面向目标跟踪的传感器网络布局优化及保护策略

本文以目标跟踪为应用背景,改进了已有传感器感知模型和虚拟力方法,提出了一种新的传感器网络布局优化策略,该策略首先计算传感器与目标、热点区域、障碍物和其他传感器之间的虚拟力,为各传感器寻找受力平衡点,并将其作为该传感器的新位置,从而优化网络布局优化．实验证明,该策略可有效改善传感器网络覆盖率和目标探测概率．同时,本文根据各传感器获取的信息量,提出了涉及目标的传感器网络节点重要性排序算法,以及根据节点重要性进行传感器网络保护的策略。     

面向残障人士的基于眼动交互的绘画系统

本文建立了一个面向严重肢体残障人士的眼动交互绘画系统.为此,首先给出了眼动数据的预处理与分析方法;为减弱米达斯(Midas)接触问题对眼动行为判别的影响,提出了基于时域约束的注视点聚类算法,可提取出注视点判断用户当前的视点中心,并据此进一步判断用户眼睛行为;针对眼动原始数据中的噪声影响,设计了窗口长度自适应的视点信号平滑处理方法,可减弱视点抖动产生的噪声,实现自由绘画较为平稳的绘画轨迹.在此基础上,设计并实现了基于ASL眼动仪的眼动交互式绘画系统.     

ScudCORE: 一个情境驱动的推理引擎

 普适计算对推理引擎提出了有别于传统方法的诸多新挑战.面向普适计算的推理引擎需要基于情境驱动,可灵活应对情境时变频繁、实时性、开放性等问题.本文在分析了普适计算中情境感知特性的基础上,提出了一个以一阶谓词逻辑为基础的情境驱动的推理引擎ScudCORE(Scud COntext-driven Reasoning Engine).ScudCORE采用情境过滤机制弱化了由情境时变频繁带来的推理过度频繁、效率低下的问题;采用本体建模技术使推理引擎内外之间的情境信息能相互共享、重用、理解,从而实现推理引擎的主动触发;通过规则管理器增强规则的动态管理功能,提高推理引擎的灵活性.