RSSI信号滤波技术在机器人导航中的应用

针对RSSI方式对移动节点进行导航定位时会引入较大的模型误差的问题,提出了一种高效的硬件分组粒子滤波算法对节点间RSSI信号进行滤波预处理,确保RSSI值和节点间距离呈单调函数关系。直接利用RSSI信息和网络拓扑结构实现机器人定位,避免将RSSI值转换为几何距离时带来的模型误差。将滤波处理和导航计算分散到多个信标节点上执行以提高算法实时性,在导航实施之前无需精确已知各信标节点的几何坐标,免去了人工部署信标节点的步骤,可适合网络拓扑结构或环境参数频繁变化的场合,该方法在现场实验中导航控制精度可达到0.6 m。     

WSN多节点决策信息融合在机器人自主导航中的应用

将机器人作为无线传感器网络的（WSN）的移动节点,可实现节点动态自定义部署并扩大其监测范围。建立了接收信号强度（RSSI）势场量化的坐标系描述机器人状态及导航空间,有效避免将RSSI值转换为距离时带来的模型误差。由处于机器人可通信区域内的若干信标节点组成一个分布式导航网络,每个节点都会对机器人做出独立的导航决策,最后由决策控制中心融合各信标节点的输出决定机器人的航向。采用分布式处理技术,绝大部分导航信息数据处理都由信标节点完成,因此很大程度上简化了机器人的设计和硬件成本,仿真和现场实验都表明该系统的有效性。     

排污总量控制下的电力交易市场与排污权交易市场分析

世界上很多国家针对电力行业出台基于总量控制的排污权交易市场,而总量和初始排污权的分配是排污权交易市场的核心问题。采用演化博弈理论,依据经济与环境协调发展的关系,以减少单位减排量使发电量减少量和增加单位减排量使发电量增加量之间的比例关系确定排污控制总量。在此基础上构建了基于多主体博弈的Swarm仿真模型, 并给出了一个仿真实例。政府制定排污控制总量,发电企业在产品市场和排污权市场中进行价格、产量决策。通过仿真发现随着排污总量的不断减少,电能生产存在一个先减少、后增加、再减少的过程,并且减少与增加的幅度是不同的,这为电力行业制定排污总量提供了科学依据。     

电网建设外部环境中主要利益群体特征分析

为了分析电网建设外部环境中冲突不同阶段所涉及利益群体的特征及其对冲突的影响,对电网建设外部环境中的利益群体———当地居民进行了问卷调查分析。依据电网建设冲突的不同阶段,从当地村民的个人基本情况和家庭情况视角,对当地村民对电网建设外部环境的认知程度、对电网建设征地补偿标准和方案的满意度以及补偿意愿进行了调研分析。对不同冲突等级下当地村民的特征进行了分析,研究结果为设计有效的电网建设外部环境中的冲突及互适应机制提供现实依据。     

美国产学研结合发展分析

正进入21世纪以来,科学技术作为第一生产力的作用日益凸显,提高自主创新能力已成为世界各国提升综合国力的战略措施。我国政府高度重视科技工作,据统计,自2007年以来,国家科学技术支出经费每年平均以5%左右的速度增长。产业与科研相结合,能够有效推动科技成果转化为现实生产力,促进科技、经济和社会服务的发展,是加快我国科技发展的重要途径。国内外产学研合作发展概况产学研结合是一种合作行为,是指企业、科研机构和高校之间的     

暖通空调水力平衡调试技术研究

平衡调试的方法可以通过分析研究平衡原理来获得,例如补偿法和比例法。全文对两种方法进行了研究总结,并通过实验对比获得了最佳的平衡调试法。文章开头还简要的阐释了水力不平衡所会带来的危害。     

英国公共研究技术成果转化模式研究

公共研究成果,通常指政府机构通过财政拨款或无偿性预付款等形式,向企业或公共研究机构提供资助,直接或间接对企业或科研机构的科技创新活动进行支持而取得的相关成果. 英国作为全球创新技术领先的国家之一,特别重视科技创新投入,每年投入大量财政拨款,并由此产生了大量的公共研究技术成果,这些公共研究技术成果被迅速交易、运用,有效转化成了财富.     

低氮胁迫对小麦苗期生长发育的影响

为研究低氮对普通小麦生长发育的影响,选择张春5号、小山9659、小山2314三个品种,在氮素4个处理水平,0g/L(对照组)、1.75g/L、3.5g/L和7g/L下,进行品种的耐低氮研究。结果表明,小麦3个品种在4种处理水平下,苗高、地上部重和地下部重性状上差异显著。7g/L氮素下的春小麦苗高、地上部重及地下部重与其他三个处理均有显著差异。小麦品种耐低氮性因品种基因型差异而表现显著差异。张春5号的耐低氮性最好,与其它2个品种差异显著。7g/L的氮素处理水平可作为小麦苗期耐低氮筛选的临界值。     

浅谈企业档案工作的宣传

档案工作没有得到足够的重视,重要原因之一就是宣传工作开展得不到位.针对这种情况,分析了档案宣传的重要性,并对如何做好档案宣传工作提出建议.     

快速挖掘频繁项集的并行算法

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在数据偏移、通信量大、同步次数较多和扫描数据库次数较多等问题。针对这些问题,提出了一种快速挖掘频繁项集的并行算法(FPMFI)。FPMFI算法让各计算机节点独立地计算局部频繁项集,然后与中心节点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集。理论分析和实验结果表明FPMFI算法是有效的。