能够克服局部NLOS影响的自主移动节点定位方法

针对非视距(NLOS)对无线传感器网络节点定位的影响,提出一种适用于非视距影响严重的低速自主移动节点的定位方法. 利用自主移动节点的速度和方向2个运动信息实现节点的初步定位,再利用未受非视距影响的信标节点发送的精确坐标与超声波测距信息经过比例运算得到精确的移动节点位置信息.仿真结果表明,该方法能够克服局部的非视距影响,具有定位精度高、计算工作量少等特点,适用于具有运动感知能力和硬件资源有限的低速移动节点定位．     

一种改进型的S4PR网活性条件

研究了顺序资源共享分配系统的建模模型S4PR (Systems of sequential systems with shared resources)网的活性问题. 已有的研究成果表明, 一个S4PR网在所有信标都满足max, max'或max"-controlled 时能保持活性, 但现有的活性条件对信标的限制严格且不适用于某些网系统, 本文提出了一类名为max*-controlled的改进型条件, 并证明了当一个S4PR网的所有信标都满足max*-controlled条件时, 网系统能保持活性. 与现有的其他条件相比, 新的活性条件更加宽松, 为设计更高允许度的死锁预防或者活性保持监控器提供了理论支撑.     

一类分段线性混杂系统的最优控制策略研究

针对连续模态驻留的时延是确定性的分段线性混杂系统最优控制问题，首先给出该类混杂系统模型，采用一种新方法，即混合动态规划方法来研究混杂系统的最优控制，然后利用Lyapunov方法证明采用这种控制策略时混杂系统的稳定性，最后通过一个数值例子来说明所提出方法的有效性。     

一种低开销无线HART路由策略

无线HART协议是一种新兴的适用于工业领域的高可靠性无线传感器协议规范。本文基于无线HART网络特点,提出一种低开销的路由策略,其基本思想是将全网Graph拓扑结构转化为双树拓扑结构,上行路由采用无线HART协议中提出的Graph路由方式,而下行路由采用多路径方式。此策略简化了Graph路由方式,降低网络管理器的Graph拓扑以及节点的路由存储开销,同时降低全网络的路由维护开销。测试表明,此策略在保证网络通信可靠性的基本条件下有效的降低了路由开销。     

一种基于DCT域的自适应块效应消除算法

在基于块编码的图像压缩技术中,低比特率下重建图像的块边界会出现块效应．本文提出了一种有效的基于DCT域的块效应消除算法．首先通过DCT系数块的分解和合并,直接从两个相邻的系数块获取相应的转移块．然后对图像块的活动性进行分类,对于低活动性邻接块所构成的转移块,采用改进的线性函数替代阶梯函数的方法消除块效应,同时更新邻接块．最后采用后滤波和量化约束技术对更新块和高活动性块进行后处理．实验结果表明,本算法不仅有效去除块效应,而且能够保护图像的纹理和边缘．     

基于无线通信的远程监控终端系统

针对工业应用领域越来越多的要求无线监控系统具有实时图像采集、处理及传输功能的现状,文中介绍了一种基于CDMA/GPRS移动通信平台,数据采集和集成功能强大的无线工业监控终端系统的研制和开发;系统以ARM920T架构的处理器为核心,采用了Linux实时操作系统以高可靠性及灵活性完成了对工业现场实时图像和数据的采集、编码及上传等管理功能;在环保领域的成功应用表明所设计的无线工业监控终端运行稳定,性能优良.     

一种基于单向散列函数的WirelessHART网络密钥管理方案

为保证WirelessHART网络的前向安全及后向安全,提供密钥更新的广播认证和节点被捕获后的密钥更新策略,提出了一种基于单向散列函数的WirelessHART网络密钥管理方案.引入双散列密钥链实现密钥更新的广播认证,解决了全网共享密钥更新次数受限的问题,结合广播和单播通信执行全网共享密钥更新,增强了密钥更新的可靠性....     

一类受控Petri网的控制器设计

通过挖掘Petri网的内在的结构特性, 获得了一种新的解决禁止状态避免问题的控制器设计方法. 这种设计方法适用于一类具有特殊结构的受控Petri网 (即所有前向路径子网是状态机 )的状态反馈控制器设计. 在非并发的假设条件下, 所综合的控制器是最大允许.     

快速背景提取及更新算法

定点DSP浮点运算效率低、存储空间有限,应用传统的背景提取与更新算法时,检测速度慢、实时性差。针对该问题,利用相邻视频帧的时间相关性,根据背景像素灰度以最大概率出现在视频序列中的假设,提取初始背景参考帧。在背景更新环节,对原始背景与当前图像像素赋予不同的权值,并且基于移位运算得到新的背景。在TMS320DM642定点DSP上所做的实验表明,该算法可以满足帧率为25 FPS下的实时应用。     

基于特征点分类策略的移动机器人运动估计

为解决移动机器人视觉导航系统在进行机器人运动估计时使用传统运动估计算法计算时间较长而导致实时性较差的问题,提出了一种基于特征点分类策略的移动机器人运动估计方法。根据移动机器人视觉导航系统提供的特征点三维坐标计算出特征点与机器人的距离,从而将特征点分为远点与近点。远点对于机器人的旋转运动是敏感的,因此可用于计算移动机器人的旋转矩阵;近点对于机器人的平移运动是敏感的,因此可用于计算机器人的平移矩阵。仿真实验中,当远点与近点数为原特征点数目的30%时,基于特征点分类策略的运动估计计算精度与传统RANSAC算法相当,并能减少60%的计算时间。仿真结果表明,基于特征点分类策略的运动估计方法能在不降低计算精度的前提下有效减少计算时间,在特征点数目较多时也能很好地适应实时性要求。