车联网中路边设施的分布式调度策略的研究

为了降低碳排放量和部署成本,利用太阳能给车联网路边设施(Road Side Unit, RSU)供电是一个可行的方法.本文针对太阳能供电的RSU,提出了两个分布式的在线调度策略,旨在最大化服务车辆数.在基于Markov链的调度策略中,采用Markov链表述RSU能量状态,并通过对动作的奖励最大化服务的车辆数;在基于阈值的调度策略中,RSU计算服务车辆时所消耗的能量,并结合自己的能量状态,选择服务的车辆.仿真结果表明,本文提出的在线调度策略增加了服务车辆数.     

基于改进无证书公钥密码的轻量级DTLS协议设计

物联网在快速发展的同时,其数据交互容易遭受各种攻击.为了保证物联网传输层协议UDP传输数据的安全,在TLS协议架构基础上扩展形成了支持UDP数据报安全传输的DTLS（DatagramTLS）协议.现行的DTLS协议基于公钥证书密码体制,证书管理复杂、网络通信开销大,难以满足物联网等资源受限型网络的安全通信需求.本文提出一种基于离散对数的改进无证书公钥密码方案,设计了适应资源受限网络的轻量级DTLS协议,并基于嵌入式SSL库wolfSSL进行了协议实现.从通信开销和握手连接时间两方面,将本文提出的基于改进无证书公钥密码的DTLS协议分别与基于传统公钥证书的DTLS协议及基于身份标识的DTLS协议进行了对比实验.实验结果表明,在保证安全性的前提下,基于无证书的DTLS协议在通信开销和握手连接时间方面均优于基于公钥证书的DTLS协议和基于身份标识的DTLS协议.     

基于GNSS的空间环境参数反演平台及精度评估

基于全球和区域全球导航卫星系统(GNSS)参考站网进行对流层和电离层参数反演实现空间环境变化监测具有成本低、精度高、实时性好等优点,得到了广泛应用.本文基于南京信息工程大学的北斗/GNSS空间环境监测平台Xsensing,以国际GNSS服务组织提供的对流层产品为参考,评估了不同气象条件下对流层参数反演精度,在此基础上采用固定非差模糊度的精密单点定位技术(PPP)实现高精度电离层参数反演.实验结果表明,基于全球参考站的对流层估计误差偏差为0.05 mm,对应的标准差为5.6 mm,在平稳和剧烈的气象条件下均能反映水汽变化趋势特征.基于短基线进行电离层延迟反演精度评估,结果表明浮点解PPP反演电离层延迟误差的平均偏差为-0.09 TECU,精度为0.38 TECU,采用非差模糊度固定技术对电离层延迟提取精度提高达84.2%;静态模拟动态解算模式下电离层估计精度与静态相当.上述结果表明该平台可实现高精度空间环境参数反演,下一步将融合机载、船载等多种平台观测实现中小尺度空间变化监测.     

基于SVM-BP神经网络的气象能见度数据缺失值预估

自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.     

视觉里程计研究综述

视觉里程计(Visual Odometry)作为视觉同步定位与地图构建技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping)的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已经被广泛应用在了多个领域,并取得了丰硕的实际成果,它对于无人驾驶、全自主无人机、虚拟现实和增强现实等方面有着重要意义.本文在介绍经典视觉里程计技术框架模块中的各类算法的基础上,对近年来新颖的视觉里程计技术(VO)的研究和论文进行了总结,按照技术手段不同分为两大类——多传感器融合的视觉里程计(以惯性视觉融合为例)和基于深度学习的视觉里程计.前者通过各传感器之间的优势互补提高VO的精度,后者则是通过和深度学习网络结合改善VO的性能.最后通过比较视觉里程计现有算法,并结合VO面临的挑战展望了视觉里程计的未来发展趋势.     

Effect of sulfate on Cu(Ⅱ) sorption to polymer-supported nano-hydrated ferric oxides: Experimental and modeling studies

Incorporating of hydrous ferric oxide(HFO) inside porous supports with large sizes has become an effective way to decontaminate the water from heavy metals. Ubiquitous anions like sulfate are usually present in high concentrations in water, and might greatly affect adsorption behavior of hybrid HFO. Here, a polymer-based HFO-CPS was fabricated by encapsulating nano-HFO inside a chloromethylated polystyrene polymer(CPS) and the reactivity of HFO-CPS with Cu(Ⅱ) was evaluated in the presence of sulfate ions.Surface complexation theory was firstly employed to describe the effect of sulfate on Cu(Ⅱ) adsorption edges of hybrid HFO-CPS, where constant capacitance model(CCM) was adopted. The available weak adsorption site Fe_((2))OH of hybrid HFO-CPS was found to decrease from 20% Fe to 5% Fe, which might be caused by the pore plugging effect after HFO encapsulation. With the assumption that a ternary complex was formed, the effect of sulfate on Cu(Ⅱ) adsorption by HFO-CPS were successfully described by CCM using the optimized Fe_((2))OH site under different sulfate concentrations(1 or 10 mmol·L~(-1)) and Cu/Fe ratios(0.0042 or 0.0252). It is confirmed that the formation of Fe OHCu SO_4 ternary surface complexes played an important role in enhancing Cu(Ⅱ) adsorption on HFO-CPS in the presence of sulfate.     

边缘AI的霜雪识别系统设计与实现

为提高霜雪识别系统的识别率,开展了基于边缘AI的霜雪识别系统设计。综合海思嵌入式处理器Hi3559A高算力、低功耗特点,硬件部分采用模块复用的方法降低功耗和资源消耗,软件部分,从模型训练、模型量化、模型部署入手对MobileNetV2图像分类网络和ISP自适应处理算法进行改进,最终识别率99.7%,预处理时间0.3 s,图像分类时间0.8 s,模组平均功率2 W,鲁棒性好、性能稳定。由此可见Hi3559A智能相机模组可有效纠正雪深探测仪的疑误数据。     

LDE融合光谱回归分类的光照变化人脸识别

针对光照变化人脸识别问题中传统的光谱回归算法不能很好地进行特征提取而严重影响识别性能的问题,提出了局部判别嵌入优化光谱回归分类的人脸识别算法。计算出训练样本的特征向量;借助于数据的近邻和分类关系,利用局部判别嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,同时学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归分类算法计算投影矩阵,并利用最近邻分类器完成人脸的识别。在两大人脸数据库扩展YaleB及CMU PIE上的实验验证了该算法的有效性,实验结果表明,相比其他光谱回归算法,该算法取得了更高的识别率、更好的工作特性,并且降低了计算复杂度。     

一种基于多播分发树的无线传感器网络代码分发协议

代码分发协议是无线传感器网络（WSNs）在实地部署之后进行软件更新的关键技术。针对现有代码分发协议对特定目标节点分发时需要传输冗余代码镜像的问题,提出了一种基于多播分发树的代码分发（MTCD）协议。MTCD协议通过建立基站节点到目标节点的分发树路径来降低网络中参与代码分发节点的个数,从而降低数据冗余传输和网络能量消耗。TOSSIM仿真结果表明：与TinyOS的标准代码分发协议Deluge相比,MTCD协议在分发时间和数据包传输方面都有更优的性能。