一种高效强K—栅栏覆盖构建算法

K－栅栏覆盖是无线传感器网络覆盖控制的研究热点之一。本文构建了强栅栏覆盖模型,提出了分区强K－栅栏覆盖构建算法PMNSB,用最少的节点形成强栅栏。首先把监控区域分成多个子区域,通过匈牙利算法选用移动距离之和最少的网格集合为基准1－栅栏覆盖,缺少移动节点的子区域,选择附近区域的剩余移动节点修补形成1－栅栏覆盖。水平相邻的两个子区域之间构建竖直栅栏,这些1－栅栏合起来构成强K－栅栏覆盖。仿真结果证明了该方法的有效性,本文的研究对提升无线传感器网络的性能具有重要的理论与实际意义。     

混合总体最小二乘的迭代解算算法

总体最小二乘估计能够同时顾及线性模型中系数矩阵[WTHX]A和观测向量L的 误差,平差理论相对更为严密。如果系数矩阵[WTHX]A[WTBZ]的部分元素没有误差,这种总体最小二乘模 型为混合总体最小二乘模型。针对混合总体最小二乘(Least squares total least squares, LS TLS)解算问题,应用测量平差中 的 原理和方法,推导了混合总体最小二乘的迭代逼近解算公式,通过与奇异值分解法分析比较 ,分析了两种解算方法具有等价性,最后通过实验数据分析得出迭代算法的有效性 和合理性。     

220kV四回路单柱钢管杆带电作业的研究

以全国第一条220k V单柱钢管杆四回路并架线路为研究对象,以提高输电线路供电可靠性和危急缺陷消缺率为目的,开展220k V四回路单柱钢管杆带电作业研究。通过校核耐张塔和直线塔的组合间隙和最小安全距离,提出合适的进入电场的方法。为今后的带电作业提供理论参考。     

基于改进Rank变换和分段MER的镜片疵病检测算法

为了解决目前光学镜片表面疵病宽度测量主要依赖人工检测而导致弯曲划痕宽度检测精度较低的问题,提出一种基于Rank变换和分段最小外接矩形(MER)的镜片表面划痕宽度测量方法.该方法首先通过改进的Rank变换算法比较像素灰度相对关系来提取疵病目标,然后计算其最小外接矩形,根据矩形长宽比初步判别疵病类型(划痕或麻点),最后将疵病分割为多个小区段,分别计算每段的最小外接矩形并获得其宽度,比较取最大宽度作为疵病宽度值.试验结果表明,该方法具有较高的可行性与精确性,能够有效提取出疵病和计算其特征参数,可以满足工程实际的需要.     

移动干扰源双星TDOA/FDOA定位方法研究

为准确给出移动干扰源的位置与速度,依据多普勒频移原理分别计算了干扰源经主星、邻星链路到达观测站的频率,并由此给出了频率差(FDOA)与时间差(TDOA)表达式,利用FDOA、TDOA表达式以及移动干扰源的位置关系建立了移动干扰源双星定位模型。利用最小二乘法给出了模型计算方法与步骤,最后通过实例计算验证了模型的有效性。     

一种相控阵天线安装精度检测与校准

文中论述了一种相控阵雷达天线安装后的精度检测方法。按照雷达天线安装后的几何形态,采用光学测量仪器进行相关的数据采集,建立检测的数学模型,利用线性回归法以及最小二乘法进行数据拟合,计算出安装后雷达天线底面与水平面的最大夹角和天线边缘与正北方向的夹角,并进行了试验误差评估和分析,依据检测数据对雷达天线的水平和方位角度进行校...     

冷静王钻石版2.31再升级

Haswell处理器的C6/C7深度节能模式对电源的性能提出了更严格的要求,如果电源性能不能达到Intel的要求,可能导致处理器无法开启C6/C7节能模式,新一代处理更高的C6/C7节能特性要求电源的最小电流需求(+12V)接近0A,此时按照老标准设计的电源就很难保持正常工作。     

Fast two-dimensional weighted least squares techniques for the design of two-dimensional finite impulse response filters

This paper focuses on the design of two-dimensional (2D) quadrantally symmetric finite impulse response (FIR) filters, and presents three very efficient algorithms for the weighted least squares (WLS) design with a weight matrix that assigns four different weights to four different frequency bands. The first algorithm seeks for iterative solutions to the matrix equation describing the optimality condition of the design problem. The second algorithm aims at the limit solution of the solution sequence to the first algorithm, analytically obtained by using matrix diagonalization techniques. The third algorithm belongs to the category of iterative reweighting techniques. It uses the second algorithm as its iteration core, and aims at reducing the maximum magnitude error of the filter by iteratively adjusting the four entry values of the weight matrix. Design examples are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithms.     

Nonlinear model predictive control with relevance vector regression and particle swarm optimization

In this paper, a nonlinear model predictive control strategy which utilizes a probabilistic sparse kernel learning technique called relevance vector regression （RVR） and particle swarm optimization with controllable random exploration velocity （PSO-CREV） is applied to a catalytic continuous stirred tank reactor （CSTR） process. An accurate reliable nonlinear model is first identified by RVR with a radial basis function （RBF） kernel and then the optimization of control sequence is speeded up by PSO-CREV. Additional stochastic behavior in PSO-CREV is omitted for faster convergence of nonlinear optimization. An improved system performance is guaranteed by an accurate sparse predictive model and an efficient and fast optimization algorithm. To compare the performance, model predictive control （MPC） using a deterministic sparse kernel learning technique called Least squares support vector machines （LS-SVM） regression is done on a CSTR. Relevance vector regression shows improved tracking performance with very less computation time which is much essential for real time control.     

基于Matlab的高斯曲线拟合求解

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据处理等领域应用广泛,而高斯函数在自然科学、社会科学、数学以及工程学等多领域应用极广,因此实现高斯函数的快速、准确拟合具有重要意义.论文介绍了曲线拟合的基本概念和高斯曲线拟合的基本原理,并在Matlab R2012a环境下进行仿真,通过仿真结果可以发现,用Matlab可以快速、准确地进行高斯曲线拟合.