RF室内定位指纹库空间相关生成算法

基于定位指纹库的模式识别算法是目前基于网络结构（如WLAN）定位技术研究的热点。该技术的关键是根据不同AP（Access Point,AP）的RSSI值建立有效的定位指纹数据库。传统的方法只是直接在定位区域采集样本,不考虑RSSI的空间相关特性,导致离线训练阶段工作量较大。利用RSSI的空间相关特性,提出了通过对传神经网络空间插值建立定位指纹数据库的方法。实验结果表明该方法不但提高了定位精度,而且节省了训练时间,是一种高效的、易于实现的定位指纹数据库生成方法。     

基于高斯过程的无线信号指纹定位算法

基于Wi-Fi接收信号强度的室内定位技术因其良好的定位性能获得广泛关注。为了提高定位精度,需要构建高密度信号指纹数据库。但是创建与维护数据库需要投入大量人力物力,高密度信号指纹数据库还会增加定位所需时间,实时性难以得到保证。针对上述问题,提出一种基于高斯过程的两阶段信号指纹定位算法:利用高斯过程,在训练数据库基础上,生成高密度虚拟信号指纹数据库;定位过程中首先使用训练数据库确定大致范围,然后使用虚拟数据库进行精确定位。仿真结果显示,该算法与K近邻算法相比定位精度平均提高了81.9%,定位时间平均减少86%,从而验证了算法的有效性。     

基于相似度的K阶临近定位算法

基于WIFI位置指纹的定位系统能实现较高精度的室内定位,其中基于接收信号强度指示（RSSI）的近邻选择算法在进行室内定位时容易引入奇异点,导致定位精度降低.针对该问题,本文提出了一种基于相似度的K阶临近定位算法（SKNN）.该算法借鉴二部分网络中求解节点相似性的思想,建立位置指纹与AP之间的二部分网络,并提出一个相似度参数,用该参数去修正K阶临近定位算法.实验结果表明,本文提出的SKNN算法可以有效的降低奇异点对定位结果的影响,提高定位精度,80%的定位误差均在2 m以内,且在大场景中效果明显.     

基于贝塞尔函数的莱斯因子矩估计算法改进

针对传统的莱斯K因子一二阶矩估计方法因贝塞尔函数存在计算复杂度大、实用性低的问题，提出一种基于贝塞尔函数阶数的莱斯因子矩估计算法。该算法首先根据原矩估计公式计算◢K◣值对应的矩估计值，然后根据不同阶数的贝塞尔近似公式计算矩估计值并求解对应的◢K◣值，计算估计准确率，进而确定贝塞尔函数阶数的选择，简化矩估计算法。实验研究表明，所提方法与原方法相比降低了时耗，在◢K◣值较小时效果更优。     

基于对数正态模型的二次匹配指纹定位算法

针对复杂室内环境WiFi信号不稳定导致指纹定位算法定位精度不高的问题,对AP选择、指纹库构建和定位算法进行研究,分别提出了基于对数正态模型的AP选择方法、RSSI虚拟指纹库构建方法以及基于对数正态模型的二次匹配指纹定位算法。在离线阶段,通过拟合对数正态模型对WiFi信号建模,筛选出最契合模型的AP并构建RSSI指纹库和虚拟指纹库。在线定位阶段,待定位节点在匹配RSSI指纹库的基础上,利用AP的契合度修正欧氏距离相似度,找出相似度更高的指纹点,初步确定待定位节点区域,接着二次匹配虚拟指纹库进行精准定位。实际环境实验结果表明,本文提出的方法突出了不同AP设备对定位造成的影响,能减少离线阶段指纹采集的工作量,有效的提高了定位精度。     

基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法

针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值（RSSI）波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值,并与位置坐标等信息组成指纹信息,形成指纹库;在在线定位阶段,根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法（WKNN）实现室内行人定位。在定位仿真实验中,该算法可以自动根据特征码进行聚类,从而降低了聚类的复杂度,能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度。     

基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法

针对传统室内定位指纹法存在定位精度低、容易受到环境影响的问题,提出了一种基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法。离线阶段在参考点处采集各个AP和iBeacon的信号强度,使用这些信号强度数据对堆叠自动编码机进行训练并从大量带有噪声的信号强度样本中提取特征,构建位置指纹数据库;在线定位阶段,使用堆叠自动编码机获得待测点信号强度特征并与位置指纹数据库中信号强度特征进行匹配,通过近邻算法估计待测点位置。实验结果表明,基于堆叠自动编码机的室内定位算法具有更高的定位精度。     

基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965 m,且定位误差波动小。     

基于双重匹配位置指纹的室内停车场定位方法

为了提高室内停车场的寻车效率,提出了一种基于双重匹配位置指纹的室内停车场定位方法.该方法在加权K邻近算法基础上,利用RSSI值得出用户坐标,融合数据过滤算法与格点对应算法,以降低算法的定位误差,并采用双重数据库方法提高定位效率.实验采用均方根误差与累积分布函数两种指标对比了WKNN算法、过滤WKNN算法、格点WKNN算法与本文算法,实验结果表明本文算法具有较高的定位精度.     

基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法

针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。