基于无线信号的人类行为检测和识别

物联网技术实现了物与物、人与物的全面互联,其中信息传感设备与人的交互需要对人体行为活动进行感知。目前广泛使用的有基于视觉和利用穿戴式传感器的识别方法,但这些方法在很多场景下应用有所限制。文章提出一种基于无线信号识别人类行为的方法,通过对通信中传输数据包状态的统计和分析,能够利用少量通信节点达到感知非携带设备的目标在室内检测区域行为活动的目的。对于不同的行为活动特征,采用序列最小优化算法、 K-最近邻算法等不同算法进行分类研究。相对于传统基于无线信号接收信号强度指标的免携带设备行为识别方法,文章提出的方法对不同运动速度等级的识别精度平均提高了 25.1%。     

基于CAN总线的城轨列车网络控制系统

本文依据实际城轨列车项目,从列车网络控制系统构建、功能等方面进行分析,阐述了基于CAN总线的列车网络控制系统主要设备构成、智能故障诊断和列车子系统控制。     

基于频域相关和SVM的宽带多信号测向方法研究

提出一种基于SVM的宽带测向新方法,利用频域相关技术提取宽带范围内感兴趣的信号的相位差,利用此相位差作为支持向量机的输入特征训练DOA（Direction Of Arrival）估计模型,对宽带范围内的多个窄带或宽带信号进行测向。训练后的模型针对的是一个较宽的频段范围,有效避免了其他算法要针对不同频率频繁调整模型的问题,大大降低了计算量。实验结果也验证了该方法具有较高的测向精度和较快的测向速度。