胶囊内窥镜位置方向磁场定位技术的研究

胶囊内窥镜是极有潜力的新型肠胃道检查手段,但是目前的临床胶囊内窥镜产品还存在一些问题需要解决,其准确定位跟踪是关键之一。在各种可能的定位方法中,利用磁体的定位技术具有明显的优势:无需供电、占用胶囊空间小、可以连续跟踪、实时性强和无副作用。本文重点讨论基于磁场传感器阵列实现对胶囊中磁体进行定位的方法,通过算法和系统的优化设计,实现了以磁偶极子为数学模型的3维位置和2维方向实时定位跟踪。为了消除人体运动对胶囊跟踪的干扰影响,本文提出对胶囊和参考目标磁体同时定位的方法,也提出了对胶囊的3维位置和3维方向的全6维定位算法以开展三维重建和病变组织的准确测算。实验结果证明本系统可对胶囊内窥镜实现2～3mm精度的定位跟踪。     

胶囊内窥镜磁定位算法改进及实验研究

针对胶囊内窥镜磁定位磁场计算模型复杂和实时性较差的问题,提出了一种逆推定位算法.在胶囊内窥镜磁偶极子模型基础上,建立了磁定位系统数学模型,采用一种快速的定位求解算法,以最小二乘法构建磁定位目标函数,根据阵列磁阻传感器的输出电压,通过线性算法计算出胶囊内窥镜中永磁体位置和方向的一个初值,使用非线性算法进行迭代,求解胶囊内窥镜永磁体位姿最优解,简化了定位算法的复杂度,实时性得到大大提高.同时搭建胶囊内窥镜磁定位系统,实验结果表明该设计是可行和有效的.     

求解非线性方程的混合人工蜂群算法

结合牛顿法和人工蜂群算法的优点,提出了一种混合人工蜂群算法（HABC）,用于求解非线性方程,以克服牛顿法对初始值敏感和人工蜂群算法容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷。实验仿真结果表明,混合人工蜂群算法能以满意的精度求出对未知数具有敏感性的非线性方程的解,具有较快的收敛速度和较高的搜索精度。     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。     

基于混合人工蜂群算法的并行测试任务优化研究

并行测试技术可以同时进行多个任务的测试,提高资源利用率,节约测试成本;并行测试调度问题是一种复杂的组合优化问题,是并行测试技术的核心要素;并行测试系统作为并行测试技术的载体,自身的性能和求解效率尤其重要;对并行测试完成时间极限定理进行了研究,建立了并行测试任务调度的数学模型,分析了传统元启发式算法求解并行测试问题的不足,提出了基于动态规划的递归搜索技术和人工蜂群算法相结合的混合人工蜂群算法,并采用整数规划精确算法和遗传算法对混合人工蜂群算法进行验证;得出结论采用混合人工蜂群算法进行并行测试任务的调度节约了接近50%的时间,降低了约20%的硬件资源占用,提高了测试效率,可以满足工程实际的应用。     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

两级定位-路径问题的人工蜂群算法

针对城市物流配送系统中的两级定位-路径问题,采用人工蜂群算法对其进行求解,并扩展算法中的选择策略,即在基于适应度选择策略和锦标赛选择策略2种常用策略基础上,提出一种带参数控制的锦标赛选择策略。通过对大、中、小规模算例进行仿真实验,证明人工蜂群算法能在合理的计算时间内有效求解两级定位-路径问题。其中,采用基于适应度选择策略的人工蜂群算法求解速度较快,采用锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解到的最好解质量较高,采用带参数控制的锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解得到最差解的质量及解的稳定性较好。     

两级定位一路径问题的人工蜂群算法

针对城市物流配送系统中的两级定位．路径问题,采用人工蜂群算法对其进行求解,并扩展算法中的选择策略,即在基于适应度选择策略和锦标赛选择策略2种常用策略基础上,提出一种带参数控制的锦标赛选择策略。通过对大、中、小规模算例进行仿真实验,证明人工蜂群算法能在合理的计算时间内有效求解两级定位一路径问题。其中,采用基于适应度选择策略的人工蜂群算法求解速度较快,采用锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解到的最好解质量较高,采用带参数控制的锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解得到最差解的质量及解的稳定性较好。     

嵌入粒子群优化算法的混合人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法存在的早熟收敛、后期收敛速度变慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化算法的混合人工蜂群算法(PABC).对陷入局部极值的雇佣蜂,采用粒子群优化算法对其重新进行初始化.粒子群优化算法具有很强的全局搜索性能,能使陷入局部极值的雇佣蜂尽快摆脱局部约束.测试函数的计算结果表明,改进的人工蜂群算法大大提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度方面均优于基本蜂群算法.     

一种人体移动对胶囊内窥镜磁定位干扰的补偿方法

磁定位技术可以实现对无线胶囊内窥镜精确定位与跟踪。胶囊内窥镜内嵌入永磁体,在人体周围布置磁传感器阵列采集人体外的磁场强度,通过后续电路处理和特定算法来计算胶囊内窥镜在人体肠胃道内的位置和方向等信息,从而实现对无线胶囊内窥镜的定位。但是磁传感器阵列分布在人体表面,在使用胶囊内窥镜对人体肠胃道检查过程中,人体和磁传感器阵列之间会发生相对移动,这种相对移动会对胶囊内窥镜的定位结果产生干扰。本文提出了一种补偿方法,来减小人体移动对定位结果的影响。在人体表面设置两个相互垂直磁铁作为参考目标,通过特定算法对人体相对于磁传感器阵列发生位移和旋转造成的干扰进行补偿,并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。