基于ZigBee技术的室内定位系统算法研究及实现

随着当今社会城市化进程的快速发展,人们对于在复杂环境内的定位需求越来越迫切。由于建筑物的遮挡使得GPS定位在室内不容易实现。文中设计了一种基于ZigBee技术的室内定位系统（IPS）的解决方案。结合信号强度测距法（RSSI）与场景指纹定位法,提出RSS场景指纹定位法。该算法采用RSS“场景特征信息”作为定位场景的“指纹信息”,来建立“指纹信息”数据库,并通过TI公司的Z-stack的硬件平台实现了该算法。测试结果表明,该定位系统在覆盖超过20m＊20 m的面积里使用4个参考节点就能以2 m以内的平均定位误差实现室内定位,满足普通的定位需求。     

一种高效的光线投射体绘制算法

作为体绘制中的一个经典绘制算法,光线投射算法理论简单同时能产生高质量的图像,被广泛应用于医学图像可视化领域。但在绘制过程中有大量的投射光线和体素的重采样,导致绘制速度较为缓慢。为提高绘制的速度,文中提出一种高效的光线投射体绘制算法,通过引入碰撞检测技术减少投射光线的数目,避免冗余光线的采样计算,同时采用光线跳跃方法在碰撞检测包围盒内跳过对空体素的重采样,加快了光线合成的过程。实验结果表明,改进后的算法不仅能保证所需要的图像质量,还能大幅度地减少采样计算的时间,高效地提高绘制速度。     

嵌段共聚物增容剂对LDPE／PS分散相粒径的影响

研究了增容剂苯乙烯－丁二烯二嵌段共聚物，苯乙烯－乙烯／丙烯二嵌段共聚物和苯乙烯－乙烯／丁烯－苯乙烯三嵌段共聚物对ＬＤＰＥ／ＰＳ共混物分散相粒径尺寸的影响，结果表明，在增容剂用量约３％时，分散相的粒径尺寸接近最小值，进一步增加增容剂的用量，粒径尺寸没明显的变化；增容剂中苯乙烯嵌段和橡胶嵌段之间的溶度参数差越大，分子间排斥作用越大，分散相的粒径越小。     

磷有机杀虫剂

1.历史簡述磷有机杀虫剂的研究是从磷有机化合物的研究发展来的,两者是密切相联难于分割的。磷有机化合物的研究至少有一百多年的历史,在十九世纪之初即已开始。但因只在大学中进行,未与实际很好地结合,所以参加的人数不是很多,发展亦就比较迟缓。虽然在此期间,对于磷有机化合物的多种类型、合成方法、一般性能,以及不少反应机理和历程都有很多供献,特别是德国的米哈爱利斯教授(C.A.A.Michaelis)和苏联的阿尔布蜀夫院士的系統研究工作,前者四十余年(1874—1915),后者五十余年(1904—现在),可以說是奠定了磷有机化合物坚实的理论基础,为以后的应用开辟了广阔的道路。     

高效液相色谱法测定除草剂胺苯黄隆

高效液相色谱法测定除草剂胺苯黄隆石国荣（湖南化工研究院，长沙４１０００７）胺苯黄隆是一种新型的高效磺酰脲类除草剂，试验代号为ＤＰＸＡ－７８８１，化学名称为２－［（４－乙氧基－６－甲氨基－１，３，５－三嗪－２）脲基磺酰基］苯甲酸甲酯。由于其沸点高，无法...     

印染前处理废水的混凝沉淀研究

印染前处理废水水质成分复杂,污染物含量极高,是印染厂污水处理难以达标的重要原因.实验针对常州某棉纺织印染厂印染前处理车间废水水质特性,选取硫酸亚铁(FeSO4·7H2O)、聚合硫酸铁(PFS),聚合硫酸铝(PAS)、聚合氯化铝(PAC)及钢铁厂废酸对印染前处理废水进行了混凝试验研究,得出PFS、PAC、PAS及硫酸亚铁的最佳pH范围分为:6.5、6、3、10左右·对于水质Ⅰ的废水,PFS、PAC、PAS、硫酸亚铁及钢铁厂废酸的最佳投药量分为:1 g/L、1.6 g/L、526.32 mg/L、4.4 g/L及40 mL/L,对于水质Ⅱ的废水,PFS、PAC、PAS、硫酸亚铁及钢铁厂废酸最佳混凝剂投药量分为:1 g/L、2.1 g/L、210mg/L、2.2 g/L及20mL/L;混凝最佳搅拌方式为:快速搅拌300 r/min搅拌2 min,慢速搅拌40 r/min搅拌10 min,助凝剂阳离子型聚丙烯酰胺(CPAM)以投加4 mg/L为宜,最佳沉淀时间为20 min.在最佳混凝条件下,钢铁厂废酸对原水的COD去除率可达35%左右.     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

基于GPS数据和压缩栅格算法的城市路网电子地图快速构建方法

路网电子地图对城市交通管理领域有重要的作用,但是地图服务机构提供的接口功能有限,商用地图一般价格高昂;而一些基于GPS数据的地图生成算法非常复杂、速度慢,在一些实际应用中受到限制,如区域地图即时更新、道路临时管制、应急路线规划等.为此提出一种直观、可扩展、操作灵活的城市道路地图构建方式.通过奥赛罗坐标化的方式,对单位栅格的表示方式进行重新设计,在改善栅格地图的拓扑表达能力、弥补栅格地图存储空间较大和处理时运算资源需求较多等弊端的同时,实现了地图的快速构建.文章以公共交通服务评估和路网韧性评价为例,展示了这一方法的应用潜力.     

无线可充能传感器网络的锚点算法与移动设备调度研究

由于传感器的电池容量和存储容量有限,导致无法持续对传感器进行能量补充并收集传感器生成的感测数据。针对该问题,研究了周期性能量补充和数据收集问题,提出了一种用于充能和数据收集的方法,包括基于网格的算法(GBA)、基于支配集的算法(DSBA)和基于圆相交的算法(CIBA)。通过这三种方法或两两相结合的方法找到锚点集合,通过移动设备调度算法调度最小数量的移动设备来访问生成的锚点。仿真结果验证了所提方法的有效性。与联合能量数据采集(JEDA)算法、最小覆盖圆(SEC)算法相比,所提CIBA需要的移动设备数量最少,总移动距离也最短,具有良好的综合性能。     

基于CNN、迁移学习和SVM的水下光源识别算法

水下光源作为AUV((Autonomous Underwater Vehicle)近距离视觉定位的目标物体,其识别质量将直接影响到AUV水下近距离对接时的定位精度,为了精准地对水下检测到的光源进行识别,论文提出了一种基于卷积神经网络(Convo-lutional Neural Network,CNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和迁移学习的定位目标光源识别方法.该方法首先将ImageNet上的数据集带入CNN进行训练得到初始的CNN模型,然后基于迁移学习的思想,将采集到的水下光源图像带入模型对参数进行调整,最后去掉模型的Softmax函数,取出处于CNN模型全连接层输出的4096维特征组成特征向量,带入SVM对目标图像进行分类,从而提取出真目标光源,剔除掉伪光源和其他水下目标.结果表明,采用该方法对于水下光源的识别具有较强的鲁棒性和缩放、平移、旋转变换不变性.