人防车载警报器的软硬件设计

以AT89C52单片机为控制核心，设计了新颖、实用的车载式警报器。着重介绍了此警报器软硬件设计思想和具体实现电路。     

智能网是实现固定网和移动网个人通信的基础

从智能网与个人通信的关系出发，讨论智能网的业务处理模型；根据个人通信的基本要求，讨论如何利用智能网，在固定网和移动网中实现基本的个人移动业务。     

频率色散移动信道的仿真模型分析

通过分析频率色散移动信道的衰落特性，分别对该信道在快衰落特性，慢衰落特性以及同时考虑快衰落和慢衰落这三种情况下建立了数学模型和计算机仿真模型，并对计算机仿真结果进行了分析，提出了相应结论。     

手机媒体对麦克卢汉理论的诠释及拓展

手机已经成为大众媒体,有几个显著特点:方便、快捷和便宜。手机媒体诠释并拓展了“地球村”、“媒介即讯息”和“媒介是人的延伸”等三条著名的麦克卢汉定律。手机媒体使互动的“地球村”变成了移动的“地球村”,成为人的综合器官的延伸。     

轮式移动操作机器人的鲁棒跟踪控制器设计

针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性，为其设计了鲁棒跟踪控制器，即采用分段运动学到动力学为移动平台设计动力学跟踪控制器，并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器，利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值，从而补偿平台与机械手间的不确定量,通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真，结果表明此控制器具有较强的鲁棒性。     

竞争优势和中国当地手机制造企业的崛起

本文从技术学习的角度 ,探讨促进中国当地手机制造企业崛起的成功因素。本文主要研究两个问题 :(1)当地企业的进入条件是什么 ?(2 )当地企业的竞争优势是什么 ?横向的产业结构、独立技术供应商的出现、迅速增长的国内市场和恰当的进入时机是当地企业成功进入的四个关键因素。当地企业的竞争优势主要包括组织信心、政府支持、面向当地市场和渠道优势     

A distributed adaptive multi-hop certification authority schemefor mobile Ad Hoc networks

1.INTRODUCTION Amobileadhocnetwork(MANET)isanau tonomoussystemofmobilenodesconnectedbywire lesslinks,theunionofwhichformsacommunication networkmodeledintheformofanarbitrarycommu nicationgraph[1].Thesalientfeaturesofadhocnet worksposechallengesinachievingsecuritygoals.In wirednetworks,anadversarycannotattacknetworks untilitconnectswiredphysicallink.Bycontrary,an attackinwirelessnetworksmaycomefromanyloca tion.Thereforeadhocnetworksmustadoptdis tributedcertificationauthority(CA),otherwis…     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

采用模糊免疫PID控制的移动机器人避障误差仿真研究

当前,移动机器人运动规划路径较长,实际运动轨迹与理论运动轨迹误差较大。对此,设计了移动机器人模糊免疫PID控制系统,并对控制系统输出误差进行仿真验证。建立移动机器人平面简图,给出机器人运动方程式,采用平面栅格来描述机器人运动规划路径。引用传统PID控制器并进行改进,设计了模糊免疫PID控制系统,给出了移动机器人PID控制输出系统在线调节流程。采用MATLAB软件对机器人输出误差进行仿真,比较PID控制和模糊免疫PID控制输出误差大小。结果显示:移动机器人采用传统PID控制系统,稳定调节时间为1.0 s,产生的最大误差为0.83 mm,系统输出误差较大;移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,稳定调节时间为0.5 s,产生的最大误差为0.59 mm,系统输出误差较小。移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,响应速度快,追踪误差较小,从而提高系统的稳定性。