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为提高大型室内场所的定位精度,提出一种基于改进自适应花授粉算法的接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方案。利用固定在屋顶呈网格型排布的LED发送位置信息,接收端采用基于反向学习策略和自适应花授粉算法的RSSI定位方法实现精确定位。传统花授粉算法具有易陷入局部最优、缺乏变异机制等缺点,利用反向学习策略可使初始种群分布更加均匀,通过提高种群多样性可使算法跳出局部最优;采用有利于全局广泛搜索的自适应移动因子提高收敛速度。在100 m×100 m×100 m大型室内场所的一层100 m×100 m×10 m的空间中,考虑热噪声和散射噪声干扰的情况,经过多次仿真可得,相比于传统定位算法,随机灯排布下采用改进花授粉的RSSI算法的定位误差小于±1 cm;采用网格型灯排布结合改进定位算法的室内可见光定位系统时,定位精度得到明显提升,定位时间大幅缩短。该方案具有定位精度更高、计算速度更快、工作稳定等优点。 相似文献
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卫星/微机电惯性组合导航系统具有体积小、成本低等优点,可以为动中通天线提供位置、速度以及姿态信息,然而其无法依靠自身完成航向初始化,除此之外在静态场景下由于航向可观测性较差,面临航向发散的问题。结合动中通天线的特征,设计并开发了一种应用于动中通天线的组合导航算法。通过该算法得到的跑车测试结果北向、东向以及天向的位置信息精度分别为2.1 m、1.9 m及1.7 m,北向、东向以及天向的速度精度分别为0.05 m/s、0.05 m/s、0.04 m/s,横滚角、俯仰角、航向角精度依次为0.05°、0.08°、0.11°。长时间的摇摆台测试结果表明采用该方案场强跟踪信号强度均值为8.93 dBW,信号跟踪平稳。 相似文献
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为了解决采用极限学习机(ELM)神经网络室内可见光定位方法存在误差较大、网络模型训练时间较长、结果稳定性较差等缺点, 采用稀疏训练指纹库, 融合多目标动量粒子群算法(MMPSO), 结合ELM室内可见光定位方法, 形成MMPSO-ELM方案, 引入动量因子, 避免迭代过程中过度振荡, 加快系统收敛速度。在不同的定位空间内随机选取训练数据集方式, 在测试点数量不同的情况下, 将本方案与后向传播(BP)、ELM以及PSO-ELM 3种定位算法进行了比较。结果表明, MMPSO-ELM方案在20组训练数据条件下, 对80组待定位点进行预测定位, 定位误差最大为0.0225m, 最小误差为0.00093m, 平均定位误差低至0.00143m, 且定位性能受定位空间大小影响较小; MMPSO-ELM可见光定位方案具有定位精度高、速度快、泛化性强等优点。该研究为在室内场所实现快速准确定位提供了理论支撑。 相似文献
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对目前S-CSCF容灾方案存在的接管时间长、业务不均衡等问题进行了研究,提出一种基于取模算法的S-CSCF容灾方案,阐述了准Pool组网结构、取模算法、容灾备份、业务接管流程以及应用需求,为IMS网络大规模部署奠定基础。 相似文献
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鉴于射频识别(RFID)标签芯片苛刻的资源要求,为解决差分功耗分析(Differential Power Analysis,DPA)对密码算法实现方面的威胁难题,将新型DPA防护技术threshold与Piccolo密码算法相结合,提出了一种适用于RFID标签芯片应用的安全化密码算法实现方案.分别基于布尔式重组和改进型穷举搜索的方式实现了面积最优的S盒及其逆的threshold(3,3)分享,提出了基于锁存器方式解决S盒及其逆实现中潜在的毛刺威胁问题,在Chartered 0.18μm工艺和100 kHz RFID运行频率下,将该方案的资源消耗控制在2155个等效门,平均电流约为2.60μA,基于FPGA的DPA攻击安全性分析结果表明该方案适合于低成本RFID标签芯片对密码算法轻型及实现安全的要求. 相似文献
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CCITT H.261对可视电话所建议的算法:CD-ROM动图象的MPEG算法,其硬件实现因需大量的计算(多于1GFLOPS),所以十分复杂。本文提出了一个视频实时压缩、解压缩方案。该方案综合应用DSP(TMS320C30)和ASIC(L64730),形成一个多处理的并行系统。该系统对一帧图象进行分区处理,各个区由自己的处理器独立处理,各处理器并行进行。处理器的数目由帧频和图象的分辨率决定。 相似文献
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介绍了一种32位对数跳跃加法器结构.该结构采用EL M超前进位加法器代替进位跳跃结构中的组内串行加法器,同EL M相比节约了30 %的硬件开销.面向该算法,重点对关键单元进行了晶体管级的电路设计.其中的进位结合结构利用L ing算法,采用支路线或电路结构对伪进位产生逻辑进行优化;求和逻辑的设计利用传输管结构,用一级逻辑门实现“与-异或”功能;1.0 μm CMOS工艺实现的32位对数跳跃加法器面积为0 .6 2 mm2 ,采用1μm和0 .2 5 μm工艺参数的关键路径延迟分别为6 ns和0 .8ns,在10 0 MHz下功耗分别为2 3和5 .2 m W. 相似文献