面向建筑空间的OFDM信号定位性能分析

针对利用OFDM信号进行定位时信号非连续性问题,提出一种粗检测和精细检测结合的测距方法,将距离测量转换为不同尺度的时延样点,采用时域粗检测快速估算接收OFDM信号的最大相关峰值,然后对传输时延进行频域精细测量,提升了小数倍采样周期时延测量的精度。在此基础上,分析了OFDM信号的定位性能,仿真结果表明,当OFDM信号在信噪比-11dB的情况下测距误差由3m左右(子载波数512)降至1m(子载波数4096)。     

基于非线性规划的室内TOA测距值优化方法

在室内环境中,无线信道中的非视距和多径传输等效应严重影响了到达时间（TOA）定位系统的测距值精度,从而导致较大的测量误差和定位误差。将测距值优化抽象为非线性规划问题,在实现视距/非视距（LOS/NLOS）场景识别的基础上,利用TOA测距误差模型和“目标-基站”间的几何约束为序列二阶非线性规划方法设置合理的初始值,建立了目标函数和约束条件,对定位测距值进行了有效校正。利用典型的TOA测距误差模型进行了仿真验证,利用具有TOA测距功能的无线定位节点在办公环境中进行了实测验证。结果表明,该方法优化后的测距值精度明显优于原始测距值和传统的测距值修正方法,从而验证了该方法的有效性。      

基于蓝牙4.0的接近度分类室内定位算法

蓝牙4.0技术已经广泛应用于手机、平板电脑等移动终端设备,使得利用其实现室内定位具有极其广阔的应用前景。通过对蓝牙4.0技术的研究,根据蓝牙4.0 RSSI损耗特征进行接近度分类,提出一种限定区域k-近邻改进算法。实验结果表明,运用优化后的RSSI指纹定位算法室内定位平均误差可达到dm级,可充分满足商用室内LBS“m级”的定位精度和“s级”响应的需求。     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

行星“粉碎机 ”

如果我们说有一种机器可以把如地球、火星那么大的行星"磨成"粉末,或许有人会说我们是痴人说梦,要么那是魔幻电影中的场景。然而,在浩瀚的宇宙中的确有一种天然的行星"粉碎机"。这是一种奇特的天体,它可以像粉碎机那样把岩石行星"磨碎"成粉末。英国华威大学的天体物理学家指出,能"粉碎"行星的天体是白矮星。     

高职英语口语教材编写刍议

研究分析发现,高职院校的学生迫切需要学到与工作实际相贴近的英语交流技能,因此,笔者拟从教材编写的实用性和科学性的角度,对英语口语教材的编写进行分析,如教材编写的依据和内容等等,探讨以实际工作情景教学为基础的、具有专业群特色的英语口语教材的编写。     

空间预警仿真系统研究

以美国的空间预警系统SBIRSHigh为参考,对空间预警系统的建模与仿真进行了研究,提出了仿真系统的设计思路,采用模块化建模的方法建立了相应的仿真模型,并对模型中最复杂的部分——场景生成模型进行了详细的描述。     

UWB与GNSS结合的室内外一体化定位系统设计

针对电力北斗安全应用、自动驾驶导航等应用场景对室内外一体化无缝定位的迫切需求,设计了一种将UWB与GNSS结合的一体化无缝定位系统.通过将UWB标签与小型化GNSS模块集成到手持智能设备上形成一体化定位终端,服务器软件对卫导结果与超宽带定位结果进行融合,输出连续定位结果.实验结果表明,该系统可以实现人员的室内外一体化无...     

基于主动度量学习的空中交通相似场景识别

空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素.如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略.考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM...     

自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。