一种针对VFH系列算法阈值敏感问题的改进策略

针对VFH系列算法的阈值敏感问题,提出了一种新的自适应阈值改进策略.综合考虑移动机器人硬件特性、运动特性和目标点环境设置初始阈值、确定阈值范围.使用阈值评价函数,对可选范围内的每组阈值与可通行方向进行综合评价,使得机器人能够实时选取适合当前情况的阈值.最后在ROS上实现算法,并使用EAI移动机器人平台进行多次对比实验.实验结果证明,使用自适应阈值改进策略后,机器人能够避免局部死区,并在目标周围存在障碍物时,以较短的无碰撞平滑路径顺利到达目标位置.     

一种收发同时工作的集成有源阵天线

一种收发同时工作的集成有源阵天线沙济彰Ｐ．Ｓ．ＨａｌＭ．Ｊ．Ｃｒｙａｎ（河海大学常州分校，常州２１３０２２）（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＢｉｒｍｉｎｇｈａｍ，Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ，Ｂ１５２ＴＴ，Ｕ．Ｋ．）有源天线是指把有源器件集成到天线之中，或将两者...     

基于自回归动态神经网络的逆模型辨识及在线控制

研究了自回归动态神经网络及其学习算法，提出应用于动态逆模型辨识的结构，并与ＰＩＤ控制相结合形成了非线性动态对象的在线自适应控制系统．仿真结果表明此方案简单可行，克服了静态网络的一些局限性．     

一种自适应抑制工频干扰的新方法

在电子测量系统中,被检测的信号有时叠加有某种周期信号的干扰,如最常见的工频干扰。这类干扰信号的频率若落在有用信号的频谱范围之内,用频域处理方法则很难将其单独消除。在这种情况下,自适应滤波技术是一种有效的方法,它能自动跟踪干扰信号的相位和幅值,使干扰成分得到有效抑制而不损害有用信号。本文在自适应技术基础上,进一步提出一种抑制周期信号干扰的新方法,即以自适应算法综合一组离散傅立叶级数（Discrete Fourier Series,DFS）,用以抵消采样序列中的周期性干扰。这种方法可应用于工业或生物医学测量系统中消除工频干扰和其他周期性或准周期性干扰。     

自适应滤波算法的一个改进方案

本文提出了LMS算法的一个改进方案。该方案可在收敛速度与稳态误调噪声间作出折衷。理论分析及模拟结果证明了该方法的优良性能。     

中日两国接受西学途径之差异——关于适应主义策略差异的探讨

适应主义策略是沙勿略、范礼安、罗明坚、利玛窦等耶稣会士在东方传播天主教的重要方法之一。适应主义在中日两国选择了完全不同的针对对象:日本的平民阶层和中国士大夫群体。适应策略在中日两国工作对象的差异,是导致中国缺乏类似日本兰学阶段的原因之一。     

无线CDMA通信中的2-D RAKE接收机

利用天线阵提供空间维数的空时信号接收,能够明显降低多址干扰和抗多径衰落,提高系统的性能.研究了天线阵的RAKE接收结构,推导了MMSE波束形成与1-DRAKE接收机相结合,扩展为2-DRAKE接收机的性能.此外,还给出了一种估计系统期望信号的信道参数的方法.     

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。     

一种用于高动态图像的自适应编码方法的改进研究

高动态图像亮度变化范围较大,当前编码方法采用DCT技术描述高动态图像信号的变换,无法准确描述图像细节、频率突变的高动态图像信号,导致编码后图像的极亮和极暗区域可视性低、细节不丰富。提出一种新的用于高动态图像的自适应编码方法,分析了高动态图像编码过程,通过小波变换实现高动态图像信号描述形式的自适应变换,对高动态图像进行多尺度分解,获取不同尺度的高动态图像信息,得到子带图像;对各子带图像的小波系数进行量化,以达到提高图像码率的目的。在此基础上,选用Log Luv(TIFF)编码方法,对高动态图像信息数据间的统计相关性进行滤除,完成高动态图像的自适应编码。实验结果表明,采用所提方法对高动态图像进行编码后,得到的图像质量较高;且在编码效率较低的情况下,仍能保持较高的图像质量,编码性能明显优于预测编码方法。     

基于认知体系的自适应行为建模方法

预见性自适应行为的自主管理过程和自主目标实现,是目前人工智能领域的一个重要研究方向。基于SOAR认知体系框架设计了一种预见性自适应行为模型,将SOAR认知体系中的问题解决机制和学习机制应用到模型设计中,根据任务要求在特定的问题空间中设计合适的操作符,利用操作符实现状态的转移,达到预期目标状态;并在移动机器人的行为规划中实现了该模型,应用表明在实际环境中移动机器人可以自主进行行为选择,完成任务,取得了良好的仿真效果。