基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

基于WSN的农业大棚智能环境监控系统研究

文章研究了基于WSN的农业大棚环境监控系统,分别从环境监控系统的硬件设计、软件设计以及系统优化几个方面进行了分析和研究。以保定地区草莓种植基地作为测试环境,对本系统进行了为期3个月的测试。实验结果表明,本系统能够实时、准确地采集环境信息。     

互联网化转型战略研究

纵观产业发展趋势,从消费面来看,我们进入了超级个性化时代;从生产面来看,成熟产业增速放缓,未来跨界竞合加剧,产业边界日益模糊,创新总是发生在产业边界。通过分析DICT(数据信息通信技术)产业界互联网化转型的典型实践,提出运营商互联网化转型的体系演进思路,概况出产业界互联网化转型的基本策略。     

一种基于Arduino的通用智能安全帽的研究

安全帽是针对头部的个体防护设备,可以应用于许多工作场合。常规的安全帽只能通过减震以及材料优化起到对头部的保护作用。但由于工作场合的多样性、工种的多样性以及工作人员的疏忽,常规的安全帽做不到对工人万全的保护,因此工伤事故屡屡发生。鉴于此,设计了一种多用途,多场合适用的智能安全帽,能对工作场合的多种不安全行为发出预警并做出反应,利用自带的定位系统实现人员的动态监管,利用蓝牙设备实现通信功能,对于保障工人的生命安全及提高工作效率具有重要意义。     

具有协助扶起功能的老年人智能拐杖

本文论述一种适用于老年人的智能拐杖的设计,该智能拐杖可以确定老人地理位置信息和周围环境信息,具有摔倒后自动扶起、卫星定位、发送短信、录像拍摄等基本功能,能够将使用者所处的具体状况通过地理位置信息获取模块,随时反馈给家属,便于家属时刻掌握老人所处的状况。该智能拐杖由加速度传感器、压力传感器、摄像头模块、地理位置信息获取模块、主控电路、电动推杆和远程通信模块等各个模块相互配合监测老年人是否摔倒,并自动向智能移动终端发送其所处的地理位置信息,而且能通过电动推杆配合压力传感器和主控制器在老年人摔倒时协助将老年人扶起。