基于分步式Kalman滤波器的AGV姿态角估计方法实验研究

针对AGV的定位问题,设计了多传感器分步式Kalman滤波器,通过其对编码器、陀螺仪和超声波传感器等测量信息的融合实现了对AGV姿态角的准确估计。仿真结果表明所设计的滤波器是可靠的、有效的,实验结果验证了所设计的滤波器可实时、精确地实现AGV的姿态角估计,定位精度可满足实际生产中对AGV的使用要求。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

一种基于区分服务的IEEE 802.11 QoS信道访问控制机制

研究表明,无线移动自组织网络具有带宽有限,信道质量不稳定,节点移动造成网络拓扑结构变化等诸多特性,这些特性严重损害了网络性能,以致在传统无线移动网络中支持具有严格QoS要求的多媒体应用面临严峻的挑战.本文提出了一种基于区分服务的信道接入控制机制,以更好地支持实时通信流.该机制对传统的IEEE 802.11DCF机制进行...     

天上的海洋：探索欧罗巴（木卫二）上的水

目前,已经获取的间接证据表明：欧罗巴（木卫二,木星的一颗卫星）上可能有水！一本为未来太阳系中的度假者编写的《导游手册》,对欧罗巴有这样的描绘：“欧罗巴上寒冷异常,整个欧罗巴被一层相对光滑的冰覆盖,仿佛是一个巨大的天然冰场,人们可以在它的许多地方自如地滑冰。但一定记住穿上太空防寒大衣并且带上氧气罐,因为那里的表面温度低达－162℃,空气密度不到地球表面的百万分之一。欧罗巴上还有一些非常吸引人的景观：冰下火山、巨大的冰块和地下海洋。但是,我们不提倡破冰捕鱼。这听起来像是科学幻想,但大部分的描述却是千真…     

从欧洲看亚洲

本文是美国远东问题专家 Owen Lattimore 所作,于九月十七日在华盛顿发表。他由贝尔纳斯国务卿的斯多特迦德演说,讲到亚洲各地的民主解放问题。拉氏曾在中国多年,战时一度来华,任蒋委员长政治顾问,后来任美国战时情报局太平洋区主任。     

工作场所地位、职场孤独感与中小学教师沉默行为

采用工作场所地位量表、职场孤独感量表和沉默行为量表对312名中小学教师进行问卷调查.结果表明:1)中小学教师工作场所地位和沉默行为年龄差异显著;沉默行为的学历差异显著;2)中小学教师工作场所地位与职场孤独感、沉默行为均显著负相关,职场孤独感和沉默行为显著正相关;3)职场孤独感在中小学教师工作场所地位和沉默行为关系中发挥部分中介作用.工作场所地位、职场孤独感显著预测中小学教师沉默行为,通过提升工作场所地位,可减少职场孤独感和沉默行为.     

Development of Diamond-like Carbon Fibre Wheel

Introduction Diamond likecarbon(DLC)coatingshavebeen increasinglyappliedtomechanicalcomponentsandpartsduetotheirveryattractivemechanical,chemical, physical,electricalandopticalpropertiessuchashighdegreeofhardness,extremelylowfrictionalcoefficient, highwear resistance,highthermalconductivity,highmodulus,chemicalinertnessandlowdeposition temperature[1].AsshowninFig.1,DLCismadeofcarbon andhydrogenanditsstructureisamorphousorquasi amorphous,whereasdiamondandgraphitearemadeof carbonbuttheirstru…     

全息相位共轭两步周视彩虹全息术

利用全息相位共轭技术,通过在光路中布置一块大孔径的菲涅耳螺纹透镜作为成象及聚光元件,从而成功地制得有较大观察口径的周视彩虹全息图。文中给出了理论分析与实验结果     

碘化钾催化CO_2与氧化苯乙烯合成苯乙烯环状碳酸酯条件的优化

用碘化钾催化CO2与氧化苯乙烯(SO)合成苯乙烯环状碳酸酯,分别从溶剂、催化剂用量、温度、CO2压力和反应时间进行探讨,得出了最佳条件.结果表明:以无水乙醇为溶剂,催化剂用量r(KI∶SO)=1∶250,在170℃,CO2压力5 MPa,反应时间5 h,苯乙烯环状碳酸酯的产率和选择性均达到100%.     

基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型图像去噪

小波域局部背景隐马尔可夫模型（LCHMM）可获得尺度内的相关性和局部的统计特征,并且复杂度小,多小波分析在图像去噪方面有很好的性能。利用多小波分析和局部背景隐马尔可夫模型各自在图像去噪方面的优势,将两者结合起来,提出了一种基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型（M—LCHMM）图像去噪算法。算法主要有两步：局部背景隐马尔可夫模型去噪处理和均值处理。该算法简单有效,仿真试验表明M—LCHMM的去噪效果优于目前许多已有的去噪算法。