基于加权最小二乘的无线传感器网络Euclidean定位算法

针对Euclidean定位算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出一种改进的节点定位算法。根据节点初始定位精度及测距精度提出一种新的加权方法。定位后的节点升级为辅助信标点。未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精。仿真表明该定位系统既能提高定位覆盖率又能减少定位累积误差,从而提高整个网络的定位精度。     

无线传感器网络分布式定位算法研究与仿真

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,能够实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息.传感器多节点协调的自身定位是各种应用的基础,论文深入分析并比较了在无线传感器网络领域中有代表性的三种分布式定位算法(Bounding box、Euclidean和Robust position),并在OMNET++平台上做了性能的仿真检验;实际仿真结果上,对各定位算法的性能作了分析,并对各算法的应用环境给出了建议;对Robust position算法的改进提出了建议,并对无线传感器网络定位算法的未来研究做了展望.     

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.     

基于移动锚节点的无线传感器网络渐进线定位

为了解决无线传感器网络定位的成本和计算量问题,本文提出了基于移动锚节点的双曲线渐近线定位方法。首先设计了移动锚节点运动轨迹,然后利用TDOA测距技术测得俩对锚节点到待定位节点距离差,最后利用双曲线渐近线的交点来定位。仿真结果表明：在减小计算量和定位成本的同时,该定位方法可以明显提高定位精度。     

喷射转发算法:一种基于Markov位置预测模型的DTN路由算法

典型的容迟网络(DTN)场景常表现出大延迟、易中断、高误码率等特点,其中高效节能的路由算法更是一个亟待解决的问题.现有方法主要是通过发送多个副本来提高数据传输的可达性概率,但网络开销很大.为了同时兼顾成功投递率、网络延迟和网络开销,文中提出了基于Markov位置预测模型的DTN路由算法(喷射转发算法).该算法根据节点经过路径的历史信息,用2阶Markov预测机制预测目的节点可能的位置,针对该位置进行多路径的贪婪转发,使包有方向地扩散,减少网络中包的副本数.采用多副本转发的混合发送模式,在保证成功投递率的基础上,有效地减少包副本数,弥补了使用单一模式时不能兼顾网络开销和成功投递率的不足.仿真结果显示,在小节点密度、节点移动速度较快的网络环境下,与spray and wait算法相比,喷射转发算法能有效地提高成功传输率,减小网络开销.     

量子测距辅助的网络RTK定位算法研究

针对在GPS网络载波相位实时动态差分(RTK)中短观测历元内,由位置精度因子(PDOP)变化缓慢引起的整周模糊度准确求解困难的问题,提出了采用量子高精度测距辅助整周模糊度的求解方法.采用Householder变换代替双差法,确保了用于求解整周模糊度的各个观测量之间的相互独立,提高了整周模糊浮动解的求解稳定性.数学分析和仿真结果验证了上述方法的准确性和有效性.     

面向物联网的多元标识映射模型

现有的物联网中存在多种信息标识方式,感知数据通过这些标识进行信息传输的过程中,由于标识间缺少严格的映射机制,会产生了信息追溯差,设备感控难的问题,这些问题在一定程度上限制了物联网服务的开放.因此本文以物联网四层模型为基础,综合分析各个层次中信息标识方式,并提出了异构环境下的物联网多元标识映射模型.该模型以物联网信息处理的全过程为主线,重点分析信息在采集、传输、处理和展示过程中的标识映射方式,并建立设备原始感知信息标识与IPv6地址、感知元数据与资源标识、资源标识与资源类标识、资源类标识与服务标识之间的映射方案.通过多元标识映射模型的构建,能够实现物联网信息源的可追溯性与物联网服务对感知元的更优的感控.论文最后在智慧校园原型系统上验证了本模型的可行性.     

基于PF-EKF的多机器人合作定位方法

研究了多机器人群在未知环境中进行合作定位的方法.机器人利用相对观测信息以及必要的信息交换,完成信息的共享及自身的定位.在初始阶段,机器人都不知道其自身的位置,当具有全局定位能力的机器人获得定位信息后,其他机器人利用粒子滤波（PF）方法融合相对观测量,各自维护着一个代表其位置分布的粒子集合,当粒子集合逐步收敛到接近Gauss分布时,则转而利用扩展Kalman滤波（EKF）方法进行位置的跟踪.仿真结果及实验表明,PF-EKF方法结合粒子滤波器的鲁棒性、适应性与EKF的高效率和实时性,机器人群中各成员可共享全局定位信息,能有效地在未知环境中确定自身的位置.     

物联网体系结构模型与互连机理

网络实现了信息资源的共享,极大地改变了人们的生产生活方式.物联网将网络从信息空间进一步向物理空间延伸,通过对物理环境的感知与控制,丰富了人类认识世界与改造世界的手段.本文首先提出了包括对象感控层、数据交换层、信息整合层和应用服务层等4个层次的物联网体系结构功能模型,并对体系结构模型及各层实体进行了面向对象的描述.对于物联网系统中最为核心的网元互连问题,我们兼顾考虑强弱网元间的互连互通和网元与物理对象间的互动互操作,提出了支持强弱网元共存的物联网互连模型和基于能力映射与任务迁移的强弱网元互连机制.论文通过原型系统对提出的互连模型和互连机制进行了验证.     

一种基于时序感知的社会网络节点集情境聚合方法

情境聚合是社会感知计算的主要研究工作之一,目前主要采用基于特征提取的方法,对社会的交流方式进行量化分析.但是大多数的研究中忽略了情境信息的时序性,针对社会感知计算中时序情境信息的聚合问题,首先对时序情境和计算情境的聚合过程进行探讨,提出基于时序扩展的计算情境元素,用于情境对象的聚合,并给出一种时序感知的社会网络节点集情境聚合方法.实验表明,该方法能够根据时间情境和计算情境元素的特点,把聚合对象划分为相对情境聚合对象和绝对情境对象,有效地对社会环境中的时序信息进行情境聚合.     

Forecasting changes in UK interest rates

Making accurate forecasts of the future direction of interest rates is a vital element when making economic decisions. The focus on central banks as they make decisions about the future direction of interest rates requires the forecaster to assess the likely outcome of committee decisions based on new information since the previous meeting. We characterize this process as a dynamic ordered probit process that uses information to decide between three possible outcomes for interest rates: an increase, decrease or no change. When we analyse the predictive ability of two information sets, we find that the approach has predictive ability both in‐sample and out‐of‐sample that helps forecast the direction of future rates. Copyright © 2008 John wiley & Sons, Ltd.     

Melatonin and mitochondrial function during ischemia/reperfusion injury

Ischemia/reperfusion (IR) injury occurs in many organs and tissues, and contributes to morbidity and mortality worldwide. Melatonin, an endogenously produced indolamine, provides a strong defense against IR injury. Mitochondrion, an organelle for ATP production and a decider for cell fate, has been validated to be a crucial target for melatonin to exert its protection against IR injury. In this review, we first clarify the mechanisms underlying mitochondrial dysfunction during IR and melatonin’s protection of mitochondria under this condition. Thereafter, special focus is placed on the protective actions of melatonin against IR injury in brain, heart, liver, and others. Finally, we explore several potential future directions of research in this area. Collectively, the information compiled here will serve as a comprehensive reference for the actions of melatonin in IR injury identified to date and will hopefully aid in the design of future research and increase the potential of melatonin as a therapeutic agent.     

基于交通流特征的可变信息板布局优化方法

为了引导交通流的合理分布并确定城市路网中可变信息板的布局方案,本文提出了一种基于路段交通流特征信息量评估的可变信息板布局优化方法。利用图论对城市路网进行描述,建立了基于信息熵的路段交通流特征信息量评估模型。并结合实际路网的拓扑结构特性,设计了可变信息板布局方案的初步生成方法。12节点的网络实例验证显示:该布局方法是有效的,且便于交通管理者所理解。同时,提出的交通流特征提取方法具有较强的应用性,可为道路规划与安全评估提供基础信息。     

基于OPNET的AODV协议性能研究

针对目前移动自组网路由协议的研究,介绍了Adhoc网络路由协议设计的目标,对无线自组网Adhoc的按需距离向量协议AODV进行了研究,通过仿真分析了不同网络规模、不同的节点移动速度、源节点不同发包率对AODV的性能的影响,结果证明随着网络规模的扩大,路由开销、丢包率都有所增加;AODV协议对20米／秒以下的网络拓扑变化的适应性较好;发包率对AODV性能的影响比较明显,当发包率超过20包／秒时,网络性能恶化。     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

Forecasting economic indicators using a consumer sentiment index: Survey‐based versus text‐based data

Given the confirmed effectiveness of the survey‐based consumer sentiment index (CSI) as a leading indicator of real economic conditions, the CSI is actively used in making policy judgments and decisions in many countries. However, although the CSI offers qualitative information for presenting current conditions and predicting a household's future economic activity, the survey‐based method has several limitations. In this context, we extracted sentiment information from online economic news articles and demonstrated that the Korean cases are a good illustration of applying a text mining technique when generating a CSI using sentiment analysis. By applying a simple sentiment analysis based on the lexicon approach, this paper confirmed that news articles can be an effective source for generating an economic indicator in Korea. Even though cross‐national comparative research results are suited better than national‐level data to generalize and verify the method used in this study, international comparisons are quite challenging to draw due to the necessary linguistic preprocessing. We hope to encourage further cross‐national comparative research to apply the approach proposed in this study.     

面向网络的操作系统——现状和挑战

操作系统是计算机系统中最为关键的一层系统软件．长期以来,操作系统发展的主线是面向单机,追求更好地发挥计算机硬件的计算能力,同时为上层应用和用户提供更友好易用的接口．随着网络技术的发展,如何更好地支持网络构成了操作系统发展的一个重要辅线．近年来,由于互联网的迅速普及,面向网络的操作系统得到了广泛的关注,并逐渐成为操作系统发展的新主线．为了更好地管理互联网上的分布海量资源,同时为互联网时代的新型应用和服务提供支持,操作系统技术正在产生许多重要的变革．本文简要回顾了操作系统的发展历史,分析了在互联网时代操作系统面临的主要挑战．在总结现有面向网络的操作系统的研究进展的基础上,讨论了其主要特点和未来发展趋势．最后,也介绍了我们在此领域针对网构软件的研发尝试．