实现机器人随动的红外感知方法

结合机器人随动任务对人体运动定位的需求,提出一种分层递阶结构的红外运动感知模式,及基于热释电红外传感器的物理实现方法.在传感模型方面,采用两层递阶结构的感知模式:底层为由多个几何传感单元构成的几何传感层,在机器人视野内实现多视角运动目标的方位测量;上层为协作感知层,用来组织底层各几何传感单元的协作,实现运动目标的定位测量.在物理实现方面,底层组合热释电红外传感阵列与菲涅尔透镜组,构建运动目标方位角测量所需的几何传感单元;上层以最小二乘优化准则作为融合多视角方位测量信息的手段,获得运动目标的位置信息.移动机器人随动实验结果验证了所提出感知方法的有效性.较多视角光学视觉传感技术,该方法在传感效率、对光照和环境变化的稳健性、低成本和低功耗等方面具有不可替代的优势.     

一种基于菲涅尔衍射的边缘检测算法

利用菲涅尔衍射模型导出了一种新的边缘检测算法．为了克服菲涅尔衍射计算复杂的缺点，该方法被简化为一种线性卷积滤波器．通过与Sobel、Log和Canny三种边缘检测算子比较，可以看出新方法的结果与Canny算子相当且更加符合人类的认知．此外，在含有丰富细节和微小变化的区域，新方法可以取得更好的结果．     

菲涅尔镜片的知识和应用

菲涅尔镜片是红外线探头的"眼镜",它就象人的眼镜一样,配用得当与否直接影响到使用的功效,配用不当产生误动作和漏动作,致使用户或者开发者对其失去信心。配用得当充分发挥人体感应的作用,使其应用领域不断扩大。菲涅尔镜片是根据法国光物理学家FRESNEL发明的原理采用电镀模具工艺和PE(聚乙烯)材     

基于砷化镓电池的聚光光伏发电系统

针对光伏发电系统中太阳能利用率低的问题,设计了一种基于砷化镓(GaAs)电池的聚光光伏(CPV)发电系统;该系统由聚光发电模块、太阳跟踪模块和逆变模块组成;聚光发电模块采用菲涅尔透镜400倍聚光以后照射在1Cmz的砷化镓电池上,实现发电功能;太阳跟踪模块由云台和光电传感器组成,保证太阳光基本垂直通过菲涅尔透镜,逆变模块将砷化镓电池发出的直流电转换成交流电;经过测试.该系统太阳能转换效率达到20.2%,逆变部分实现了直流变交流功能.     

基于WSNs的无线层析成像定位算法的改进

基于无线传感器网络（ WSNs）的无源被动定位技术,因无需目标携带任何电子标签,成为当前传感器网络定位领域的研究热点之一。无线层析成像（ RTI ）定位算法因计算量轻,可实时定位在无源被动定位系统中广泛应用。但目前RTI算法,因未考虑因测量噪声引起的伪位置,这造成目标的真实位置与个数无法辨识。提出使用高斯核滤波的方法消除RTI中的伪位置,实验证明：该方法可行,有效。     

车载式可折叠线性菲涅尔镜场参数优化设计

在车载可折叠线性菲涅尔聚光镜场的研究中,为提高聚光集热器的性能,首先采用矢量分解的方法推导了镜场参数之间的数学关系.通过光学原理以及几何分析的力法,得出相邻镜元不发生阴影与遮挡的边界条件.结合车载镜场的具体尺寸,分析了镜场中各个参数对镜场聚光性能的影响,并通过编写C语言数值优化程序,得到镜场有效聚光面积最大时,镜场各个参数的尺寸值.最后利用光学仿真软件Tracepro建模仿真,得到集热器上平均光照强度最大时镜场参数的大小.研究结果为车载可折叠线性菲涅尔聚光集热系统设计提供了理论基础.     

基于GD-Kmeans和菲涅尔理论的WiFi手势识别方法

针对手势动作幅度较小难以被WiFi所感知到问题,利用菲涅尔衍射理论对最佳动作捕获位置进行推理以增强感知。针对在实际应用过程中需要判断手势何时发生的问题,提出基于高斯分布-Kmeans聚类的GD-Kmeans手势定位算法。在采集到包含手势的信道状态信息（CSI）数据后,使用低通滤波和DWT滤波进行数据降噪,通过定位算法对手势进行定位切出,最终基于动态时间规整（DTW）进行模板匹配实现对五种手势的判别,其准确率达到了93%。     

双光子光存储扫描信号强度分布的计算机模拟

针对双光子光存储系统的单不束聚焦扫描方式,建立了一种离散的衍射光班计算模型,并实现了计算仿真计算,与传统计算方法相比,克服了“菲涅尔近似”或“夫朗和费近似”的限制,且对于大数值孔径物镜的情况与有效,实验结果表明,该模型可以快速实现存储介质内部不同记录层面上双光子记录信号强度分布的仿真计算。     

基于概率密度的无线层析成像节点自定位方法

针对无线层析成像(RTI)定位系统部署过程中需要大量时间和人力测量传感器节点位置的问题,提出一种基于概率密度的RTI节点自定位方法。以区域的概率密度作为权重,计算出区域质心的加权平均值作为RTI节点的位置坐标。现场试验证明:基于概率密度的RTI节点自定位方法不仅降低了原有节点自定位算法的复杂度,提高了RTI系统的部署效率,而且提高了定位结果的精度。     

基于深度图像的非接触呼吸频率检测方法

为便捷且有效地实现对人体呼吸频率的日常检测，提出基于深度图像的非接触式呼吸频率检测方法。利用Real-Sense相机获取的人体及背景的深度图像信息，根据提出的最大距离限制法与最大外轮廓提取算法分别消除空洞噪声和近距离干扰物体的影响，凸出人体深度图像；通过Zhang-Suen细化算法提取人体骨架，结合骨架关节信息实现对胸腔呼吸区域的定位；利用主成分分析算法(PCA)提取胸腔区域深度图像包含的呼吸信号数据，进一步通过峰值检测法求解人体呼吸频率。实验结果表明，该方法可有效实现对人体呼吸频率的非接触式检测，具有良好的准确性。     

一种人体移动对胶囊内窥镜磁定位干扰的补偿方法

磁定位技术可以实现对无线胶囊内窥镜精确定位与跟踪。胶囊内窥镜内嵌入永磁体,在人体周围布置磁传感器阵列采集人体外的磁场强度,通过后续电路处理和特定算法来计算胶囊内窥镜在人体肠胃道内的位置和方向等信息,从而实现对无线胶囊内窥镜的定位。但是磁传感器阵列分布在人体表面,在使用胶囊内窥镜对人体肠胃道检查过程中,人体和磁传感器阵列之间会发生相对移动,这种相对移动会对胶囊内窥镜的定位结果产生干扰。本文提出了一种补偿方法,来减小人体移动对定位结果的影响。在人体表面设置两个相互垂直磁铁作为参考目标,通过特定算法对人体相对于磁传感器阵列发生位移和旋转造成的干扰进行补偿,并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于RSSI测距修正的无线传感器网络四边形加权质心定位

针对无线传感器网络节点使用RSSI测距容易受外部环境影响以及考虑到实际应用中部分锚节点受环境影响出现本身精度差甚至无法定位的问题,提出了基于RSSI测距修正的四边形加权质心定位方法。首先采用高斯滤波器去除波动大的RSSI值,并使用中值加权方法对滤波后的RSSI值进行计算,得到最优的RSSI值;其次为了降低单个锚节点的权重使用四边形加权定位方法。最后对提出的方法进行仿真,实验结果表明本文提高了定位精度,且性能稳定。     

基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。     

基于UWB/AOA/TDOA的WSN节点三维定位算法研究

为了将二维定位算法AOA和TDOA拓展成三维定位算法,文中提出了一种基于AOA/TDOA和UWB传输技术的WSN节点三维定位算法。该算法采用二维的AOA测角算法测量未知节点与信标节点之间的角度,采用TDOA算法测量未知节点与信标节点之间的距离,在测角、测距的过程中采用UWB通信技术来传输探测信号,使得探测信号具有较高的时间分辨率,从而提高测角、测距精度,最后基于文中提出的待测节点三维坐标计算方法求解出待测节点的三维坐标。为了验证算法的有效性,在Matlab软件中进行了仿真实验。结果表明：新算法定位精度相比于AOA算法、TDOA算法都有大幅度提高。理论和实践皆表明：新算法具有较高的定位精度,能够满足未知节点在三维空间中的定位需求。     

多通信半径的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了实现无线传感器网络中基于无需测距DV-Hop定位算法的高精度定位,改进基于2、3通信半径的DV-Hop节点定位算法,并利用最小均方差准则改进计算平均每跳距离的公式,在最佳指数值下,修正锚节点平均每跳距离。MATLAB仿真结果表明,改进的算法在随机分布环境能提高节点定位精度;在最佳指数值下,进一步提升节点定位精度;在锚节点人工部署环境下,大大提高节点定位精度。改进的算法实现高精度定位同时,不需要增加网络泛洪次数和硬件成本。     

WSNS中基于箱线图的误差自校正定位算法

针对基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络(WSNs)节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题,提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法.该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值,利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位.仿真和实验结果表明,该算法可以有效抑制异常RSSI值,显著提高节点定位的准确性和稳定性,而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图.     

基于分簇多节点协作规划的无线传感器网络定位算法

为了提升无线传感器网络的定位精度,减少网络在进行定位运算时节点能量消耗过大等问题,提出一种基于分簇的多节点协作规划的无线传感器网络定位算法,该算法先通过将网络形成多个分簇,计算簇内节点间的相对距离,再通过协作规划的方法来提升节点坐标定位的准确度。得到簇内节点相对簇头的位置坐标后,再求出簇头相对于汇聚节点的位置坐标,从而实现在网络中对任意节点的精确定位。实验仿真结果表明,与基于加权质心和参考节点序列的定位算法相比,基于分簇的多节点协作规划的定位算法可以得到更好的定位精度。     

基于RSSI和TOA融合的矿井人员精确定位方法

提出了一种基于RSSI和TOA融合的矿井人员精确定位方法.分析了RSSI技术和TOA技术测距精度特性,提出了近端基于RSSI测距、较远端基于TOA测距的矿井人员定位方法,在此基础上提出了改进卡尔曼滤波误差抑制算法,保证高精度矿井人员定位.实验结果表明,在基站与定位识别卡距离不超过40 m的范围内,本文定位方法的定位误差为3 m以内.     

二次栅格扫描与锚节点递减栅格扫描的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上作进一步的改进。首先利用二次栅格扫描确定初始定位点,并产生缩小的定位区域;在该缩小区域内,将邻居锚节点与初始定位点间的距离转换为理论信号强度值,再对比邻居锚节点实际接收未知节点的信号强度,对邻居锚节点进行有条件递减,得到递减锚节点栅格扫描法则,最终确定未知节点的估计位置。通过仿真实验的对比,改良后的定位算法在一定程度上提高了定位精度。