基于有向弧的多边形拓扑关系生成算法

本文提出了一种基于结点弧段邻接关系自动生成多边形拓扑关系的算法,对每个结点的关联弧段按方位角排序并对这种排序进行了补充定义,对弧段的方向也作了相关规定。以此为基础,本算法避免了多边形内角的重复计算和反复搜索,提高了建立多边形拓扑关系的效率。最后,对该算法进行了分析和实例计算。     

一种基于抽象点的网络拓扑自动生成算法

本文提出了一种基于抽象点的网络拓扑自动生成算法,该算法先将常用的拓扑结构环形拓扑抽象为一个点,然后利用树形目录显示时的坐标生成算法来获取抽象经以后的各个网关设备在整个网络拓扑图中的相对坐标,最后,以此为基础,对抽象点进行逐步恢复,从而获得整个网络拓扑连接的坐标体系。该算法能最大限度减少网络管理人员的人工干预,具有良好的实用效果。     

拓扑多边形自动构建的一种改进算法

多边形的构建是地理数据拓扑关系建立的难点之一,其算法的自动化、速度和复杂性一直是GIS界研究的一个重点。在分析文献犤6犦算法局限性的基础上,根据解析几何的原理,提出了一种基于方位角计算的拓扑多边形自动构建的改进算法,较好地解决了多边形构建中弧段断开处理和多边形拓扑关系确定的问题。所提算法结构清晰、简单易懂,且程序容易实现。     

基于井下人员的异常轨迹分析方法研究

针对井下作业人员轨迹数据信息多维度和稀疏性等问题,提出了基于离群点的异常轨迹筛选ZFMTRAOD算法,首先通过对轨迹子段建立R-tree索引提升检索速度,然后利用离群检测思想对邻域半径内轨迹子段的数量和平均时间判断轨迹是否异常,最后利用井下作业人员的轨迹数据对算法的性能进行比较,发现基于离群点的井下人员轨迹分析算法不仅能判别出井下作业人员异常轨迹的类型,还提高了异常轨迹判别的准确率。     

基于有向弧的改进多边形拓扑关系生成算法

文章提出了一种基于有向弧段的多边形拓扑关系生成算法,改进了传统算法.算法对每个结点的关联孤段按方位角排序并对这种有序性进行了补充定义,同时为弧段增加两个方向相关的字段,分别表示弧段的方向和是否被遍历过,搜索多边形的同时对遍历过的有向孤段加以标记.本算法避免了多边形的反复搜索和内角的计算,提高了建立多边形拓扑关系的效率.最后,时该算法进行了分析和实例计算.     

GIS中孤岛和内点快速归属算法

针对GIS拓扑数据结构的建立,该文提出了一种快速进行内点和孤岛归属的算法．算法首先利用“面积法”实现外多边形的识别并获得外多边形左极点,然后利用“改进的射线法”将识别后的外多边形左极点和内点向左侧引出射线,并获得与弧段的交点,最后利用弧段的特征获得外多边形和内点的归属关系．由于该算法充分利用了弧段的特征,从而避免了多边形的组织和弧段的重复处理以及非直接包含关系的判断,保证了海量数据生成拓扑数据结构的效率．同时文章还对归属中的退化问题提出了解决方案．算法的实际应用表明,该算法具有较高的效率和较强的实用性．     

矿井无线传感器网络的层次型拓扑结构优化

针对矿井环境复杂、布线困难的特点,根据矿井实际环境和系统需求,构建了井下无线传感器网络的四层分簇式链状拓扑结构。研究了固定节点网络、移动节点网络、整个网络的拓扑形成过程,其中移动网络拓扑结构的构建采用组合加权的LEACH算法来实现,实验仿真表明该算法能够有效降低移动节点的能耗,延长整个网络的生命周期。同时,针对井下人员的移动性,分别提出了移动节点的加入策略和离开策略。该系统具有多层次、稳定性好、可扩展性强等特点,为矿井监测系统进一步的数据传输、融合和人员定位奠定了较好的基础。     

面向流数据处理的数据中心网络拓扑研究

作为网络服务的底层硬件平台,数据中心的网络拓扑结构及工作机制对于上层的应用服务的性能具有决定性的作用。传统数据中心采用的树形分层结构已经难以满足新一代网络服务的需求,特别是在数据流的应用上传统的网络结构更加无法适用。因此,提出一种针对流数据处理的新型模块化数据中心拓扑构建方式并设计以服务器为中心的路由算法。该方案采用低造价的商业级交换机构建数据中心网络,在降低构建造价的同时提高网络的吞吐量及容错性能。实验表明,所提出的拓扑结构及路由算法在流数据处理上的网络吞吐量表现优于传统的树形结构并且具有更好的容错性能。     

基于夹角变化趋势的多边形自动搜索和生成算法

利用左转算法生成多边形是GIS中面域组织和拓扑关系建立的常用算法。根据算法规则,对于由顺时针方向和逆时针方向建立的多边形都可以生成多边形文件,这就会产生一些重复多边形和无效的多边形。为此,提出了基于夹角变化趋势判断多边形搜索方向的算法,根据左转或右转算法得到的点组顺序,分别计算由起始点出发的弧段的方位角,根据相邻弧段夹角的和来判断多边形的搜索方向,实现了每一多边形都是由左转算法生成,完成了多边形的自动建立。该算法有效地判断了多边形的搜索方向,避免了无效多边形的生成。     

基于预处理的城市路网拓扑结构构建算法

路网拓扑结构构建是最优路径规划的基础。针对MapInfo数据格式电子地图不具备拓扑结构,且现有拓扑结构构建算法精度低、效率差等不足,提出在路网拓扑结构构建前,应用缓冲区分析技术和计算区域质点等预处理方法,对原始路网不规则的关系进行分类和道路信息补充,以此为基础创建路段和节点图层,建立路网拓扑关系。应用该算法,在VB6.0开发环境和MapInfo二次开发控件MapX支持下,实现了重庆市路网拓扑结构的构建。实验结果表明,该算法构建精度和效率明显提高。     

改进卡尔曼滤波的井下组合导航定位算法

为解决井下人员定位算法定位精度不高的问题,提出基于微惯性导航系统和无线传感器网络的井下组合导航定位算法.通过井下无线网络、惯性定位终端采集相关信息数据,利用行人航迹推算算法和改进加权质心定位算法分别估算出目标点的坐标和速度.将这两种算法通过正弦余弦蝙蝠融合算法优化后的卡尔曼滤波组合导航定位,估算出目标点最终的位置坐标....     

基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法

针对传统的行人航位推算(PDR)算法由于步长和航向累积误差导致定位精度较低,不能满足井下人员精准定位需求的问题,提出了一种基于长短时间记忆网络(LSTM)个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法。首先采集井下人员运动中的加速度、陀螺仪惯性信息,解算每一步运动距离构建步长数据,通过离线训练获得井下人员个性化步长估计LSTM模型;然后在在线预测阶段通过矿用本安智能手机实时采集加速度、陀螺仪、地磁等井下人员运动数据,分别采用步伐检测算法、个性化步长估计模型获得井下人员运动步伐及每一步的步长,利用卡尔曼滤波融合航向估计算法获得航向角;最后根据步长估计和航向角预测井下人员当前位置。在内蒙古鄂尔多斯市高头窑煤矿采集井下人员运动数据进行试验,结果表明:基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法对井下人员运动中的步伐检测精度为96.5%,步长预测精度为90%;在井下真实环境中的相对定位误差为2.33%,提高了煤矿井下人员定位的精度。     

基于ZigBee的井下人员监测系统设计

获取矿井下人员的实时信息,对煤矿安全生产具有十分重要的意义。以ZigBee无线通信技术为基础,设计一种井下人员定位基站,其中包括CAN通信及数据处理装置,并利用极大似然估计算法精确地定位井下人员的位置,实现了地面管理中心对井下人员的定位监测和管理,为煤矿安全管理和生产提供重要保障。     

混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法研究

针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化Elman神经网络,利用混沌粒子群优化算法对神经网络权值和自连接反馈增益因子寻优。再次用指纹数据库对优化过的Elman神经网络进行训练和测试,建立神经网络定位算法模型。最后通过无线终端采集定位点的指纹数据,由神经网络定位算法模型进行实时定位。经试验表明,该井下人员无线定位方法平均定位误差为1.35 m;而混沌粒子群算法优化Elman神经网络定位算法,其算法全局搜索能力更强,更适合井下时变环境中应用。     

一种新型井下人员组合定位系统设计

针对目前井下人员定位精度低、无法实时全局定位、搜救被困人员困难等问题,设计了一种基于微惯性测量组合(MIMU)导航技术和WiFi技术相结合的井下人员组合定位系统;给出了发生矿难后的基于该组合定位系统的搜救方案。该系统利用WiFi提供的可靠位置信息来给定MIMU最初的位置信息并校正MIMU的位置,弥补了MIMU误差随时间累积的缺点;利用MIMU的实时全局定位来弥补WiFi的局部定位。选用卡尔曼滤波将两者进行信息融合,进行最优组合处理。测试结果表明,该系统实现了对矿井井下人员实时三维全局定位及快速搜救,具有一定的工程实际意义。     

改进的井下人员定位PDR算法研究

传统的行人航位推算(PDR)算法用于井下人员定位时,因步频检测、步长估计和航向估计阶段的姿态累计误差导致定位误差逐渐增大,而常用的零速校正、航向漂移消除、步态信号优化等误差修正方法无法改变PDR算法的固有缺陷,定位精度有待提高。提出采用改进的峰值检测法实现PDR算法中步频检测,基于深度循环神经网络(RNN)实现步长估计。将改进的PDR算法用于井下人员定位:首先采用手机加速度传感器、陀螺仪、磁力计获取行人运动数据;然后采用改进的峰值检测法获取固定时间间隔内的平均步频,与时间间隔、加速度及加速度方差作为特征输入训练后的深度RNN模型进行步长估计;最后结合估计的航向角预测人员当前位置。试验结果表明,改进的井下人员定位PDR算法对测试集数据的预测相对误差为5.9%,对实际测试路线的定位相对误差为1.6%~3.9%,小于传统PDR算法定位误差,有效提高了井下人员定位精度。     

基于ZigBee的井下人员定位系统路由算法研究

根据井下人员定位系统的特点以及ZigBee的特性,提出了基于ZigBee的井下人员定位系统分区域组网的方法,设计了一种分簇路由算法FEECP,同时给出了其在井下的应用模型。仿真结果表明,FEECP算法在路由开销、数据包的成功接收率和端到端的延迟这三个方面表现出了优势。该算法可以快速地进行路由发现,减少路由控制开销,节省能量,同时还可以对井下人员进行精确定位。     

特种煤矿人员定位系统设计

针对特种煤矿需要对上井人员进行定位的要求,提出了采用双频率的特种煤矿人员定位系统的设计方案;详细介绍了该系统结构及基本工作原理,重点分析了系统关键硬件技术和系统软件功能的设计。该系统通过低频定位器实现了特种煤矿人员的全方位定位与跟踪,提高了特种煤矿的管理效率和安全水平。     

煤矿井下三维人员定位及信息管理系统的研究

介绍了井下三维人员定位系统的组成、工作原理、功能及关键技术。该系统采用射频识别技术、ZigBee技术及3D技术,可实时识别与跟踪井下人员动态,并通过计算机网络采集、传送数据;还可通过仿真矿井虚拟现实井下人员的考勤、分布状态及运动轨迹,可在事故发生后为矿井人员的抢救提供可靠的位置信息,提高抢险救灾的效率。     

一种井下人员无线定位算法研究

针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.