GNSS载波多普勒频移计算、分析及实验验证

全球卫星导航系统信号处理中,多普勒频移至关重要;文章对地心惯性坐标系下载波多普勒频移最大值计算进行了研究,其推导中没有考虑地球自转速度和地面用户位置的影响;文章针对这个问题进行分析,通过建立卫星和用户位置和速度之间的立体几何模型,提出了地心地固坐标系下任意用户位置载波多普勒频移最大值的精确计算方法;同时针对多普勒频移计算问题,通过构建卫星与用户之间的距离向量,提出了基于精密星历的任意用户位置载波多普勒频移计算方法;最后使用GNSS仿真数据和实测数据进行验证,两种方法的计算结果均和实验结果相符合;两种新方法能够解决地心地固坐标系下特定位置处的多普勒频移最大值和特定位置处载波多普勒频移的计算问题。     

水声通信自适应多普勒频移补偿仿真研究

在水声通信中,当收发双方存在一定加速度时,传统的多普勒频移补偿误差较大,影响码元同步并降低接收性能.为了补偿加速度下的多普勒频移,提出一种自适应多普勒频移补偿方法,在均衡的同时利用最大似然函数计算插值因子并对信号进行线性插值,以补偿加速度引起的每帧数据内不断变化多普勒频移.通过计算机仿真,验证了该方法的有效性,并将其与传统方法进行了性能对比.由于不需要加入专用的数据用来检测多普勒频移,所以还可以提高一定的频带利用率或功率利用率.     

基于多普勒信息的近程目标参数估计技术

当鱼雷与目标之间存在相对速度时，接收到的回波信号的载频就要相对于原来的发射信号的载频产生多普勒频移，利用多次观测到的回波信号的多普勒频移信息，提出两种可用来进行近程目标参数估计的方法，仿真结果验证了方法的有效性。     

一种减小多普勒频移的通信系统仿真

正交频分复用作为一种高效的数据传输方式,它能够提供较高的频谱效率,但相对运动的物体会使信号的收发产生多普勒频移,多普勒频移会影响OFDM子载波之间的正交性,这将严重影响系统的性能。然而在移动速度不变的情况下,高空环境下的多普勒频移变化要小于地面,通过仿真证明高空下多普勒频移对系统误比特率的影响比地面系统降低50%-60%,并使用ACK函数算法证明当多普勒频移大于200Hz时,系统性能显著提升。     

一种GPS信号多普勒频移的精确捕获算法

在GPS软件接收机的信号捕获过程中,为了能对载波多普勒频移进行高精度测量,为紧接其后的琅踪环提供精确的初始条件,根据短时间内GPS信号的载波多普勒频移不发生突变的特点,提出了一种能对载波频率进行更高精度测量的相位测量方法.本文对载波多普勒频移由粗测转入精测的工作原理进行了详细的理论推导和分析,并与传统的DFT法实现精确频率测量的方法作了比较.最后对两种精测的方法进行了实验测试.结果表明,相位测量方法能精确地测出载波多普勒频移且速度更快,完全能满足后续跟踪环的要求.     

GPS卫星信号多普勒频移设计与实现

在GPS导航定位系统中,多普勒频率偏移直接影响接收机性能。为了克服多普勒频率偏移的影响,提高接收机的GPS信号捕获速度,结合多普勒频移原理,设计并实现了多普勒频移仿真系统。其中软件部分采用VC++6.0完成,硬件部分采用FPGA技术实现,通过计算机串口实现了软硬件之间通信,最后对多普勒频移系统进行了测试。测试结果证明了设计方案的正确性。     

基于用户视觉能力的交互设备筛选方法

普适计算为智能环境通过多个交互设备向用户提供信息服务奠定了基础,但如何选择恰当的设备向用户提供服务仍是一项待解决的问题。论文基于用户视觉交互能力参数筛选出最优的交互设备提供服务。根据用户的视野范围和面部朝向,结合所在位置,计算显示设备相对于用户的双向可达性;根据用户的视力水平,结合显示界面字符大小,计算显示设备所显示信息对用户的可读性;综合以上两方面信息计算设备推荐率。利用具有不同视觉能力的用户对论文所提出方法进行了验证,实验结果表明所提出方法能选择出最与用户交互能力匹配的交互设备。     

基于多普勒辅助迭代的高速OFDM系统信道估计方法

在高速移动环境下,衰落信道的快时变性破坏OFDM子载波间的正交性并产生严重的载波间干扰,由此提出一种多普勒辅助迭代的信道估计方法。该方法在OFDM符号的适当位置插入导频符号,通过最小均方法迭代估计获得导频位置的信道信息,再由加权的时域插值获得数据符号位置的信道信息。插值加权系数与多普勒频移相关,由接收端的移动速度计算得出。在导频信道信息的迭代估计过程中,将检测到的数据符号作为新的导频信息反馈到导频信道估计模块进行迭代估计。仿真分析表明:在接收机移动速度达到300km/h时,该方法的性能稳定,不受多普勒频移影响,可以给出精确度逼近最佳信道条件下的信道估计结果。     

模拟雷达多普勒频移干扰信号的研究

直接数字频率合成器(DDS)技术在军事和民用领域已经得到广泛的应用;采用DDS技术生成多普勒频移信号,将其调制到雷达信号中,从而生成多普勒频移干扰信号,以达到对目标径向速度信息的干扰;并通过对不同多普勒频移干扰信号的脉冲压缩、杂波抑制处理和恒虚警检测处理理论分析及仿真验证,结果表明利用DDS技术生成的多普勒频移干扰信号,具有很好的欺骗效果。     

高动态条件下BPSK信号载波的同步算法

在诸如火箭、导弹等飞行器的数据传输中,不可避免遇到多普勒频移的影响,多普勒效应将导致收发信号之间频率发生偏移,高动态将产生很大的多普勒频移.并且还伴随不同的加速度,这都会影响载波的同步,通过对锁相环载波同步机理的分析,提出在全数字科斯塔斯环上、改变环路带宽法进行快速、高精度载波跟踪同步,在全数字环中,变带宽法具有结构简单,容易实现的特点,设计了全数字锁相环,进行了Matlab仿真,仿真结果说明该算法是可行的,能够适应高动态大频偏环境下,载波的快速、高精度跟踪.     

基于MobileNet的移动端城管案件目标识别算法

针对目前大量安装的固定监控摄像头存在监控死角，以及移动设备硬件性能较低等问题，提出一种可在较低性能的IOS移动设备上运行的城市管理案件目标识别算法。首先，在MobileNet中增加新的超参数，优化输入输出图像的通道数与每个通道所产生的特征图数量；随后，将改进后的MobileNet与SSD目标识别框架相结合构成一种新的识别算法，并移植到IOS移动端设备上；最后，该算法利用移动端设备自带的摄像头拍摄案发现场视频，实现对8种特定城管案件目标的准确检测。该算法检测结果的平均精度均值（mAP）与原型YOLO和原型SSD相比，分别提升了15.5个百分点和10.4个百分点。实验结果表明，所提算法可以在低性能IOS移动设备上流畅运行，减少了监控死角，为城管队员加速案件分类与处理提供了技术支撑。     

基于分层和分组的移动网格资源选择算法*

针对移动网格的特殊环境,利用统计学中多次线性回归函数提出一种基于分层和分组的移动网格资源选择算法,该算法考虑了移动设备电池能量低、移动性及其处理能力弱等特征。算法中将移动资源分成不同级别层次并分成K组,将任务同时分配到符合资源请求的n组（n相似文献   

移动手持环境下触摸式目标选择技术对比

目的触摸输入方式存在"肥手指"、目标遮挡和肢体疲劳现象,会降低触摸输入的精确度。本文旨在探索在移动式触摸设备上,利用设备固有特性来解决小目标选择困难与触摸输入精确度低的具体策略,并对具体的策略进行对比。方法结合手机等移动式触摸设备所支持的倾斜和运动加速度识别功能,针对手机和平板电脑等移动式触摸输入设备,实证地考察了直接触摸法、平移放大法、倾斜法和吸引法等4种不同的目标选择技术的性能、特点和适用场景。结果通过目标选择实验对4种技术进行了对比,直接触摸法、平移放大法、倾斜法、吸引法的平均目标选择时间,错误率和主观评价分别为(86.06 ms,62.28%,1.95),(1 327.99 ms,6.93%,3.87),(1 666.11 ms,7.63%,3.46)和(1 260.34 ms,6.38%,3.74)。结论 3种改进的目标选择技术呈现出了比直接触摸法更优秀的目标选择能力。     

保留细节特征的轮廓线远程绘制算法

目前,智能掌上电脑、个人数字助理和智能手机等移动终端因为其便携性和可移动性,越来越多地被应用于分布式虚拟环境中,但是因为移动终端自身的局限性,在移动终端上的3维模型实时绘制问题仍未得到很好的解决。结合多分辨率网格模型和基于轮廓线的远程绘制的优点,提出了一种保留细节特征的轮廓线远程绘制算法。该算法预处理阶段,在原始精细网格模型上提取细节特征线,并进行多分辨率网格模型的预处理;运行时阶段,根据视点、帧率等交互信息使用选取策略对细节特征线进行选取,然后构建合适的多分辨率网格模型,并在该模型上提取出外围轮廓线,最后发送这两种轮廓线到移动终端进行绘制。实验结果表明,该算法在基于轮廓线的远程绘制中较好地保留了模型的细节特征,并保证了在移动终端的实时绘制。     

移动设备佩戴位置自适应识别的跌倒检测方法

随着智能手机的普及,使用移动设备检测跌倒事件正变得越来越有意义。移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息,影响着跌倒检测活动的识别效果。为此,提出一种移动设备佩戴位置自适应识别的人体跌倒检测方法,首先采用旋转模式分量和姿态角融合的特征提取方法,利用加速度计和陀螺仪数据计算出旋转半径、角速度幅度、姿态角并提取特征,然后用LR（Logistic Regression）模型将其分类得到移动设备的佩戴位置;随后根据位置自适应调整一种基于时序分析的跌倒检测方法。实验结果表明,该方法的移动设备佩戴位置平均识别率为95.32%,在不同位置,时序跌倒检测算法的准确率均在92%以上。与传统跌倒检测方法相比,该方法在不同佩戴位置均有更好的跌倒检测识别效果。     

移动平台下的身份证图像字符分割方法研究

基于移动平台的身份证识别有广阔的应用。针对智能手机拍照的二代身份证图像字符分割进行了研究,提出了基于图像对照的字符分割方法,该方法可对身份证图像在拍照过程中的旋转进行自适应校正,并能有效实现手机拍照身份证图像字符的精确分割,进而有利于身份证字符在移动平台上进行识别。     

Measuring the degree of eyestrain caused by watching LCD and PDP devices

In this paper, we propose a new way of measuring the degree of eyestrain caused by watching LCD (Liquid Crystal Display) and PDP (Plasma Display Panel) devices. In the experiments, we used a head-mounted eye capturing device and an illumination setup that was designed to avoid specular reflections caused by glasses or contact lenses. Using the captured eye images, we analyzed the eye blinking and changes of pupil sizes (pupil accommodation), using a real-time image processing algorithm. Then we analyzed the degree of eyestrain based on the calculated blinking rate and the pupil accommodation speed. The proposed method offers five improvements over previous methods. First, we perform a comparative analysis of LCD and PDP devices based on the degree of eyestrain. Second, to analyze the degree of eyestrain, we use quantitative data such as the blinking rate and the pupil accommodation speed. Third, we measure the accurate eye blinking and changes of pupil sizes by using high-resolution and zoomed eye image sequences. Fourth, since the camera and illuminative system are based on a specular reflective model, the proposed method can be used with subjects that wear glasses or contact lenses. Fifth, the proposed method is performed at real-time speed.Experimental results showed that the degree of eyestrain when watching LCD devices was greater than that when watching PDP devices.

Relevance to industry

In the large display industry, LCD and PDP devices have become more and more prevalent. In the past, LCD devices have been compared to PDP devices in terms of factors such as spatial resolution, brightness, contrast levels, etc. To perform more accurate comparisons based on human factor, we are proposing a new way of comparing LCD to PDP devices based on the degree of eyestrain.     

基于普适计算的虚拟场景自适应网络发布研究

针对移动设备访问三维虚拟场景受到网络带宽和终端计算能力的制约,使得在线利用虚拟现实进行移动学习效率不高,基于此提出了基于普适计算的自适应优化选择技术.对三维实体进行本体语义描述,建立相应的优化模型.在此基础上通过WURFL对手持移动设备进行采样获取设备参数,对参数进行分析从而建立普适规则,利用普适计算进行自适应优化选择.测试结果表明,经过自适应选择后手持移动设备荻取三维虚拟场景资源的速度和效率得到明显提高.     

Discovering determinants of users perception of mobile device functionality fit

In recent years, there has been an explosive growth in the use of mobile devices. The ubiquitous and multifunctional nature of these devices with internet connectivity and personalization features make them a unique context to investigate what factors shape mobile users perception of their mobile device functionality fit with their needs. In order to answer this question, we proposed a research model in which we introduced multifunctional use and perceived device-functionality fit as two new constructs. The results of our study show that a significant portion of individuals’ perceived device-functionality fit can be explained by their perceived enjoyment, perceived ease of use, perceived usefulness, and symbolic value of the device. In terms of the theoretical contribution, our research suggests revamping the concept of device-functionality fit when it comes to mobile devices by accounting for both hedonic and utilitarian aspects of mobile devices. In terms of practical implications, our study highlights the importance of the social image that mobile devices create in the society for their users as well as the importance of look-and-feel aspects of mobile devices in shaping users perception of fit between functionalities of their mobile devices and their needs.     

基于大数据技术的专家知识库设备画像推荐算法研究

为了解决当前设备画像推荐算法采用的训练数据较少,无法充分体现设备故障特征,存在数据稀疏问题和扩展性问题的弊端,提出一种基于大数据技术的设备画像推荐算法;将专家知识库控制策略资源作为推荐资源,通过开源MapReduce技术完成对其的处理,把开源怀卡托智能分析环境和Hadoop大数据处理平台结合在一起,为设备画像推荐算法提供依据;通过kmeans算法对设备故障进行聚类;利用评分矩阵相似性和设备画像特征相似度加权的思想对相似性进行计算,将相似度最大的前若干结果作为最近邻;为了保证推荐准确性,通过奇异值分解算法,针对评分矩阵通过各行设备故障评分均值对各行缺少值进行填充,获取填充评分矩阵,为目标故障推荐专家知识规则和控制策略;经验证,所提算法推荐准确性高。