基于EKF的MDS-MAP定位算法

由于MDS MAP算法中测量距离与节点坐标之间的非线性的关系,从而无法快速得到节点位置信息,而且由于MDS MAP算法在定位精度和定位误差等方面存在着不足,因此在此基础上引入扩展卡尔曼滤波对MDS MAP进行求精.以MDS MAP算法得到的定位位置为初始数据,利用SVD分解,得到定位坐标,然后同多建立EKF模型,对节点位置进行迭代,从而可以得到精度更高的位置信息.最后以Matlab软件做为仿真平台,在网络覆盖范围为100*100、通信距离为25、30和50的条件下,对改进前后的算法进行仿真,结果显示10次的仿真在精度和误差上都提高了5%.     

基于新息的改进EKF-DV-Hop定位算法研究

为提高扩展卡尔曼DV-Hop(EKF-DV-Hop)定位算法的准确性,降低其定位误差,提出了一种基于新息的改进自适应EKF-DV-Hop定位算法(Adaptive Extended Kalman Filter DV-Hop, AEKF-DV-Hop)。首先定义误差因子,通过除去对计算信标节点跳距误差大的节点进而增加跳距准确性,并应用最小二乘法估算未知节点的坐标;然后将估算的坐标和信标节点间的欧氏距离作为EKF的观测量,进一步优化未知节点坐标;最后使用自适应算法在线更新状态噪声矩阵和观测噪声矩阵。仿真对比得到,AEKF-DV-Hop对环境具有更好的适应性,定位精度有较明显的提升,增强了环境适应性。     

堆叠筒子纱机器人无序分拣方法

针对筒子纱分拣机器人对作业目标堆叠时识别不准确、抓取位置不稳定的问题，课题组提出了一种堆叠筒子纱的机器人无序分拣方法。构建了具有3D视觉感知的筒子纱分拣机器人系统，利用Kinect V2相机获取堆叠筒子纱的图像信息，对采集到的筒子纱点云进行处理；通过M估计抽样一致性算法（MSAC）和直通滤波算法对原始点云进行裁剪，采用改进E R分割算法和ICP算法完成点云的分割和配准，得到筒子纱的位姿信息；最后使用机器人进行抓取实验。实验结果表明：该方法能够实现对堆叠场景下的作业目标的识别定位，系统的抓取成功率达到86%，可以满足筒子纱分拣的实际生产需求。     

主被动结合的协同定位模型研究

从信息融合的角度研究了编队协同中的导航定位问题,提出了一种主被动结合的协同定位算法。推导了二维情况下,确定伪测量和相伴误差协方差矩阵的模型。在有固定参照物的情况下,只需要一个PPLI定位信息就可以实现平台的协同定位。     

基于自适应遗传粒子群算法的配电网故障定位

分布式电源的大量接入使传统的故障定位方法对复杂规模化的有源配电网不再适应。针对此问题,提出一种基于自适应遗传粒子群算法实现有源配电网的故障区间定位。构造了一种适用于有源配电网的整数规划模型,根据馈线终端设备上传的过电流信息,将复杂的配电网故障信息转化为由整数表述的故障向量;计及分布式发电出力的不确定性,构建了新的开关函数和评价函数,利用自适应遗传粒子群算法根据转化后的故障向量应用于有源配电网的故障区段定位。通过Matlab进行仿真测试,结果表明:基于自适应遗传粒子群算法的有源配电网故障定位方法能提高故障区段定位的准确度与算法收敛速度,同时对畸变信息具有高容错性。     

基于ROS的机器人室内巡检技术仿真

针对传统巡检机器人在进行巡检时缺乏自主环境感知能力以及无法自主规划路径的问题,提出基于开源机器人操作系统(robot operating system,ROS)融合同时定位与建图(SLAM)、路径规划(path planning)技术进行室内机器人巡检应用的仿真研究思路。首先建立室内巡检机器人模型及仿真地图环境,然后对应用于机器人巡检的关键算法进行分析与选择,最后基于ROS构建室内巡检机器人试验平台,并对巡检过程中所提出的关键技术进行仿真研究。结果表明:基于ROS的室内机器人系统的定位与建图算法以及路径规划算法可靠性较高,实用性强,可以有效应用于室内巡检中。     

基于多节点姿态信息融合的行人步长估计算法

针对单节点行人惯性定位算法中步长计算精度较低的问题,提出了一种基于多节点运动姿态信息融合的行人步长估计算法。首先,根据行走时足部节点Z轴加速度与X轴角速度的波峰、波谷值变化特征检测行人的步态;其次,通过腿部4个节点X轴角速度的波峰及波谷值变化特征,对足跟着地动作的识别进行约束;最后,结合行人双腿长度信息、步态检测结果及腿部俯仰角信息解算得到行人步长。实验数据表明,该步长估计算法能与身体多个部位的运动信息相结合,行人步长平均估计精度可达98.9%。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明：该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

无线传感网络中基于RSSI质心定位的改进算法

节点定位是无线传感网络的关键技术之一,已经在军用,民用方面得到很广泛的应用。传统的质心定位算法依赖于网络、锚节点的数量、节点分布,常常定位不到目标,致使定位误差较大。为了提高定位精度,提出利用基于RSSI的质心定位算法定位未知节点,然后将已定位节点当作锚节点对未定位节点进行定位的改进算法。对算法进行仿真测试、分析验证,结果表明:定位误差减小,定位精度明显提高。     

基于DV-Hop定位算法的改进研究

针对DV—Hop定位算法,利用最近一个信标节点估计的平均跳距来计算未知节点坐标,降低了定位精度。提出了改进算法,首先对每个信标节点的平均跳距误差进行加权处理,然后用加权处理后的平均跳距误差修正全网平均每跳距离,从而更逼近实际距离,最后用总体最小二乘法计算未知节点的坐标。通过仿真实验,证明本文算法的定位精度得到了有效提高。     

无线传感器网络功率控制的质心定位算法

在无线传感器网络的诸多应用中,迫切需要对事件发生区域或者数据来源进行定位,特别是在无锚节点的情况下。为此该文提出一种基于功率控制的质心定位算法(CLAPC),采用离散功率控制的方式对目标区域进行虚拟网格划分,从而确定包含未知节点的最小区域,在提升系统能效的同时,提高了节点的定位精度。算法无需部署锚节点,具有较高的实用性,仿真实验也进一步验证了算法的有效性。     

无线传感器节点均匀性估计算法及其应用

无线传感器网络中锚节点的分布情况是一个重要指标,在很大程度上影响未知节点定位的精度,但目前对均匀性的分析却很少。通过比较邻居节点的接收信号强度(RSS)确定未知节点移动后远离和靠近的锚节点个数,以此研究未知节点周围锚节点的分布情况。提出了一种对锚节点均匀性进行定量估计的算法,给出了均匀性评价指标——归一化均匀性偏差的概念及公式。将该算法应用到节点定位过程中,提出混合定位算法。仿真结果表明,基于均匀性估计的混合定位算法能提高原有算法的定位精度。     

物流服务供应链节点协同关系及生长演化机理分析

为探寻物流服务供应链节点成员间协同运行与发展思路,分析了物流服务供应链协同界面及节点协同关系,借鉴种群生态学理论,构建节点协同生长模型,系统研究了物流服务供应链节点协同生长演化机理,分析结果表明物流服务供应链节点成员间的协同生长演化过程具有自组织性,成员间的协同关系不同,协同生长特性也不同。掌握协同生长演化特性,可以在实践中采取相应的措施去引导实现共存稳定协同。     

基于卫星定位的一类位移监测系统的设计与实现

在卫星定位技术以及无线传感器网络技术的基础上设计了一种位移监测系统。当节点所在位置发生移动时,系统能够及时发现并向用户发出警报。系统包括硬件和软件两个方面。其中,硬件方面负责采集卫星定位数据并通过无线方式将其发送至上位机。软件方面则用来对数据进行分析和处理。为了提高系统精度,设计了一种基于滑动均值滤波和一阶前向差分的位移报警算法,并通过大量现场实验数据得出了合理的阈值,使该算法的精度达到了期望要求。     

基于中心节点重叠社区发现的协同过滤推荐系统

针对传统协同过滤中对整个用户网络进行运算的数据量较大、推荐效率不高的问题,将用户-项目二分网转化为由用户构成的社会网络,基于中心节点重叠社区发现的思想进行加权网社区划分以充分利用网络结构信息。在社区内部采用加权相似度与top-n算法相结合的方法进行项目推荐,并将Movie Lens数据集作为测试数据。通过与传统协同过滤的对比可见,基于中心节点重叠社区发现的top-n算法的个性化推荐方法在保证推荐精度的前提下,使推荐效率得到大幅度提升。     

基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法

研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。     

数字经济背景下智慧旅游信息服务模式创新机制研究

[提要]旅游产业与信息技术高度融合催生了智慧旅游的新型业态,在整个智慧旅游系统中信息构成了底层支撑要素,而信息平台具有的收集和处理信息的技术和制度优势形成了系统内超级节点。本文基于旅游产业的特性,提出智慧旅游信息交互平台的内涵和设计思想,引入机器学习中的迁移算法,设计智慧旅游信息交互平台的方案、内容、运行机制以及管理策略,从而扩展了智慧旅游的基础理论研究,并为信息平台的设计与开发做了技术创新探索。     

社交机器人对政治传播的影响与纠偏

社交机器人在社交媒体中具有重要的地位和作用。社交机器人具有自动性、社交性、功能性和中介性等特点，可通过干预政治事件对政治传播产生影响，既服务于政治传播速度和广度也破坏了政治传播环境。社交机器人具有激发民众参与政治事件，加快政治传播的互动和加速信息传播速度等正面影响，也具有监视规训民众、塑造个体威权人格、滋生民粹主义、破坏政治认同等负面影响。但对技术进行管控能够加强对社交机器人行为的治理，机器人自身对信息的筛查作用可以应用到敏感信息的智能把关，预防信息二次传播造成影响的不断扩大。平台对算法技术的管控能预防机器人抓取用户态度和意见，国家自身的意识形态和文化底蕴能够加强制度自信和政治自信，从技术上切断外部的舆论侵略、从意识形态上加强巩固，能够从根源防止机器人煽动民众极化。未来可通过强化算法管制、升级政治传播把关、加强意识形态治理、提升全球治理水平等规避社交机器人风险。     

数据互操作对制造业供应链绩效的影响机理

随着大数据、物联网等新一代信息技术的发展与应用,制造业供应链各节点企业陆续构建起自身专属的信息化系统,但由于开发标准不统一,各节点企业大多仍是一个个信息孤岛。因而,提高节点企业间数据互操作水平成为新一代信息技术驱动制造业供应链转型升级的关键,而供应链企业间合作和竞争并存的特点,使得供应链背景下的数据互操作更为复杂。鉴于此,构建一个有中介的调节效应模型,旨在研究数据互操作对制造业供应链绩效的影响机理,明确在数据互操作的调节作用下关系质量和供应链协同影响供应链绩效的具体路径。利用395个有效样本的调查数据对模型进行检验,研究发现：关系质量的信任和承诺维度均对供应链绩效具有显著正向影响;供应链协同在信任与供应链绩效之间、承诺与供应链绩效之间均起部分中介作用;数据互操作在信任和承诺影响供应链协同过程中均发挥调节作用;数据互操作对信任与供应链绩效之间、承诺与供应链绩效之间的调节效应均以供应链协同为部分中介。     

无线传感器网络中的高效签名算法

无线传感器网络节点的计算、存储和通信能力都十分有限,通常被认为不适合使用公钥密码学技术。然而,近年来的许多研究成果表明,一些经过优化的公钥算法是可以为无线传感器网络提供更加有力的安全保障的。该文基于身份的密码系统进一步简化了传统公钥系统,根据无线传感器网络自身的特点,对现有的基于身份的签名算法的安全模型进行改进,并在此基础上提出了新的签名算法,同时也给出了安全证明。现有算法的存储需求与被签名信息长度成正比,而新算法存储需求为常量,因此更加适合在无线传感器网络中的使用。