人体全消化道生理参数遥测胶囊体外连续跟踪定位方法

介绍了目前国际上常用的体内目标的定位方法即放射性同位素扫描和电磁场定位,分析了各自的优缺点,在此基础上提出利用目标体内密封的永久磁铁为磁标记物,在体表处检测多点磁场强度,并采用遗传算法解决非线性方程组的求逆问题从而获得胶囊在体内的位置和方向信息,实现目标在体内的连续定位.仿真实验表明,该方法定位精度在毫米级,完全满足实际应用需求.     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

论当代藏族女性汉语小说的本土化书写

藏族厚重的历史与民间文化深刻影响着藏族女性汉语小说的写作。自20世纪80年代以来,在现代文明和本土民族文化的双重语境中,藏族女性汉语小说写作日益呈现出某种混杂性,生成了一种富有民族特色的现代性女性话语。当代藏族女性汉语小说的本土化书写主要体现在藏族女性生命历程与藏民族文化记忆之间的互动、藏民族民间习俗的性别内蕴以及在现代化浪潮中藏族女性基于本土文化的多样抉择等方面,显示出当代藏族女作家对女性民族历史、女性主体重构的努力以及对本土民族文化女性化的深刻思考。     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.     

基于数据分析的多谐波源定位方法

谐波源准确定位是谐波治理的关键前提,电网复杂度的增加使基于模型的谐波源定位方法不再适用;随着电能质量监测装置的广泛配置,为基于数据驱动的谐波源定位方法提供了可能。现从大数据分析的角度出发,提出基于数据分析的多谐波源定位方法。首先,利用有功功率方向法筛选出主要的谐波源支路;然后,利用最大互信息值(maximal information coefficient,MIC)作为谐波电压超标节点谐波电压与可疑支路谐波电流间相关度评价指标,设定相关度阈值,当相关度超过该阈值时判断该支路为主要谐波源支路。所提方法不需要网络拓扑,利用电能质量监测数据进行分析便可实现主谐波源定位。仿真和实测数据验证说明了所提方法的有效性和工程实用性。     

叶尖结构变化对风力机噪声源分布特性的影响

为探究由水平轴风力机叶尖结构变化所造成的风力机噪声源分布特性的规律,利用圆盘声阵列系统对不同叶尖结构风力机采用近场声全息技术和远场波束形成技术进行噪声源识别.采集得到运行中的水平轴风力机在额定工况下的噪声信号,分析了噪声源声压级变化情况以及风力机噪声声源位置的分布规律.结果 表明:叶尖结构变化可以有效降低风力机的气动噪声,改变了风力机叶尖噪声的强度和产生位置,在一定程度上降低了叶尖噪声.通过对风力机叶尖结构的优化设计可以在不损害风力机气动性能的同时,实现较好的降噪效果.     

基于凸半定规划的RSS测距的合作式定位方案

无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了降低定位成本,减少能量消耗,常采用基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)测距,再利用最大似然ML (Maximum likelihood)估计法求解节点的位置。然而,ML估计为非线性、非凸性,难以获取全局最优解。为此,提出凸半定规划SDP(Semidefinite Programming)的合作式定位方案,利用凸半定规划策略将ML估计转换成凸优问题。同时,该方案考虑两类场景：源节点发射功率已知、未知。针对第一类场景,利用半凸松驰策略,并结合最小化最小二乘法,建立凸优表达式,最后利用CVX求解;针对第二类场景,先建立联合ML估计函数,再利用SDP估计,并结合起来简单的三步骤方案进行位置估计。仿真结果表明,提出的SDP算法的定位精度比SD/SOCP-1、SDPRSS平均提高了近15%至20%。此外,提出的SDP算法在所有场景的误差小于3m的出现概率占0.8,而SD/SOCP-1、SDPRSS算法小于0.5。     

基于ZigBee网络的室内定位系统的设计与实现

针对当前室内定位系统成本高、精度低、可靠性差的缺点,设计出了一种基于ZigBee无线传感网络的无线室内定位系统.系统硬件以德州仪器公司CC2530片上系统为核心,软件基于德州仪器公司Z-Stack协议栈将测距标定与完整定位流程结合起来,通过测量接收信号强度计算待定位节点到参考节点的距离,然后利用三角形质心算法进行定位,确定待定位节点坐标.实际测试表明:该室内定位系统操作简单,可靠性高,定位精度达到95 cm以内,定位误差期望为9.76 cm.     

低信噪比下的变步长最小均方自适应算法及其在时延估计中的应用

为提高变步长最小均方(LMS)自适应算法在噪声干扰下的时变时延跟踪性能,提出改进的变步长LMS自适应算法.该算法对MVSS-LMS算法进行误差均值补偿,改步长因子固定范围约束为动态变化约束;使用HB加权突出自适应滤波器权系数峰值,采用滑动窗遗忘加权减小计算复杂度.自适应时延估计仿真实验和消声水池目标被动定位试验表明:相比于参数固定条件下的MVSS-LMS算法和SVS-LMS算法,改进算法能够获得更好的时变时延跟踪性能.     

S变换的火车车轮扁疤信号检测

为准确、快速检测车轮扁疤以保障列车行车安全,针对振动加速度传感器采集的车轮扁疤信号持续时间短、突变快的特点,采用短时能量判决和S变换时频分析方法相结合的算法对含有扁疤的振动信号进行检测定位。对典型扁疤信号进行频谱分析发现扁疤信号主要集中在2500Hz以下的频带范围内。通过对低通滤波后的振动信号进行短时能量判决筛选出扁疤可能存在的数据段,经S变换后,信号的突变特性表现明显,可以确定扁疤的起振时间。MATLAB仿真证明：该算法能够准确地对扁疤信号进行检测定位,并较其他方法步骤更简洁、定位更准确。