基于全局距离最优的抗污染极短纠错码设计

针对现有二维码在复杂环境中抗污染能力弱、解码速度慢的问题,提出了一种基于全局距离最优的抗污染极短纠错码。首先,构建了表征污染环境的凹凸多边形数学模型;然后,设计了采用3个编码点表示一个目标数据位的极短纠错码;最后,设计了在有限约束域内全局距离最优的编码点的编排方法,并给出了对应的解码算法。对极短纠错码的抗污染能力和识别速度进行了仿真评估,并与经典的BCH码进行了对比。结果表明,当目标数据长度为18、编码点数为63时,极短纠错码在同等污染环境中识别准确率接近BCH码,而解码速度是BCH码的130倍。所提编码还具有结构简洁明确、编码点数适应能力强、易于标准化推广应用等显著优点。     

一种分级的无线传感器网络路由算法设计

提出了一种分级的路由算法,分为路由建立、路由维护和周期性链路评估三个部分。该算法根据节点到汇聚节点的跳数将节点分级,根据级数建立和维护路由。还提出了基于路径最小节点能量信息的路由选择策略,该策略应用在路由建立、路由维护和周期性链路评估三个模块中,理论上延长了传感器网络的寿命。     

对象随型粗糙面近红外单目视觉测量与基准图像自愈

针对复杂应用环境中近红外单目视觉位姿测量系统偏离预置合作目标对象后,无法完成位姿测量的特殊情况,提出一种以合作目标周边随型粗糙面图像为测量对象的单目视觉测量方法,以及图像受损后的动态自愈方法。通过将实时获取的随型粗糙面图像特征与预存基准图像特征进行匹配计算,完成特殊情况下的应急测量。同时,为减少随型粗糙面图像污染或受损后对位姿测量精度的影响,实时计算污染或受损程度并动态自愈基准图像特征。实验结果表明,以随型粗糙面为对象的位姿测量精度稍低于合作目标对象,但能够满足特殊情况下的应急使用需求,提高了测量系统的鲁棒性;当随型粗糙面图像污染或受损达到70%时,采用自愈处理与未做自愈处理相比,方位角测量误差减少72%以上,验证了基准图像自愈方法的有效性。