一种无线传感器网络链式传输分簇路由协议

由于周围环境对无线传感器网络(WSNs)的影响,在布设到特殊环境下时会产生信号的衰减与损耗,导致通信不畅。针对此问题,提出一种以LEACH路由协议为基础适应特殊环境(长直空间)的新型路由算法。本算法采用链式传输,即从内部逐一将信号传输给距空间最外端且距基站位置较近的簇头,克服了内部节点死亡过快的问题。同时簇内采用链式传输并且改进簇头阈值与成簇半径,减小了能量消耗,提高了稳定性,克服了LEACH算法的不足。     

认知无线电网络信道交汇研究综述

认知无线电技术被认为是解决目前频谱资源利用率低下问题最有前景的技术,基于该技术,认知无线电网络采用动态频谱接入方式有效地提高了授权频段的利用率.然而,动态变化的信道可用性极大地增加了认知无线电网络组网的难度.信道交汇旨在为用户通信提供公共传输媒介,是实现无线网络组网的基础.介绍了认知无线电网络信道交汇的基本概念和特点,并阐述了信道交汇策略设计面临的挑战以及应考虑的性能指标.提出了信道交汇策略的分类标准和系统模型,根据该分类标准,详细剖析了当前信道交汇策略相关的研究工作.最后,讨论了认知无线电网络信道交汇研究的开放性问题,以期为未来的研究指出可能的方向和重点.     

实用的MEMS惯性器件外场标定方法

在实际工程应用中,当不具备高精度实验室标定设备时,研究简易可行的MEMS惯性器件外场标定算法非常有必要。在分析MEMS惯性器件误差模型的基础上,提出一种基于椭球模值约束算法的外场标定方法,通过设计合理的实验编排方案和有效的求解算法来实现对误差模型参数的估计。对比实验结果表明:所提出的标定方法简易可行,其误差系数在合理的误差范围内,从而证明了该外场标定方法的有效性。     

霍尔传感器在气动健身器材中的应用

为了能更好地掌握运动者的运动力度,尽可能地减小运动中由于运动过剧造成的损伤,设计了一种气动健身器材,通过实际的气缸压力与霍尔传感器检测出气缸活塞的位移来计算器材使用者所承受的拉力,并结合记录气缸活塞的运动次数来计算运动者消耗的热量,更直观地显示出运动者的运动情况。经过测试,霍尔传感器反应灵敏,检测结果准确,系统稳定性良好,有较高的实用性。     

健康型蔬菜水果清洁剂的研制

本实验发明了一种化合物组合：新型乳化剂、天然植物碱、纳米降解剂、助溶剂、天然香型和水等组成。通过试验筛选出最佳配方，并且测定了该清洁剂的去污能力、杀菌能力、对残留农药降解效果、泡沫性能、表面张力和稳定性。结果表明，该产品制备简便、综合洗洁性能好，具有较大市场前景。     

硫酸钡粉体在PVC-U复合材料中的应用

对硫酸钡粉体应用于PVC—U复合材料进行了初步研究，着重论述了各组分对复合材料的力学性能和相对密度的影响，利用激光粒度测试仪对硫酸钡粉体进行了测试，得到了粒径分布曲线和累计曲线。结果表明，PVC树脂质量对复合材料的力学性能影响很大，对相对密度影响不大：当硫酸钡用量相同时，硫酸钡的活化与否与粒径大小对复合材料的相对密度影响不大；当硫酸钡用量增加时，复合材料拉伸强度降低，相对密度增加；随着DOP用量的增加，复合材料的拉伸强度降低，断裂伸长率显著增大，相对密度下降。     

医用内窥镜微型摄像模组设计

设计了一种新型医用内窥镜微型摄像模组.该模组采用微型、高分辨率的CMOS图像传感器结合低压差分信号（LVDS）传输技术进行设计,使摄像模组直径缩减至5.0mm,并实现了图像数据的长距离高保真传输.搭建了实验平台对摄像模组的摄像功能进行了测试.结果表明：该模组图像传输距离超过2m,分辨率达到30万像素,对口腔溃疡模拟粘膜病变的识别率高达90％.其图像分辨率高,传输距离长,使其适用于内镜诊断;其直径小,能大大提高病人内镜检查的舒适性,为超细内镜诊断提供了一种极佳的解决方案.     

鲁棒性项目调度中缓冲设置方法

研究应对不确定因素的鲁棒性项目调度, 针对其所用时间缓冲区技术中的两种重要方法——集中缓冲和STC (starting time criticality) 分散缓冲, 采用仿真模拟实验, 以项目管理库中的帕特森例1 为对象, 进行详细的比较研究. 研究结果表明, 分散缓冲法具有更好的解鲁棒性; 当活动时间的不确定性程度较大时, 集中缓冲法的质量鲁棒性较好; 当项目工期较紧时, 分散缓冲法具有更好的鲁棒性. 这些研究结论为管理者在特定的项目环境下选择合适的缓冲方法提供了决策依据.     

基于场景重构与报警聚合的网络取证分析技术

提出一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警聚合的网络取证分析方法. 通过去除失败攻击的报警, 减少了对证据分析的干扰. 在场景重构中, 通过反向关联, 减少了不必要的证据, 同时通过对孤立报警的补充, 保证了证据链的完整性. 在报警聚合中, 提出了聚合同一攻击步骤的不同报警的方法, 以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性.     

混合估计多模粒子滤波的机动弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下的机动小目标实时检测与跟踪困难的问题, 提出一种基于混合估计多模粒子滤波的检测前跟踪改进算法. 首先根据前一时刻所采用的模型状态及其转移概率等先验信息实现当前时刻的模型采样; 然后在充分考虑当前量测下实现当前的粒子预测, 采用一种序贯重要性平滑重采样策略, 在不增加计算量的前提下, 改善了粒子多样性衰退的问题; 最后通过新的粒子集完成对模型和状态的合理估计与目标检测. 仿真结果验证了该方法的检测与跟踪性能优于传统的多模粒子滤波方法.