结合水蓄能的地源热泵系统经济性分析

介绍水蓄能与地源热泵系统的结合在某工程项目的应用设计。分析设计日逐时负荷,提出水蓄能系统的运行策略,通过对初投资及运行费用的经济性分析发现,结合水蓄能的地源热泵系统能源利用率高,运行费用低,对同类工程有借鉴意义。     

基于前沿点复合检测的机器人未知环境探索

针对未知室内环境下移动机器人主动建图采用单一探索策略效率不高的问题,提出了全局检测与本地检测同步工作且级联筛选器的前沿点复合检测结构.采取本地和全局多重快速探索策略,将前沿点筛选与探索价值综合评估结合,进行最具价值目标探索点决策;给出了点云数据降维处理与环境探索控制器融合处理的方法.开发了移动机器人主动探索与建图实验系统,结果表明,移动机器人基于该方法的主动探索与建图,能够追踪最具有探索价值的前沿点,提升了探索建图的效率.     

基于拉普拉斯分布天线阵列下MIMO性能研究

多天线系统是可以克服多径干扰的影响并增加频谱使用效率的系统.MIMO系统的容量增加主要取决于无线电信道的空间相关性性能.主要研究了MIMO天线阵列系统的性能,包括MIMO空间时间相关性和天线阵列配置,推导了当角能量遵循拉普拉斯分布时均匀线性阵列、均匀圆阵的衰落相关性解析公式,并分析了两种天线阵列下的系统信道容量.通过计算机程序模拟仿真验证了分析结果,验证结果表明当阵元间距增大或者衰减因子减小(角度扩展增大)时,空间衰落相关性减小,系统信道容量增大,提升了系统性能.     

基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法

针对现有的基于空间域的显著性检测算法在分割显著性区域时需要依赖图像分割算法的不足,提出一种基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法。该算法首先对图像建立图像金字塔,并对每层的图像进行颜色量化和图像分块的预处理;然后利用颜色和空间距离计算得到显著性图;最后进行阈值分割,得到显著性区域。在MSRA1000公开数据集上的实验结果表明,该算法在精度、召回率和F测度方面的表现均优于现有的几种算法。因此,提出的算法在检测效果上优于现有的显著性区域检测算法,而且可以简单地分割出显著性区域。     

同时机器人定位与人体跟踪的多源感知协作粒子滤波方法

提出了分布式多传感器协作的条件粒子滤波算法以解决人与机器人位置的联合概率分布估计问题．全局视觉系统中,各视角独立运行图像平面上基于粒子滤波的目标跟踪,并利用地平面单应关系实现多视角目标主轴同步融合．视觉观测进一步与机器人激光数据以顺序滤波方式异步融合,提出包含人体位置假设的激光似然场模型以提高对机器人位姿误差的鲁棒性,并引入基于Kullback-Leibler距离的自适应采样以降低描述联合分布所需的粒子数目．实验验证了该方法能够在具有观测噪声且人—机位置均不确定的情况下利用多传感器协作实现基于地图的同时机器人定位与人体跟踪．     

小流域治理中蓄水池工程设计探讨

蓄水池是较为常见的小型水利水保工程,在小流域治理中具有重要意义。针对江西省的水土流失特点,以国家水土保持重点建设工程江西省莲花县神路项目区神泉小流域为典型实例,根据“技术先进、经济合理、安全可靠”的原则,以《水土保持工程设计规范》（GB 51018-2014）为基础,从蓄水池工程布置、容量计算、组成与工程设计、安全稳定性计算等方面探讨了适宜江西省小流域治理中蓄水池工程的设计标准,对江西省以及南方红壤区的水土流失防治与水土保持规划设计具有一定的技术指导意义。     

基于集员估计的室内移动机器人多传感器融合定位

本文针对室内移动机器人的长距离实时鲁棒定位问题进行了研究,考虑到单一定位手段存在的不足,以二维扫描激光和里程计作为主要的定位设备,采用多传感器数据融合技术实现了移动机器人的精确定位.论文首先通过引入基于点-直线特征匹配的改进迭代最近邻(iterative closest point,ICP)扫描匹配方法对激光采集的环境点云信息进行迭代匹配以得到相对位姿变换估计,并推导了其估计不确定性的保守包络矩阵形式,然后通过建立定位过程和观测模型,引入扩展非线性集员滤波器作为多传感器融合方法,利用扫描匹配结果校正由里程计滑移带来的定位误差,并获取定位自身的不确定性边界估计.实验结果表明了本文所提出的室内定位方法的精度、实时性和鲁棒性.     

步进电机高细分可调控制系统

利用MSP430混合处理器与步进电机专用驱动芯片DRV8812,结合"电流矢量恒幅均匀旋转"细分方法,设计一种混合式步进电机步进角64-1024细分数可调的控制系统。该系统可以通过接收上位机指令实时调节电机细分数、每秒脉冲数、转向,实现步进电机高速低细分、低速高细分运行,最小步进角可达0.1’。     

基于参数线性化率定法的HBV模型的优化算法及应用

针对以误差平方和最小为目标函数率定非线性函数参数会增加不相关局部优值的问题,提出了基于参数线性化率定法的HBV模型的优化算法,给出了该法的优化过程,并将其应用于大型（建溪）、中型（富水水库）、小型（对河口水库）流域中对日模拟中敏感性参数进行率定。结果表明,该方法率定效果较好,率定参数合理,与初值选取无关,率定结果基本一致,未出现不稳定现象,且循环次数少、精度高、适用范围广。     

基于前景分割的目标实时检测方法

针对基于单一颜色信息的目标分割算法易受光线因素影响的问题,提出一种颜色及深度信息融合进行前景分割的目标实时检测方法。采用Kinect传感器采集低成本深度(RGB-D)图像,利用改进的ViBe算法及多帧差分法分别对于RGB以及深度图像进行建模。前景分割后,利用选取基准(SC)融合策略优化目标结果,然后通过rg Chromaticity颜色模型计算前景区域直方图信息并与模板匹配完成目标标记。实验结果表明,该方法对于环境光线及噪声干扰具有一定的鲁棒性,对于ViBe算法中背景前景同色误检及“鬼影”现象,对于深度图像分割中前景背景距离过近而造成误检现象都有很好的识别效果。