导读 中国科学院空天信息研究所(AIR)的研究人员提出了一种称为动态量子粒子群优化(DQPSO)的改进算法，以提高用于跟踪和监测野生候鸟的压力传感器...
中国科学院空天信息研究所(AIR)的研究人员提出了一种称为动态量子粒子群优化(DQPSO)的改进算法，以提高用于跟踪和监测野生候鸟的压力传感器的准确性和可靠性。该算法优化了专为温度补偿而设计的径向基函数(RBF)神经网络的性能。
该研究于10月22日发表在《Electronics》杂志上。
DQPSO算法采用整体方法来应对温度波动时传感器精度的挑战。它采用了温度-压力拟合模型，其中包括温度变化率和梯度参考项等关键参数。该模型确保压力传感器能够有效地适应不同的环境条件，这是监测野生候鸟迁徙时的关键要求。
该算法具有创新的损失函数，同时考虑了拟合精度和复杂性。这种方法增强了压力传感器的鲁棒性，使其能够在存在复杂温度变化的情况下提供可靠的数据。
研究人员进行了校准实验来验证算法的有效性。根据常用的商业传感器算法确定，压力传感器在动态温度变化期间表现出145.3帕斯卡的平均绝对误差。然而，使用DQPSO算法后，该误差已降至20.2帕斯卡。
他们在嵌入式环境中部署并验证了该算法，保证了野生候鸟跟踪监测过程中的低功耗、高精度、实时压力补偿。这项研究为了解和保护野生候鸟的旅程打开了新的大门。
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