Distributed localization for anchor-free sensor networks

Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their coordinates. Once there are not anchors to be deployed, those localization algorithms will be invalidated. Many papers in this field focus on anchor-based solutions. The use of anchors introduces many limitations, since anchors require external equipments such as global position system, cause additional power consumption. A novel positioning algorithm is proposed to use a virtual coordinate system based on a new concept--virtual anchor. It is executed in a distributed fashion according to the connectivity of a node and the measured distances to its neighbors. Both the adjacent member information and the ranging distance result are combined to generate the estimated position of a network, one of which is independently adopted for localization previously. At the position refinement stage the intermediate estimation of a node begins to be evaluated on its reliability for position mutation; thus the positioning optimization process of the whole network is avoided falling into a local optimal solution. Simulation results prove that the algorithm can resolve the distributed localization problem for anchor-free sensor networks, and is superior to previous methods in terms of its positioning capability under a variety of circumstances.     

Rough similarity degree and rough close degree in rough fuzzy sets and the applications

Based on rough similarity degree of rough sets and close degree of fuzzy sets, the definitions of rough similarity degree and rough close degree of rough fuzzy sets are given, which can be used to measure the similar degree between two rough fuzzy sets. The properties and theorems are listed. Using the two new measures, the method of clustering in the rough fuzzy system can be obtained. After clustering, the new fuzzy sample can be recognized by the principle of maximal similarity degree.     

机器人视觉伺服控制半物理仿真系统的研制

为了模拟机器人在自由运动的工作状态,验证实际物理手眼视觉伺服控制算法的效果,在4台PC机的基础上,用三维图形库OpenGL开发了仿真应用软件,组建了机器人视觉伺服控制半物理仿真系统。该仿真系统利用计算机三维图形学、机器人运动学和动力学、视觉测量以及视觉伺服控制等技术,成功仿真了在空间自由运动状态中,机器人对目标物体的捕获。     

多机器人交替定位中的信标机器人位置规划

研究了一种新的多机器人交替定位方式中的未来信标机器人位置规划方法。在位置规划方法中,首先根据未来信标位置应该满足的条件分别设置目标函数和非线性约束方程,其中目标函数是使三个信标机器人组成的三角形尽量接近等边三角形,非线性约束则考虑超声波测距模块的测量范围以及机器人队伍的探索方向等因素,然后用约束非线性优化算法计算未来信标位置。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于FFT的海底地形二维匹配技术

海底地图匹配技术是水下地形辅助导航的核心技术之一,它主要用来提高水下载体(AUV3的定位精度,提出了基于付立叶变换的海底地形二维匹配算法(FFT算法),通过FFT变换将频域中幅值引入匹配,设计了位置匹配圆板进行实时图位置匹配与方向搜索模板进行方向搜索.应用实际海图原始数据进行仿真,结果表明,该算法能够同时匹配出位置信息和方向信息,具有较高的匹配精度和抗差特性.     

基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制

机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题本文提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度和精度。本策略采用双环控制,外环在传统阻抗模型基础上引入非线性接触力微分项在保持系统稳定性的同时提高机器人对接触力变化的响应,有效降低接触力超调;内环为自适应滑模控制,并使用RBF神经网络逼近机器人动力学模型并补偿系统中不确定性扰动,提高了系统的鲁棒性,提高收敛速度并降低跟随误差。通过仿真与实验,验证了所提出的改进阻抗控制方法相比于传统的阻抗控制方法有更好的力控响应速度和位置跟踪精度,可有效解决机器人与环境接触瞬间的接触力超调问题。     

新建地方本科院校的定位及应用型人才培养模式的选择--以西安文理学院为例

依照我国和国际教育不同的分类方法，并依我国新建地方本科院校应用型分类和定位的共性特征，对我院定位进行了分项评析。在现实条件下我院应以培养高级应用型专门人才为本位，以建设具有特色鲜明和办学实力的多科性教学型地方知名本科院校为定位，找到应用型院校在专业设置、培养模式、人才形象、教育成果和科学研究等方面的共性选择。     

动词与相关句法成分的语序原则：结果成分居后

动词与相关句法成分的语序原则是结果成分居后,主要表现在时间词、在字短语、给字短语、到字短语的分布语序及动词前后形容词的语序五个方面。结果成分居后原则与时间顺序原则既有一致性,又有相异之处。     

从语用层面透析附加成分移位

在不同的语境中，由于表达的需要，句子的附加成分可以改变其通常的位置，发生移位，但有些移位并不改变原句式的语法结构关系和语义结构关系，所不同的只是语用风格色彩。从语用层面对各种类型附加成分移位现象作出理论层次和实际层次的分析具有很深的意义。     

一种指标权重信息不完全的多指标决策方法

针对指标权重信息不完全的多指标决策问题,提出了一种逼近于理想解的决策分析方法。首先,对指标权重信息不完全的多指标决策问题进行了描述;然后,依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决指标权重信息不完全的多指标决策问题的方法的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正、负理想解间的距离,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,给出了一个算例。