RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法

针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB）。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库;在定位阶段,未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库,得到与一跳和两跳锚节点的距离区间,利用距离区间建立更为精确的采样箱,以提高采样效率;未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明：RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。     

WSN中移动信标辅助的加权质心定位算法

质心算法是一种简单易实现的节点定位方法,但是它的定位精度多依赖于网络中信标节点的密度和分布。针对质心算法这一缺陷,本文提出了一种移动信标节点辅助的加权质心定位算法(MBAWCL)。该算法采用一个飞行的移动信标节点在网络部署区域上空按照设定的路径移动并周期性的广播自己的位置信息;未知节点对所接收信标信号采取一定的筛选机制存储信标信号,然后利用加权质心(WCL)方法计算自己的位置。实验测试证明该算法可以提高节点的定位精度,降低定位成本,提高定位效率。     

LBS应用中地理定位机制研究

地理定位功能是基于位置的服务类型的应用中必不可少的功能。随着HTML5规范的制定,浏览器在自身内部内置了对地理定位功能的支持。本文研究主流浏览器实现地理定位功能的机制,即通过向第三方地理定位服务器发出请求从而获得客户端所处位置的地理信息;然后指出目前浏览器地理定位机制中用户不能自主选择地理定位服务器的缺陷,提出通过JavaScript实现支持用户自由选择地理定位服务器的方法。用户使用这一方法,可以依据地理定位的准确度来选择地理定位服务器,提高了地理定位的实用性。     

AdaBoost车牌检测算法的优化与实现

车牌自动定位是车牌识别中的关键环节。针对现有车牌定位方法中准确性及实时性不足的情况,文中提出了一种利用车牌自身颜色特征运用级联AdaBoost进行车牌自动定位的优化算法。该方法首先利用车牌自身颜色特征,在HSV色彩模型中进行颜色分割,获取车牌候选区域,然后在候选区域基础上采用级联AdaBoost进行车牌准确定位。通过采集不同场景、不同时间的500幅实际汽车图像数据进行实验,实验结果表明该方法具有快速、准确性高等特点,能达到较好的检测效果。     

基于测距的蒙特卡罗盒传感网定位算法研究

针对以蒙特卡罗算法为基础的无线传感器网定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,提出了一种基于测距的蒙特卡罗盒（R-MCB）定位算法。通过测距信息构造修正的包含有约束条件的方形边界框,使用从强约束条件中除去弱约束条件的启发法来提高采样效率,然后进行样本过滤和加权处理,并通过校准减少距离误差实现精确的定位。该R-MCB定位算法允许节点是静止或移动的,并且能够与可进行测距的节点和没有测距能力的节点协同工作。通过在传感器硬件上进行真实模拟定位算法证明,在多数情况下该R-MCB算法的定位误差,均要比WMCL算法（加权蒙特卡罗定位算法）的定位误差低10%左右。     

基于RSSI等级的蒙特卡罗定位算法应用研究

感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用,提出了一种RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础,利用RSSI（Received Signal Strength Indication）值与距离的单调递减关系划分通信域,减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况,引入共线影响角度,提出了一种约束策略。仿真结果表明,提出的RRMCL与现有的MCL和MCB定位算法相比,能有效缩小采样区域,提高了定位精度和速度。     

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。     

云计算系统中数据中心的节能算法研究

简要介绍了云计算的定义和特点,重点研究了云计算数据中心的高能耗问题,对目前的节能算法进行了分类,重点综述了基于DVFS的节能算法、基于虚拟化的节能算法以及基于主机关闭/开启的节能算法,并对算法的优缺点和适用环境作了比较分析。最后总结了云计算数据中心的能耗管理中进一步的研究难题。     

家庭网络安全研究

目前,家庭网络是重点研究领域之一,家庭网络提供重要服务之一是远程控制家庭网络里的信息家电,由于家庭网络由异构网络协议和各种服务模型组成,远程控制服务导致家庭网络受到各种安全威胁。分析了国内外家庭网络研究现状和存在的安全威胁,对家庭网络安全研究的各种方法的优缺点进行了分类分析和总结,提出了家庭网络安全研究的科学问题与研究和发展方向,从而为家庭网络安全研究相关技术的进一步研究提供一定的理论基础。为用户提供简单易用、安全可靠的家庭网络环境,并提供隐私保护是家庭网络安全研究的最终目标。     

基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法

网络管理系统中管理端逐步采用分布式集群构架,通过负载均衡算法调度客户端请求,并将客户端请求分配给多个事务节点进行并行处理。为进一步提高集群系统服务的性能,文中在研究以往负载均衡算法的基础上,提出了一种基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法。该算法设计了一种基于剩余资源动态权值的节点剩余负载能力计算方法的动态反馈机制;并在动态反馈负载均衡算法的一个采样周期内引入轮转周期对客户端请求均衡分配。通过实验比较分析,该算法能获得更好的负载均衡效果。     

基于平面模板的机器人双目标定与目标定位

视觉是机器人获取外界信息最主要的途径,通过视觉系统准确地定位目标物体是机器人控制中的关键技术。为了使机器人准确地获取目标物体的位置,文中采用平面模板法对双目摄像头进行标定,构建机器人坐标系,完成对目标物体的定位。经过标定,双目摄像头可以获取目标物体在空间坐标系中的位置,经过坐标系转换,可以获得目标物体在机器人世界坐标系中的坐标值,该值是机器人实现对目标物体伺服跟踪和抓取的重要数据。最后,本方法在家庭机器人上得到了验证,机器人能够准确地定位目标物体。     

交通灯动态配时策略研究

目前的交通灯时间多数都采用静态配时策略,无论是车流高峰还是低谷,红绿灯时间及间隔都是固定不变的,显然地,在这样的配时策略导向下,车流辆多时不能合理发挥交通导向作用,车流辆少时不但不能提高车辆的通行效率反而造成不必要的延误,针对这一问题,本文采用多指标控制方式,采集一个路段多个交叉口车流密度,延误时间,平均车速等多个不同交通流量指标的实时数据,提出一个基于自适应遗传算法的动态配时策略。仿真结果证明了该算法可有效地降低车辆平均延误时间。     

多媒体广播技术在车载电视中的应用

为了解决在当今中低端轿车车载前装市场中,卫星电视接收设备兼容性较弱的问题,文章基于CMMB技术,设计了一款车载卫星电视接收系统。首先,基于车载前装性要求,进行了主从模块设计,搭建了CMMB模块硬件接口电路,将其接收到的卫星信号转换成CVBS信号;其次,通过主控制芯片MST717外围硬件电路的设计,将CVBS信号转换成RGB信号,并完成车载液晶显示;最后,设计了基于电源主芯片XL1410的DC/DC电源电路和音频处理芯片TEA2025B的功放放大电路。测试结果表明,系统完全适用于车载前装市场的要求。     

FFD算法的研究与应用

排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,而FFD(First Fit Decreasing)算法是计算机数学组合优化的近似算法。文中针对排课中教室分配问题,引入FFD算法,采用首次适应贪婪思想,先将教室和课程按容量和上课人数从大到小排序,然后依次从前往后选择最先适合教室分配给课程。以国际自动排课问题研究团队(WATT)组织的第二次国际竞赛数据和规则为基准,通过与二部匹配算法、NFD(Next Fit Decreasing)和NF(Next Fit)策略进行比较,FFD算法能在最优安排全部课程的上课教室前提下,对于竞赛给定的惩罚函数,所得惩罚值最小,并且教室利用率最高。     

道路横断面CAD辅助系统设计

1系统的建立1.1系统结构系统采用模块化设计,由道路横横断面数据定义与输入、道路横断面数据计算、道路横断面绘图与打印3大模块组成,各模块下又有相应的子模块,总体结构如下图所示:1.2系统各结构之间的关系横断面数据定义与输入模块为横断     

基于Android的移动云计算技术的研究

移动终端设备发展迅速,推动着移动互联网的迅猛发展。然而,移动终端的硬件资源如计算能力、存储空间以及电池续航能力等的限制,也成为了移动互联网的发展瓶颈。云计算作为一种新型的计算模式,很好的解决了移动终端资源不足的问题。通过研究云计算的相关技术,使用Hadoop开源框架搭建私有云平台作为服务器端并以Android手机平台作为客户端实现了一个面向移动终端的基于云服务的文件管理系统,用于管理文件并提供终端文件的上传、下载服务。结果表明,系统具有良好的稳定性和可行性。     

基于RSSI权值的环境适应型室内定位算法研究

定位节点接收的信号强度指示（Received Signal Strength Indication,RSSI）值是室内指纹定位技术重要的元素之一。通过对定位节点接收到的信号强度值特性分析,提出了基于RSSI权值的室内定位算法。改进型RSSI权值计算公式以及权值指数[α]的提出,使得定位算法具有一定的环境适应性,能更灵活地运用于实际定位场景。经过一般实验场景验证,算法在定位精度上有较大的提升。     

基于HEVC的数字图像无损压缩算法

为了进一步提高数字图像无损压缩的效率,本文提出一种基于高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架的无损压缩算法。在该算法中,宏块中的像素不是作为一个整体来预测的,而是分成不同的部分先后进行预测。本文将像素分为3部分:第一部分的像素参考相邻宏块的像素来预测;其他部分的像素,利用前面已经预测的像素作为参考来进行预测,这样可以有效地去除空间冗余。另外,由于无损压缩中将HEVC框架中的变换量化去除,因此针对残差的分布特性,采用自适应扫描的方法将残差以合理的顺序进行熵编码,从而实现进一步提高压缩效率的目的。     

人工免疫算法与系统集成的研究

生物免疫系统是一个复杂、并行、鲁棒的自适应系统,以其智能的信息处理能力而逐渐备受关注。为使研究人员能全面了解人工免疫常用算法原理及其应用和免疫系统与其他智能系统的交叉融合研究,以及由此建立的人工免疫系统模型、算法。在简述免疫系统生物学原理的基础上,概括了不同的免疫算法和各自的特性,总结了当前人工免疫系统与人工神经网络、进化算法、模糊系统的集成情况及工程应用现状。最后讨论了人工免疫系统面临的问题及未来发展趋势。     

卡尔曼波形估计法对比研究与雷达跟踪应用

目标跟踪问题,主要应用于雷达数据的处理过程中。目前在雷达跟踪方面有很多滤波方式可以研究和使用,典型算法有最小二乘法滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波和自适应滤波等。本文将维纳滤波和卡尔曼滤波比较,通过实验来研究卡尔曼滤波的特性。最后本文简要讨论在蒙特卡罗方法下采用Kalman滤波方法对单个目标点迹进行预测,并借助于Matlab仿真工具,对实验的效果进行评估。