卡尔曼滤波在室内定位系统实时跟踪中的应用

为了解决室内定位系统实时跟踪应用中所估算的用户位置方差较大,用户位置移动不平缓这一难题,提出了一种基于卡尔曼滤波的室内定位方法.首先利用最近邻居法估算用户的位置坐标,然后再利用卡尔曼滤波算法对用户的估算位置坐标进行滤波处理,以提高室内定位系统的性能和稳定性.实验结果表明,卡尔曼滤波算法可以将2 m以内85%的定位精度进一步提高到93%,3 m以内95%的定位精度提高到98%,改进效果明显而且稳定.     

基于信号飞行时间与误差分析的改进无线传感网络Bounding-box定位算法

为提高无线传感网络定位算法的实效性,针对Bounding-box定位算法定位精度不足的问题,提出了基于信号飞行时间与误差分析的改进Bounding-box定位算法。该算法根据累计距离误差,在正方形重叠区域重新划分离散小方格,然后按照累计距离误差最小化准则,选择对应离散小方格的中心点坐标作为待定位节点的定位位置。通过仿真实验表明,提出的改进Bounding-box定位算法,在距离测量精确和小误差情况下,能够明显提高定位精度。此外,真实环境实验表明,在采用信号飞行时间作为距离测量技术的条件下,提出算法的定位误差最小。更多还原     

一种基于GAF拓扑控制的加权质心定位算法

针对无线传感器网络节点定位的能量均衡问题,提出采用蜂窝结构GAF算法进行拓扑控制的基础上,使用改进的加权质心算法进行节点定位。该算法通过区域划分增加信标节点选择的有效性,通过对距离加权减少多径效应影响。性能分析和仿真结果表明该算法可构造良好的网络拓扑结构,均衡节点能耗,延长整个网络的生存周期,提高节点定位精度,在密集型网络中可获得良好的定位性能。 更多还原     

云环境下基于Entropy-KNN算法的节点选择策略

为满足大数据高效处理与节省成本的需求,针对云计算网络可计算节点资源的多维属性特点,提出了一种面向云计算的多属性Entropy-KNN层次聚类算法的节点选择策略.在节点资源动态描述机制的基础上,借助P2P动态路由完成节点资源的信息交换与实时更新,通过属性信息熵及相似度距离的计算,首先对已知节点按属性进行多次聚类,获得给定阈值的子类;接着选取距离较小的K个近邻节点为候选节点,根据分类与可信度的验证,最终选取与需求节点间相似度距离较小的节点作为候选节点.结果表明,该算法在一定程度上提升了计算节点的定位准确率,同时也能进一步提高大数据的处理效率.     

一种在非视距环境中的移动节点定位方法

在移动节点射频定位技术基础上,根据自主移动节点运动的特点,提出一种能够减轻非视距NLOS影响的定位算法nLAEL．该算法首先利用移动节点的速度信息,构造相对定位轨迹;然后通过相对定位轨迹和射频定位的比较实现对位置和方向的估计,获取定位结果;最后估计射频定位精度,区分出失真的射频定位结果,以减小NLOS的影响．本算法计算简单,是一种实用的移动节点定住方法．仿真实验结果证明了算法的有效性．     

基于追逐粒子与自适应变异的PSO-SVM算法与养殖水质评价研究

为提高标准PSO算法对SVM参数优化选取的精度和速度,提出以粒子群适应度均方差为判别依据,用追逐粒子位置替代陷入局部优化时的群体最优位置,对粒子的速度进行自适应调整;利用两个距离最远的粒子位置构成的圆形区域作为最优位置的吸引域,引入位置变异因子,使粒子随着迭代次数有规律地跳出局部最优位置吸引域,从而对粒子位置进行自适应变异.通过对4种不同适应度函数迭代100次的收敛测试,并与另外2类不同粒子群算法比较,结果表明改进算法收敛精度提高了20倍以上.将改进的PSO-SVM算法与另外3种分类算法对采集的5 439组养殖水质数据按照从优到差5个级别进行水质评价分类试验,发现改进的PSO-SVM算法收敛速度和收敛精度最高,对水质评价的错误率为1.54%,能有效地满足实际水质分类需求.     

基于改进的FA优化二维Otsu图像分割算法

针对一维最大类间方差算法(1-Otsu)抗噪性能较低、二维最大类间方差算法(2-Otsu)计算复杂度高、实时性差的问题,提出一种基于改进的萤火虫算法(FA)优化二维Otsu图像分割算法(FA-2-Otsu).首先,通过引入步长调整函数改进原有固定步长因子,使得FA中步长可随迭代次数及收敛需求自适应获得;然后,通过改进的FA算法优化2-Otsu距离测度函数的寻优过程,仅搜寻萤火虫位置更新点的最大亮度值,获得最佳阈值,以此进行图像分割.在经典Lena图与boat图上进行实验,结果表明:本文所提算法比1-Otsu抗噪性能强,较2-Otsu分割效率高,在保证香农熵、区域对比度基本不变的前提下,算法分割时间减少了约26.0%.     

基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法

针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据;利用ELM训练初始标记数据,根据输出阈值向量和"换位"思想扩充标记数据,提高定位准确率.实验表明:在标记数据个数相同时,该算法运行时间短,较ELM算法、BP算法而言,定位准确率明显提高.     

能量有效的无线传感网络节点调度算法研究

在无线传感网路中,在某些情况下引入以节点地理位置为分簇依据的GAF算法虽能有效节省节点能量,但由于其随机选择簇头,没有考虑簇头最佳位置分布,因此并不能对节点能量进行充分利用.针对此问题,提出一种新的改进算法L-GAF算法,其主要思想是寻找最佳位置簇头节点,通过定期动态转换虚拟单元格,改变节点与中心点的距离,利用节点度策略和节点剩余能量优化簇头选举机制,均衡能量分布.实验证明:与GAF算法相比,此算法延长了网络的生命周期,提高网络的负载能力.     

基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航研究

针对目前矿井传感器所收集数据的传输效率差、实时性低、丢包率高等问题,提出了一种基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航解决方法,以有效收集物联网节点数据。该方法以无人机作为传输中介,根据矿井物联网节点数据生成周期性的不同差值,利用强化学习TD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm)算法实现无人机最优路径规划。同时算法考虑并设计了符合矿井实际场景的环境、奖励值、状态信息等。提出了一种预测等待的方法,预测待采集数据产生时间并确定目标节点,无人机在信号覆盖范围内前往目标节点提前等待,以实时获取矿井传感器的生成数据。实验结果表明,无人机能够自主决策实现最优路径规划,并收集节点数据;在训练回合为700时,奖励值达到峰值,算法达到收敛并具备优异的表现。     

广义毕达哥拉斯犹豫模糊集混合加权距离测度及决策应用

在毕达哥拉斯犹豫模糊数的距离基础上,定义毕达哥拉斯犹豫模糊集（Pythagorean hesitant fussy set,PHFS）的加权距离测度和有序加权距离测度,在兼顾属性权重和位置权重的基础上,提出广义PHFS混合加权距离测度（D_GPHFHWA）,并研究其性质和特殊形式。针对属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数且属性权重未知的多属性决策问题,利用毕达哥拉斯犹豫模糊指数熵确定属性权重,并结合逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS）思想,提出基于D_GPHFHWA测度的决策方法。最后,通过实例验证所提方法是有效、合理的。     

大规模界约束优化的子空间截断牛顿法

给出了大规模界约束优化的一个子空间截断牛顿法。利用截断牛顿法修正非有效约束所对应的变量，用投影梯度法修正有效约束所对应的变量，文中证明了方法的整体收敛性，并对方法进行了数值试验，且与子空间有限内存拟牛顿法进行了数值比较。     

基于测地距离的基本解方法求解非齐次各向异性IHCP问题

提出了一种求解非齐次各向异性热传导方程一类反问题IHCP（inverse heat conduction problem）的无网格方法,该方法通过借助基于测地距离的Multiquadric（MQ）作为基函数得到整个时间空间区域上的一个近似特解,然后用基于测地距离的基本解方法直接在整个时间空间区域上对相应的齐次问题进行求解．用截断奇异值分解（TSVD）法求解所得病态线性方程组,用L-曲线准则确定正则化参数．用数值例子验证了该方法的有效性,并分析了数值解的精度与参数T、c的关系．     

基于血流图和Fisher线性鉴别分析的红外人脸识别方法

为了从生物特征和统计角度来提高识别的性能,提出了一种基于血流图和Fisher线性鉴别(FLD)相结合的人脸识别方法,该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之间类内距,然后从统计特性出发,对血流图进行能最大化类     

巴拿赫空间中Landweber迭代算法的收敛性

为了得到可逆问题的近似解, 在Banach空间中引入Bregman距离, 构造迭代步长, 得到Bregman距离序列在迭代中单调递减的性质. 然后利用非线性Landweber迭代算法, 证明了该算法的收敛性.     

基于流体动力学的轮胎磨损颗粒物捕集通道位置研究

轮胎磨损颗粒物是车辆非尾气排放颗粒物的重要组成部分, 对大气悬浮颗粒物的影响日益增大, 对其进行捕集可减少对生态环境的潜在威胁. 基于喷射法和R-R颗粒物粒径分布, 建立了轮胎磨损颗粒物-轮胎-车辆流体动力学多相流模型, 采用Realiable k-ε湍流模型模拟了汽车在不同行驶速度下轮胎与覆盖件之间的最大风压分布区域, 继而研究了15种磨损颗粒物捕集方案通道出入口位置与捕集率的关系. 结果表明: 轮胎磨损微小颗粒物在后轮处比在前轮处与壁面碰撞的数量多; 捕集率随捕集装置入口高度的增大而减小, 随出口与轮罩边缘距离的增大而增大; 出入口的动压压差越大, 捕集率越高; 当车速为60km?h-1时, 入口位置H=297mm, 出口位置L=600mm时, 捕集率最高, 达到56.32％; 入口位置H=297mm时颗粒物捕集率均超过40％, 出口位置L=600mm时颗粒物捕集率均超过35％.     

电弧炉电极位置控制系统的SIMULINK仿真研究

介绍了基于MATLAB5.2提供的仿真工具SIMULINK,对电弧炉电机位置控制系统进行建模、仿真和分析研究,首先得到了系统数学模型,用超前校正器（PD控制器）对该控制系统进行串联校正,然后用SIMULINK实现对该控制系统的全图形化功能模块结构图仿真计算,仿真结果表明,系统能得到更好的动态性能参数。     

一种云格环境下可计算资源与服务高效调配机制

为实现海量大数据的高效访问与处理,在资源与服务发现的基础上,探讨了一种云格环境下使用网络距离预测的方法来完成计算资源服务节点的选择机制.并从提高系统性能的角度,针对用户偏好,提出了一种可计算资源与服务的高效调配模型,来实现密集型数据的高性能计算;最后实验验证了本调配模型具有的可行性与针对性.     

联络通道机械法修建的衬砌管片排版设计与姿态预测研究

机械法联络通道是轨道交通建设中一种主流的施工工法, 在机械法盾构施工中需要提高联络通道的隧道成型质量. 针对机械法联络通道管片点位布置、施工距离以及管片尺寸等特点, 对联络通道衬砌管片排版设计与姿态预测进行了研究. 通过几何关系计算与迭代求出管片预排版设计后的姿态预测, 可解决联络通道施工掘进中管片点位选取与姿态偏差难预测的施工问题. 最后以福州5号线机械法联络通道为例, 对排版后实际姿态偏差与模拟预测姿态偏差值进行了对比, 验证了所采取的计算方法的可靠性, 该方法对联络通道掘进的生产施工与姿态偏差预测具有重要的指导意义.