一种802.11功率控制MAC协议及仿真研究

提出了一种基于IEEE802.11的功率控制MAC(medium access control)协议,在控制包中包含发送功率和容许接收功率,通过两个通信节点之间的控制信息的交换来决定数据包的发送功率和限制其他邻节点的发送功率,有效降低隐藏终端和暴露终端之间的干扰,并且在数据接收的同时允许邻节点同时发送信息.通过仿真与802.11MAC协议进行比较,结果表明,在移动自组网中,该功率控制协议能够提高系统的吞吐量性能,而大大减少移动节点的功率消耗,提高节点的能量利用效率,并降低超过93%的系统能耗.     

一种基于移动设备的图形化查询的实现

提出基于移动设备的地图查询算法,定义了EGSQL查询语言,给出了EGSQL查询实现的标准流程.以公交路线查询为例说明了整个查询流程的实现.实际应用表明该体系具有良好的通用性和较高的查询效率.     

非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制

文章讨论了包含电机动力学模型的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种新型速度跟踪控制策略,使该非完整系统全局渐近稳定,并能有效克服外部扰动带来的影响,使系统具有良好的鲁棒性。仿真结果证明,该控制策略是有效的。     

基于移动智能体技术的先进日志审计系统

在对比常规的交换机镜像数据包和通过Sniffer抓包间差异的基础上,提出一种新的利用Sniffer抓包及移动智能体技术实现的日志审计系统．移动智能体技术实现的关键技术主要包括：移动智能体服务设施的构建,移动智能体技术的相关协议的制定,移动智能体路由方案的选择,移动智能体的控制和容错策略设置．该系统具有实现效率高、安装容易、运行稳定可靠、可以有选择的预过滤网络数据包,并生成有价值的审计日志等特点,能够为审计后续工作效率提高提供较好的支持,增强网络系统的安全。     

WAP（Wireless Application Protocol）应用技术探讨

根据WAP协议的总体开发原则和技术思路,研究WAP的应用模型,在此基础上分析了WAP协议栈的结构及各层提供的服务,探讨WAP在GSM移动通信系统中的应用,并展望其发展前景。     

移动通信系统中的无线定位技术及其应用

移动通信系统中的无线定位技术是一种新兴技术,有着广泛的应用前景,目前已得到了欧洲电信标准化组织、美国电信电子行业协会和世界各大通信公司的广泛重视。本文介绍了无线定位技术的基本定位方法,分析了在移动通信系统内实现移动台精确定位的主要技术难点和提高精度方法。     

SwiftDB:一个支持行业应用的移动数据库系统

SwiftDB是一个面向行业应用的嵌入式移动数据库管理系统,它的底层文件格式同时支持SwiftDB自己的.sdb格式和MicrosoftPocketAccess的.cdb格式;通过功能强大的同步服务器实现了移动终端对企业中心数据库的共享和同步,并屏蔽了中心数据库的异构性;通过引入接入代理层的概念,屏蔽了移动终端的移动性,从新的角度提出了一个在移动计算环境下实现数据库事务管理的完整方案;提供动态报表工具、嵌入式GIS/GPS应用平台、编程API等工具,使SwiftDB成为一个完整的移动应用开发运行平台;系统采用面向对象的实现技术,内部模块进行了合理的划分,可以针对具体应用的需求,进行十分灵活、细致的定制.经过试用,表明SwiftDB的设计简单实用,能够较好地满足行业移动计算的需求.     

Kalman滤波器在WCDMA功率控制中的应用

介绍一种适合于分组交换WCDMA无线网络的Kalman滤波器功率控制方法.当数据包连续传送时,信道干扰具有时域上的相关性,Kalman滤波器可用来预测干扰功率.通过干扰预测和路径增益的估计,可确定合适的符合SINR要求的发送功率.给出了仿真结果,结果表明,使用Kalman滤波器的功率控制方法可以提高功率控制的性能.     

基于Petri网的多机器人协作任务分配与导航研究

研究了基于Petri网理论的多移动机器人任务分配和导航策略问题.针对有限空间环境下的物科收集协作任务,提出了一种机器人路径选择方法,并建立了基本路口单元和工作空间的Petri网模型.通过任务分配模型实时规划物科仓库内的机器人,并对具有拐角特征的多机器人路径冲突给出了消解方法,建立了机器人冲突协调模型.通过分析任务冲突协调模型,避免了多机器人运动路径冲突.最后仿真实验验证了提出的多机器人任务规划方法的有效性.     

基于卷积神经网络的移动机器人声源定位方法综述

听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的声源定位效果显著改善。将移动机器人声源定位研究从网络架构与改进、声音特征类型、数据仿真与增强,以及多模态信息融合四个角度进行综合对比及分析,并对技术的应用提出思考与展望。