无线传感器网络环境感知的节点定位方法

 节点定位是无线传感器网络的关键技术之一,许多应用都跟节点位置息息相关。针对基于RSSI的定位算法测距误差通常较大的问题,提出了一种环境感知的节点定位方法,该方法首先根据导标节点之间的相互关系,将网络覆盖区域划分为若干子区域,然后再通过他们之间的相互协作,分别确定出无线信号在不同子区域环境下具体的传播损耗模型,从而提高测距精度和定位精度。仿真结果表明,该方法能提高测距精度约15%~30%。     

社会认同本土化研究述评

自以社会心理学家亨利·泰弗尔为首研究的社会认同理论被引入国内以来,关于对其的理论开发、实证分析不仅覆盖众多领域且研究数量不断攀升.通过运用文献资料法、逻辑分析法、数理统计法等研究方法发现“社会认同”的本土化研究大多对理论停留在直接套用、误用阶段,所涉及到的理论创新较少,且缺乏系统开发与设计.总体来看,除去社会学和心理学两大绝对研究势力,社会认同在其他专业如体育领域的介入现今虽少但空间却十分广阔.     

潜艇水下定位合作声信号的低截获性分析

为了适应水声对抗演习中实时监控潜艇的位置,从检测能力和声呐方程2方面分析了合作声信号的低截获特性.对比研究了扩频信号与常规的CW信号和线性调频信号的低截获性能,并进行了计算机仿真验证.仿真结果表明:采用扩频信号具有较低的截获性能和较好的检测能力.     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

跨国公司在华R&D本地化的技术溢出效应的影响因素分析

跨国公司在华RD本地化的技术溢出渠道有模仿效应、竞争效应、培训效应和联系效应。要提高其技术溢出效应,可从这几个方面入手:加大科研投入,重视基础研究;完善竞争机制,促进跨国公司之间的竞争;加强本土企业与跨国公司的RD集聚;深化产业联系。     

Gabriel单子与模范畴的局部化

通过定义Gabriel单子来刻画模范畴的商范畴与局部化范畴,证明了Gabriel单子诱导的像和余像是等价的;其像为模范畴的局部化范畴,该局部化范畴等价于Gabriel单子确定的Kleisli范畴;其余像为模范畴的商范畴,该商范畴等价于Eilengerg-Moore范畴。     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。     

基于自然柱状特征地图的智能车定位

针对室外环境中手工测量柱状自然特征建立环境的特征地图(简称柱图)工作量大、精度低的问题,提出了一种基于激光雷达的地图自动生成方法.在此基础上,采用基于柱图的定位方法,使用迭代最近点算法进行地图匹配,提高了定位精度.仿真数据和实际数据的实验结果表明,该方法具有精度高、速度快等特点.     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。