基于手机加速度传感器的高精低采样计步算法设计

针对传统的计步算法在计步准确度和算法复杂度上难以达到良好平衡的问题,提出了一种双算法计步模型:辅助计步算法采用信号幅值分析的方法,避免了传统的幅值检测或过零检测过程带来的误差问题;主体计步算法借助于阈值校正因子,在保证较高计步精度的同时,降低了算法的复杂度。计步模型的运算过程与手机摆放位置无关,并且能够很好地适应不同用户的步态习惯。实验结果表明,即使在低频率(10Hz)采样时,其平均计步准确度也可以达到90%以上。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

三轴压缩与干湿循环作用下灰岩的力学试验研究

南京地铁6号线万寿村站至燕尧路站区间深部主要为灰岩,盾构隧洞贯通后,深部岩体对隧洞维护起至关重要的作用,为了对该地铁深部稳定性提供理论指导,利用MTS815试验机对灰岩在经历干湿循环后进行了常规三轴压缩试验,研究了灰岩在不同次数干湿循环作用下和不同围压下的力学特性,结果表明:(1)受干湿循环作用前后试件的应力—应变曲线较为一致,均经历了较为明显的孔隙微裂隙压密阶段、较长的线弹性阶段、不太明显的屈服阶段和峰后阶段共4个阶段;(2)相同干湿循环次数后的灰岩试件,随着围压的增大,试件的峰值强度和弹性模量逐渐增大,弹性模量增幅不明显.在10次干湿循环后,试件的峰值强度的劣化最高达19.26％.干湿循环次数的增加会使灰岩的弹性模量减小,在10次干湿循环以内减幅较小;(3)围压为0时,试件的破裂模式为拉伸破坏,扩容现象明显;围压为2和4 MPa时,试件主要体现为剪切破坏.相同围压下,破裂模式属于剪切型破坏,随着干湿循环次数的增加,剪切破裂面倾斜度逐渐增大,剪切破坏愈加明显.     

硅橡胶基磁敏弹性体制备及其压缩力学性能实验研究

为了探究影响磁敏弹性体压缩力学性能的因素,制备了4种不同磁敏颗粒含量以及磁敏颗粒随机分布、磁敏颗粒成链分布的磁弹体,在材料试验机的基础上附加磁学模块开发了一套力磁耦合测试系统,对磁弹体进行准静态压缩实验研究.实验结果表明:在磁场强度一定的情况下,磁敏颗粒含量越高的磁弹体压缩模量越大;磁敏颗粒含量相同的磁弹体的压缩模量随着实验磁场强度的增加而增加;磁敏颗粒成链分布的磁弹体的压缩模量随磁场强度增长的幅度大于磁敏颗粒随机分布的磁弹体的增长幅度.     

一种模块化深海采样装置的结构设计与分析

目前用于深海环境下的采样装置存在功能单一、效率低下的问题,为解决此类问题,设计了一种模块化深海采样装置.该装置由模块化工具库和机械手两大部分组成,其中,模块化工具库包括采集块状、杆状、小颗粒状及慢速移动物的工具,机械手采用液压与电机混合驱动方式,并实现了动力源的内置.通过改变强力电磁铁的带电状态来控制机械手与工具库中采样工具的吸合、分离,实现采样工具的更换.     

采样频率与数据长度对中心动脉波形重建的影响

传递函数法重建CAP(central aortic pressure)多是基于自回归各态历经(auto regressive eXogenous, ARX)模型或傅里叶变换,未考虑采样频率、数据长度.为了研究采样频率和数据长度对重建CAP的影响,基于ARX模型和傅里叶变换,重建CAP并分析误差.结果表明,采样频率100Hz,数据长度大于3s时,基于ARX模型重建CAP效果较好(均方根误差(306.6±80.0)Pa,波形匹配度89%);基于傅里叶变换的算法对采样频率不敏感,数据长度为6s时效果较好(均方根误差(493.3±320.0)Pa,波形匹配度84%).     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.     

一种组稀疏信道估计中的信号重构优化方法

针对正交频分复用(OFDM)系统信道的稀疏性,同时考虑信道的时间选择性和频率选择性,运用压缩感知理论研究了基于组稀疏压缩感知(GSCS)的时变信道估计方法。该方法通过信道系数和基扩展系数的稀疏表示,提出了组稀疏概念以测量、重构信号。在GSCS信号重构过程中,提出了一种新的优化方法,引入一个纠正过程,剔除错误的原子,提高了组稀疏估计方法的信号重构性能。分别在单天线和多天线系统中进行仿真实验,结果验证了本文方法的优越性。     

基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.