圖片來源:電子(2023 年)。DOI: 10.3390/electronics12204373


中國科學院(CAS)空天信息研究所(AIR)的研究人員提出了一種稱為動態(tài)量子粒子群優(yōu)化(DQPSO)的改進算法,以提高用于跟蹤和監(jiān)測野生候鳥的壓力傳感器的準確性和可靠性。該算法優(yōu)化了徑向基函數(shù) (RBF) 神經(jīng)網(wǎng)絡的性能,該神經(jīng)網(wǎng)絡專為溫度補償而設計。


該研究于10月22日發(fā)表在《電子學》雜志上。


DQPSO算法采用整體方法,以應對溫度波動時傳感器精度的挑戰(zhàn)。它包含一個溫度-壓力擬合模型,其中包括溫度變化率和梯度參考項等關鍵參數(shù)。該模型確保壓力傳感器能夠有效地適應不同的環(huán)境條件,這是監(jiān)測野生候鳥運動的關鍵要求。


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


研究人員進行了校準實驗,以驗證該算法的有效性。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。


他們在嵌入式環(huán)境中部署并驗證了該算法,確保了在跟蹤和監(jiān)測野生候鳥期間實現(xiàn)低功耗、高精度、實時的壓力補償。這項研究為了解和保護野生候鳥的旅程打開了新的大門。


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