IP地址盗用技术研究

该文提出通过即时查询网络设备的MIB库信息,快速确定盗用IP地址用户所在网络端口,定义了了快速定位——验证模型,最后结合SNMP 编程,给出了具体的实现办法。     

IP地址盗用接口的快速定位模型

本文提出通过即时查询网络设备的MIB库信息,快速确定盗用IP地址用户所在网络端口,定义了快速定位——验证模型,最后结合SNMP 编程,给出了具体的实现办法。     

对深度学习中目标定位不确定度评定的讨论

得益于深度学习技术的快速发展,高准确率的目标自动定位得以实现,这为各领域的智能化转型提供了极大的助力。然而,尽管大多数情况下基于深度学习的目标定位方法都能够获得较为精确的输出,但一些误差较大的定位结果还是难以避免。正因为缺少规范的不确定度评定,所以那些误差较大的定位结果难以被有效地消除,进而影响了基于深度学习的目标定位方法的工程化应用。从符合计量规范的测量不确定度入手,讨论了当前深度学习中目标定位技术评价指标的意义和不足,并提出了对规范化目标定位技术不确定度评定的建议。     

考虑事件触发输入的船舶自适应动力定位控制

为解决实际海况下全驱动船舶的动力定位控制任务存在参数不确定、模型结构不确定和通信资源限制等问题,本文提出一种具有事件触发输入的鲁棒自适应动力定位控制算法.该算法采用径向基函数神经网络对系统模型不确定进行逼近,同时针对通信带宽受限问题,设计了一种具有事件触发机制的执行器输入,降低了控制器和执行器之间的信道占用.此外,该算法还解决了状态变量与执行器增益不确定性之间的强耦合问题,并且设计了在线更新的自适应参数去补偿执行器增益不确定,以确保船舶能够稳定执行动力定位任务.利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统中所有误差变量都满足半全局一致最终有界收敛.通过对比仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

电动换向器双光电计时和定位方法研究

为了降低电动换向器的不确定度,提高其稳定性、可靠性,使其更方便在工业现场使用,针对电机直接驱动的电动换向器,在分析单光电计时方法的工作原理、缺陷的基础上,提出了一种双光电计时定位方法,并进行了实验测试.理论分析和流量计法检定结果表明:在电机性能很稳定的情况下,在换向器喷嘴中心点与两侧计时,所得的不确定度数值较为接近.基于双光电开关,可以实现电动换向器的自动定位和分水器自动复位,解决了换向器上电后分水器位置判断和自动定位的问题.行程差法测试结果表明:电动换向器不确定度可达0.0006％.     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的移动机器人定位方法*

针对移动机器人定位过程中噪声统计特性不确定的问题,提出一种模糊自适应扩展卡尔曼滤波定位方法。利用模糊理论和协方差匹配技术对扩展卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差R进行自适应调整,实现定位算法性能的在线改进;同时采用传感器故障诊断与修复算法来监测传感器的工作状态,提高定位算法的鲁棒性。将该方法用于观测噪声统计特性未知情况下的移动机器人定位。实验结果表明,该方法可以有效地降低观测噪声先验信息不确定的影响,提高机器人定位的精度。     

基于无线网络节点相似度的室内定位算法

针对RSSI测距定位技术在室内环境中受到的随机干扰大,干扰变化情况不确定,定位结果误差较大的问题,提出了一种基于无线传感器网络节点相似度的室内定位算法。首先通过无线传感器网络的连通特性确定位于网络盲节点周围的几个信标节点,利用数据拟合的方法确定节点工作电压对RSSI距离测量的影响,然后根据拟合结果对不同工作电压下测得的RSSI值进行修正,利用修正后得到的RSSI值计算得到网络节点之间的相似度值,并利用该相似度值作为距离测量和定位结果的自校正系数,对定位结果进行修正,从而获得精度较高的定位效果。实验结果表明该定位算法具有较高的定位精度。     

基于矿井WiFi通信系统的混合定位方法研究

分析了现有矿井目标定位方法原理及存在的问题:非测距定位中的基于射频识别技术的定位方法、基于蜂窝小区标识的定位方法和无线传感器网络定位方法只能确定目标节点的范围,定位精度较差;测距定位精度较高,但基于到达角度的定位方法、基于到达时间的定位方法和基于到达时间差的定位方法对硬件设备要求较高,难以在煤矿井下应用;基于接收信号强度的定位方法易于实现,但受环境噪声影响较大,定位精度降低。提出了一种基于矿井WiFi通信系统的混合定位方法,该方法分粗细两步进行定位:粗定位采用基于蜂窝小区标识的非测距定位方法,确定目标所在的小区范围;细定位采用基于接收信号强度的测距定位方法。该混合定位方法可以在不增加定位系统复杂度的情况下提高目标定位的精度。     

企业市场战略DSS的设计和实现

从决策支持的角度看,企业市场战略决策主要要解决两个问题:市场及其发展方向的评价和决策,产品及其发展方向的评价和决策,企业市场战略DSS可以在销售MIS的基础上增加市场发展模块、产品发展模块及外部数据库所组成。对市场发展模块,本文详细讨论了对统计资料进行组织分析,确定各市场面的规模、细分市场的标准及市场竞争状况的办法和程序,提出了为选择目标市场提供决策支持的办法。对产品发展模块,文章提出了评价和优化产品结构的方法和利用产品定位映象图来确定产品发展方向的方法。文章最后简单讨论了系统的实施问题,     

一种车牌识别系统中的混合车牌定位方法

提出了一种新的粗定位和精细定位相结合的车牌定位方法.首先采用一种基于垂直边缘和车牌句法的车牌粗定位算法,确定车牌候选区域,剔除伪区域,粗定位可以快速地将车牌从原始车辆图像中截取出来,同时精确确定车牌的上下边界.然后再进行基于旋转差分投影的车牌水平精确定位与倾斜校正,由于水平定位和倾斜校正同时进行,提高了水平分割的精度并降低了定位时间.实验表明该混合方法能快速、精确地进行车牌定位,有效地解决了复杂背景下的车牌定位精度不高的问题,同时对模糊车牌具有很强的抗干扰性.     

基于H~∞鲁棒滤波技术的列车组合定位方法研究

列车实时定位是列车控制系统的重要环节。针对列车定位系统中模型不确定性和外部干扰不确定性,提出了一种基于鲁棒估计理论的列车组合定位方法。文中以鲁棒滤波为基础,设计联邦结构的多传感器信息融合算法用于定位计算。仿真结果表明,组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全,为提高列车组合定位系统的鲁棒性,进行了有益的尝试。     

基于RFID技术的室内定位算法研究

为了提高室内定位系统的性能,使用主动式射频识别技术设计了一种应用于室内环境的低成本定位仿真算法。算法引入参考标签辅助定位,利用布局方式造成接收信号强度的不同对待定位的电子标签进行方向与距离上的估测。详细介绍系统的布局方式,仿真了不同布局方式对系统定位精度的影响。根据仿真分析,最终选取了一种适合于化工企业生产车间的人员定位方案,该方案提高了定位精度、降低了系统的成本,具有一一定的实用意义。     

船舶动力定位非线性自适应反步控制器设计

针对扰动不确定非线性船舶动力定位问题,提出了一种带观测器的不确定扰动非线性船舶动力定位自适应输出反馈控制.设计了一个非线性观测器,从附有噪声的输出中估计出船舶位置以及运动速度.用滤波后的位置信号,针对扰动不确定非线性船舶设计带观测器的自适应反步控制器,该控制在Backstepping设计方法的基础上引入积分环节,对存在未知参数和动态不确定扰动的船舶能有效的改善系统性能.根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

新的鲁棒滤波算法及在微机电系统–惯性导航系统/全球定位系统中应用

为了提高系统对不确定干扰的鲁棒性并保持较高的精度, 提出一种新的鲁棒滤波算法. 当系统满足可检测和可镇定的条件时, 通过引入适当的滤波增益矩阵, 得到指数稳定的滤波器, 从而将不确定干扰对估计误差的影响限制在给定的范围内, 实现鲁棒性和精度的要求. 用微机电系统–惯性导航系统/全球定位系统组合导航系统中得到的试验数据对该算法进行离线验证, 试验结果表明, 新算法的计算量较小, 并且在有不确定噪声干扰的情况下能使系统保持较高的精度.     

动力定位船舶自适应滑模无源观测器设计

针对带有模型参数不确定性的动力定位船舶,提出一种动力定位船全速域自适应滑模无源观测器,解决了现有观测器只能应用于低速作业动力定位系统的问题.采用速度估计误差作为滑模面,设计切换自适应律估计模型不确定项上界,保证了观测器增益的有界性和系统鲁棒性.对速度估计回路的无源性进行了分析,并证明了观测器的稳定性.最后利用船舶动力定位系统半实物仿真平台,验证了算法的有效性.     

航空发动机在线振动监测系统的开发

立体仓库堆垛机定位控制中由于测量产生的误差,如编码器存在累积误差的缺陷,激光测距仪因震荡等不确定因素产生误差,严重影响堆垛机的定位精度。针对堆垛机此类定位控制精度问题,采用组合定位的控制方法,即双闭环控制方法。粗定位与精确定位结合使用,在低速段用精定位反馈,提高定位精度。最后对堆垛机的定位误差进行了分析,结果满足控制系统的要求。实验证明,该方法很好的实现了立库堆垛机运行的精确定位问题,定位精度在3㎜范围内,符合定位要求。     

基于极大后验估计和模糊控制的水下无源定位技术

针对高海况条件下因海流扰动的影响导致观测噪声方差未知时变的特点, 基于模糊控制技术提出一种基于FCMAP-UKF 滤波技术的水下无源组合导航系统状态估计方法. 该方法在滤波迭代过程中引入模糊自适应因子, 对未知观测噪声方差阵进行动态调节, 提高了系统的自适应能力和鲁棒性. 滤波结果表明, 该系统在达到传统方法精度的同时, 能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响而进行有效的定位导航.     

基于Dempster-Shafer的飞行机器人多目标视觉定位方法

在受到遮挡物影响的室内环境中,飞行机器人接收数据中常伴有不确定性因素,为了解决复杂室内环境下高精准定位问题,提出了基于Dempster-Shafer的飞行机器人多目标视觉定位方法。根据飞行机器人控制原理,分析飞行位置与期望位置存在偏差,通过提取颜色特征和边缘特征建立多目标模型。设计地面标记,采用迭代算法对标记地面目标进行局部最大化概率计算,以此适应多目标形变,通过Dempster-Shafer证据推理方法获取目标精准位置,由此完成多目标视觉定位。在实验场地支持下,将传统方法与Dempster-Shafer证据推理方法进行对比分析,由结果可知,Dempster-Shafer证据推理方法定位精准度最高可达到96%,对提高室内定位精准度具有一定价值。     

Virtual manipulator-based binocular stereo vision positioning system and errors modelling

There is a bottleneck of mobile robots positioning technologies for uncertain goals in complex field environment. Owing to the disturbance of the environment, the objects are hard to be located precisely by robot manipulator. Aiming at the positioning problem, binocular stereo vision system and positioning principle of the picking manipulator in virtual environment (VE) were proposed and expatiated upon; in addition, the manipulator positioning model was built in VE, and the manipulator positioning simulation system was developed by Microsoft Visual C++ 6.0; and the binocular stereo vision system platform with a three-coordinate guideway positioning was constructed for test; what’s more the error sources of vision positioning system was analyzed, and the camera system error was established; the mathematical model of experimental error and the camera calibration matching error were also found; with the developed robot manipulator positioning simulation software and vision system hardware, an experimental platform of positioning system was constructed, and using the platform, the stereo vision data was mapped to the manipulator and was guiding the accurate positioning in VE. Finally, experiment of positioning error compensation was carried out. Results of simulation in VE and the experiment showed that the vision positioning method was feasible for positioning in the field environment; it can be applied to control robot operation and to correct the positioning errors in real-time, especially to the long-range precision modelling and error compensation of robots.     

鲁棒自适应滑模虚拟执行器设计

为了解决具有不确定性的非线性系统发生执行器故障后的安全运行问题,针对未建模动态、外界扰动和参数不确定等各种不确定性的综合影响,提出了一种鲁棒自适应滑模虚拟执行器控制重构策略.该方法利用滑模控制具有鲁棒性的特点消除不确定性的影响,采用参数自适应方法使得无须己知不确定项的上界,同时具有虚拟执行器不改变标称控制器结构和参数的特点.采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和鲁棒性.通过动力定位船仿真验证了该方法的有效性.