基于自适应功率分裂的协作非正交多址接入无线携能通信网络性能分析

为了提高无线通信系统的频谱利用率、降低功耗,针对双向协作非正交多址接入携能网络,提出了一种自适应功率分裂的无线携能准则。中继利用译码转发协议和用户的距离信息执行串行干扰消除,检测用户的信息并从发送端收割能量。发送端设计自适应功率分裂准则,使中继可以成功检测用户的信息,然后把剩余的能量全部用于能量传输,进而中继可以收割到最多的能量并将所解码的信息转发给接收端。基于所提的自适应功率分裂准则,分析网络的全局中断概率、端到端中断概率,以及高信噪比条件下的分集增益。与基于固定功率分裂的协作三级正交多址接入携能网络相比,基于自适应功率分裂的协作两级非正交多址接入携能网络可以获得更优的中断性能。     

基于改进GA参数优化的SVR股价预测模型

针对股票价格的动态性及非线性等特点, 提出了基于改进遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化参数的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)股价预测模型. 首先将选取的股票价格样本进行小波去噪处理, 然后将经过改进GA优化参数的SVR模型对去噪后的数据进行预测及评价. 结果证明, 改进小波-GA-SVR模型具有良好的预测效果, 对股票价格的预测研究具有一定的意义.     

面积限定下13.56MHz RFID天线的仿真和设计

由于在实际环境下,产品对天线的尺寸有着一定的限制,所以对面积限定下天线磁场强度的研究具有一定的价值.简要介绍了RFID系统的基本工作原理,并通过三维电磁仿真软件Ansoft HFSS和MATLAB软件在面积限定的条件下对不同线宽、线距和匝数的环形天线的磁场强度进行了对比,旨在找出在面积限定下具有较强磁场强度的环形天线的设计参数,对实际设计13.56MHz PCB平面 RFID读写器天线具有一定的参考价值.     

WSN中基于事件驱动的簇型时间同步协议

针对事件驱动的无线传感器网络,提出一种K覆盖的簇型时间同步算法(K-CTSA).当节点检测到事件发生时,广播事件信息,邻居节点收到广播信息后,从休眠转为激活状态.为了保证监测事件的准确性,必须保证在监测区域的K覆盖.结合模糊逻辑在事件发生区域选举K个节点协同完成任务,并选举一个簇首节点.为了保证监测任务的可靠性,处于激活的节点必须保证时间的同步,簇首与成员节点之间采用最小线性二乘法估算时钟偏移与漂移.实验仿真表明,K-CTSA在保证同步精度的前提下,网络节点生存时间与稳定期都明显优于TPSN协议.     

多总线融合Ad Hoc组网技术

在一些利用总线互联组成的微型区域网络应用中,常常受总线带宽的限制,存在组网速度较慢、网络拥塞的现象.针对这种情况,提出了一种多总线融合Ad Hoc的组网技术,能够加快这种网络的组网速度和减轻网络拥塞.该技术还能够感知周围路由节点的方向,即路由节点具有矢量性的特点.     

Android／Matlab 数据交互中间件架构设计

提出一种基于Android的嵌入式设备与Matlab平台进行信息交互的方法。首先建立Android与Java服务器之间Socket通信完成数据交互,然后由Java服务器调用Matlab动态库完成数据分析,从而实现Android与Matlab之间的优势互补,有利于缩短Android项目开发的验证时间,提高研发效率。实验结果证明了该方法的可行性。     

GPS车载导航系统的设计

GPS车载导航系统融合了车辆、交通、计算机、通信、系统科学等领域的相关技术,逐渐成为交通导航的重要工具。本设计以处理器为S3C6410A的开发板作为开发平台,采用Linux作为嵌入式操作系统,选用GPS模块GR-87采集GPS数据,对GPS车载导航系统的方案进行论证,介绍了GPS数据的获取、电子地图的生成和显示。以福建师范大学校园为实测环境,实现实时定位、动态路径规划等功能。     

适用于嵌入式设备的数据库查询技术

本文以加快嵌入式数据库SQLite的数据查询速度为出发点,提出了一种在原有SQLite的B+树索引机制的基础上改进的新索引机制,在对嵌入式内存资源影响不大的前提下提高了SQLite的查询速度.     

K-means聚类数的确定及在细胞图像颜色校正中的应用

针对大量瑞氏染色细胞图像, 通过YCbCr颜色空间进行K-means聚类, 观察各分量聚类中心差值变化规律, 提出了一种新的确定K-means聚类数的颜色校正算法。该算法首先是将瑞氏染色细胞图像中不同目标分别准确地聚集在相应类当中, 再与标准图像中的每类进行配比, 并利用直方图规定化进行直方图调整, 得到颜色校正结果。经大量实验证明, 尤其在细胞图像中目标颜色特征较接近的情况下, 该算法通过确定合适的聚类数可大大提高颜色校正结果的准确率。     

面向自动驾驶的车辆精确实时定位算法

针对车辆自组织网络(VANETs)中的车辆定位问题,以提高定位精度和实时性为目标,该文提出一种面向自动驾驶的车辆精确实时定位算法,包括基于矩阵束(MP)与非线性拟合(NLF)以及基于视觉感知两种技术。基于MP-NLF的技术通过联合TOA/AOA估计进行车辆单站定位,并引入高分辨率估计以提高估计精度;基于视觉感知的技术通过提取定位范围内视觉感知图像的特征信息来完成定位,并结合惯性信息进行无迹卡尔曼滤波进一步提高精度。仿真结果表明,与传统多径指纹算法相比,所提算法即使在低信噪比情况下也具有较好的定位性能。