基于自回归模型的汽车姿态角在线预测系统

针对汽车姿态角在线预测问题,利用微惯性测量单元以捷联方式测量汽车6自由度运动参数,通过四元数法解算汽车的姿态角,应用卡尔曼滤波器对姿态角进行最优估计处理,在此基础上建立自回归模型对未来1 s~3 s的姿态角进行实时预测,使用Visual Basic 2005、NI Measurement Studio开发汽车姿态角在线预测软件,并对其进行实车道路试验,结果证明该软件具有较高的预测准确性。     

基于证据理论的脑部图像分割算法

针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法。利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割。实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好。     

一种新的自适应水平集融合算法

在处理不均匀图像时,自适应距离保持水平集演化(ADPLS)算法速度快、不受初始轮廓影响,但精度较低;LBF算法精度高,但速度较慢同时易受初始轮廓影响。针对上述2种算法的优缺点,提出一种新的自适应融合算法。该算法根据图像信息自动调整ADPLS与局部二值拟合算法在融合算法中所占比重,实现不同算法的优势互补。实验结果证明,该融合算法在分割精度、速度及稳定性等方面有明显提高。     

基于FSM模型的车载MOST网络管理系统

设计并实现一种基于有限状态机(FSM)模型的车载MOST网络管理系统。采用中心注册机制管理MOST网络地址资源,通过动态分配各节点的逻辑地址实现多媒体设备即插即用的工作方式,构造FSM模型描述MOST网络系统的状态。测试结果表明,该系统可增强车载MOST网络的灵活性、健壮性和容错性,满足车载信息娱乐系统对即插即用工作方式的需求。     

具有多维特征的WSN路由协议研究

为实现不同地理维数数据类型的合理融合,提出一种基于通用搜索树(GiST)的分簇拓扑结构。利用叶节点的位置信息建立簇,通过GiST体系结构算法对区域内的所有簇进行分块组织,建立树形拓扑结构。仿真结果表明,GiST体系结构算法具有良好的多维特性,可快速进行不同维数结构间的融合。建立的结构与其他拓扑结构相比,网络传输效率较高,网络生命周期较长。     

一种用于帧频提升系统的运动估计算法

基于静止检测、运动矢量预测,结合局部全搜索和下采样方法,提出一种有效的运动估计算法。将该算法用于基于运动估计运动补偿的帧频提升系统中。实验结果表明,该算法在减少计算量的同时,保证了内插帧有较高的主客观质量,能减少搜索点数,同时保持较高的搜索准确度。     

Windows实时扩展技术研究

Windows操作系统不能直接应用于实时领域。为此,从体系结构、基本系统策略、系统可靠性、实时应用程序开发难度和系统性能等方面,分析比较Windows实时扩展的2个典型产品——RTX和INtime。在此基础上,提出一种基于操作系统自适应域环境的Windows实时扩展方法。理论分析结果表明,该方法的灵活性、可靠性和可移植性优于目前常用方法。     

一种多维并行报文分类算法

位并行、位向量和聚合位向量算法通过对多个域进行并行处理加快分类速度,但三者内存占用太大,不适用于大规则集。为此,提出一种压缩位并行算法,通过报文分类压缩每个域上的重复规则并重新组织规则集,从而缩短位图中位串的长度,减少内存空间的占用。实验结果证明,该压缩位并行算法在不影响运行速度的前提下,明显减少了空间占用。     

数据流优化匹配在数字海洋中的应用

提出一种利用图形处理单元(GPU)协同CPU的实时数据流分析匹配机制,将海洋实时数据流与国家标准数据进行比对,分析水质是否异常.该方法将存储到分布式基站上的数据分类规整并阶段化存储,接受数据流匹配请求后,在实时数据流匹配分析系统中利用GPU进行匹配分析处理,并自动生成分析结果.实验结果表明,该方法可以缩短海洋监测的检测...     

智能家庭网关设计及其物联网应用

提出一种智能家庭网关设计方案,采用LPC2103微控制器和RTL8019AS模块,基于改进的用户数据报(UDP)协议,实现智能家庭信息处理平台.利用现有的网络设施,将采集到的家电终端信息进行处理和控制,达到智能联网与信息处理的效果.在物联网中的应用结果表明,该网关具有成本低、实时性好及安全性高的特点.