基于CC2530的无线传感器网络监控平台

设计了一种基于ZigBee的低复杂度、低功耗和低成本的无线传感器网络环境监控平台,该平台可动态显示网络拓扑结构。主要由ZigBee无线传感器网络、通信网关和ARM控制台三部分构成。以ARM9作为控制台环境,ZigBee芯片CC2530为核心搭建无线网络,挂载温/湿度传感器、振动传感器及压力传感器等构成完整的环境监测平台。测试结果表明,设计的系统运行稳定,数据采集准确,网络健硕,具有可扩展性。     

Adhoc网络中多种移动模型的TCP性能分析

传统的TCP是为有线网设计的,研究TCP在Adhoc网络中的性能,是改进TCP以适应Adhoc网络的前提。在移动Adhoc网络中,通过大量仿真实验比较了多个TCP版本在AODV和OLSR下对于不同移动模型的性能表现,包括有效吞吐率、端到端延迟、丢包率等,为改进TCP提供了依据。     

基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测

针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路区域的位置和几何特性选取最大轮廓;通过改进Mid-to-side算法进行边缘点搜索,用三阶道路模型重建道路边界,并对道路方向进行判断。实验结果表明,所提算法与传统算法相比,对三类不同场景下非结构化道路的检测准确率可提高25%左右,具有较强抗阴影干扰的能力,并能有效识别道路方向。     

基于区域生长的机器人路标识别方法研究

针对移动智能机器人基于单目视觉的路标识别问题,提出了一种基于当前最大聚合中心的区域生长算法.在经RGB视觉模型的实验阈值分割后的图像中,探测若干可能区域,结合外形轮廓特征,判定路标并定位其区域,然后反馈到灰度图,通过图像局部二次分割完成整个路标提取.对多幅自然场景图像进行的实验表明,该方法能够快速有效地从图像中自动定位与提取路标图像.     

一种速率自调节可用带宽测量算法

可用带宽是网络路由、网络服务质量、流量工程等方面的一个关键参数。目前很多研究方法都基于PGM模型和PRM模型,但这两种方法大都假设背景流量速率为固定比特流,不适用于低带宽的测试。提出一种端值自调节可用带宽测量算法,该算法充分考虑了低链路带宽的情况。通过对排队延时的处理、探测分组列速率端值自适应调节,实现了端到端可用带宽快速准确的测量。实验结果表明,该算法具有良好的测量效果,尤其在低带宽条件下较其它同类算法提高了测量准确性,加快了测量速度并减小了对网络的影响。     

基于物联网技术的血液透析患者营养及水分管理系统设计

文章通过充分发挥物联网技术的实时监控、智慧互联、信息共享及便捷移动等优势特点,构建了基于物联网技术的血液透析患者营养及水分管理系统,实现对血液透析患者营养及水分进行准确、量化、实时的管理。系统的构建为患者提供了精准、个性化的营养及水分管理,并提供了饮食及水分的实时监控、营养风险评估等功能,使血液透析患者的营养及水分控制得到更科学化的管理,同时也便于护理人员能有效地对患者进行及时提醒和引导,以更好地服务患者,进而改善患者营养状况,提高其生活质量。物联网技术的创新应用,提高患者的自我管理水平,大大降低护理人员的工作量,节约患者的经济成本。     

闭环管理下医院血液信息系统全流程设计与应用

为提升医院血液管理质量控制水平,设计一套符合医院业务管理和满足患者用血费用便捷报销的闭环管理系统。以用血信息流转为基础,利用“互联网+”云平台、掌上电脑（Personal Digital Assistant,PDA）扫码等技术,建立基于患者用血全流程的血液信息自主管理系统、基于上级监管的规范用血上报系统、以患者出院费用减免为宗旨的费用减免系统,实现对医院用血安全和用血报销的动态闭环管理。该系统的应用不仅提高了医院临床输血的安全性和医疗用血服务的质量和效率,而且为无偿献血患者提供了优质的费用减免服务,提高了医院精细化、差异化用血管理的水平。     

基于SVM的移动机器人路标识别算法

提出一种基于支持向量机的移动机器人路标识别算法,其利用SVM分类器对大量的交通标志进行识别。该方法对于场景光线强度变化,图像存在形变以及路标存在阴影遮挡和距离较远等情况都具有学习能力与容错性。实验结果表明,基于SVM的移动机器人路标识别分类器在复杂的室外环境下是有效的、具有鲁棒性的。     

基于蓝牙的机器人传感网络设计

文章针对机器人传感网络的通信特点,以蓝牙技术为基础,提出了一种基于蓝牙技术的机器人传感网络的设计和实现方案.通过采用32位单片机ARM7,设计了基于蓝牙串口多点内嵌模块的机器人传感网络演示系统.该系统实时性好,具有较大的灵活性和可扩展性,其运行情况表明基于蓝牙技术的通信方式能够为机器人传感网络提供可靠的通信.     

支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法

媒体访问控制(MAC)协议负责协调所有认知用户的空闲信道接入服务,是认知 Ad-hoc 网络支持服务质量(QoS)的关键技术之一。在二进制指数退避算法基础上,提出一种支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法。实时调整传输概率,使系统信道接入服务达到最优,建立传输概率调节的Markov链模型,导出分组的传输概率与协议参数的关系,给出基于服务区分的信道吞吐率模型,建立基于MAC协议参数学习的多智能体Q学习算法。实验结果表明,该算法能满足高优先级业务的QoS,且吞吐率和时延性能优于IEEE 802.11e EDCA机制。