未知观测噪声时机器人同步定位与地图构建

对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声调整以及中值滤波构成的噪声在线辨识单元.通过自适应在线辨识观测噪声,并进行新息协方差平均值滤波,迭代修正观测噪声协方差,实现机器人同步定位精度的在线提高.实验表明,该算法可降低观测噪声先验信息不足的影响,减小定位误差.     

基于动态PSO的WSNs发音节点定位研究

发音节点定位是无线传感器网络(WSN)一项重要的监控任务.为定位发音节点位置的极大似然估计解(MLE),通过分析栅格策略,基于此提出了动态粒子群优化(PSO)的算法,该算法在降低计算量的同时,减少了损失函数局部最优解的影响.另外,相对于原始数据,节点仅仅将信号的能量量测发送到融合中心,大大降低了对通信带宽和能量的消耗.在多种场景下进行了对比仿真,实验结果验证了该算法的优越性能.     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

基于图刚性的无线传感器网络定位新算法

针对分布式 MDS-MAP 算法的不足,提出了一种基于图刚性理论的无线传感器定位新算法 MDS-MAP (GR)。算法利用图的刚性理论,确定网络中的所有刚性子区域,然后利用合并定理将刚性子区域进行扩展,最后对合并得到的刚性区域利用 MDS-MAP 算法和锚节点实现网络中节点的大规模定位。算法尽可能对刚性区域进行合并,节省了执行 MDS-MAP 算法的次数,提高了执行效率。通过在不同拓扑结构的无线传感器网络中进行了仿真实验,说明了提出的算法能有效定位不同半径下网络中90%以上的节点,另外,新方法比现有方法在定位成功率上提高了4%～5%,并且定位精度提高了2%～3．5%左右。算法适用于大规模无线传感器网络中的快速定位。     

点云配准在大型曲面工件定位中的应用

针对工业生产中大尺寸薄壁工件的高精度加工需求,本文利用点云配准技术解决弱刚度及缺少定位信息等实际问题,对工件位姿进行迭代调整。最近点迭代(ICP)算法对于平坦曲面和有限点数据的精度不高,本文结合ICP算法和曲面点参数反求方法,减小了在边缘和角点的匹配误差,提高了整体匹配效果。仿真结果表明,该方法能够在保证整体性能的前提下得到较优的局部匹配精度,为解决大型曲面工件的主动寻位和自动调位问题提供了一个有效途径。     

随机背包公钥密码的分析与改进

针对随机背包公钥密码方案,提出一种私钥恢复攻击方法.发现Wang等人所构造的随机背包公钥方案实际上是隐含使用了一个特殊的超递增背包.通过使用普通超递增背包代替该特殊超递增背包,将超递增背包隐藏在随机选择的背包中,对原方案进行了改进,提出一种新的基于中国剩余定理的背包公钥密码方案.改进后的方案消除了原方案存在的设计缺陷,能够抵抗针对原方案提出的格规约攻击、低密度攻击以及shamir攻击.     

基于拓扑结构变化趋势的MCL优化算法

该文提出一种高精度的移动传感器网络中实现定位跟踪的方法,该方法利用未知节点在运动过程中网络拓扑结构变化的信息提高锚节点利用率,并改善样本采集效率。在无拓扑结构变化的情况下采用牛顿插值方法对节点当前位置进行预测,当拓扑结构有变化时,采用拓扑结构变化构建适应值函数,并用粒子群算法优化样本点的质量。仿真实验结果表明,该文算法与传统算法相比加快了收敛速度,提高了定位精度,改善了在低锚节点密度时的性能。     

小波变换预测移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不高的问题,提出一种基于小波变换预测的移动节点定位算法。根据历史运动轨迹通过小波变换预测节点当前位置,精确采样区域,应用自适应采样方法减少采样次数,通过加权滤波增大高质量样本点以及降低低质量样本点对定位结果的影响,提高定位精度。仿真结果表明,在锚节点数目、通信半径、最大样本点数目等条件变化的情况下,该算法与传统算法相比提高了定位精度,在低锚节点密度环境下表现出良好的效果。     

基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统

针对当前室内无线定位信号强度易受干扰、设备部署维护成本高等缺点,以及手机在室内航位推算过程中定位误差随时间累积的问题,本文提出了基于粒子滤波磁场匹配的室内定位方法。相比于传统的航位推算方法,通过改进步态判断方式,并提出了动态步长估计算法和卡尔曼滤波航向估计算法,有效减少步态误判和定位误差。同时通过结合航位推算位置选择粒子滤波算法中的重采样区域,加快粒子收敛速度。最后,通过仿真分析和实际室内环境测试结果表明,本文提出的定位方法能够有效地减小定位误差,并实现2米的定位精度。     

一种改进的融合关联词典的微博倾向性分析方法

大多数研究者对微博倾向性分析过多关注的是情感词、形容词和否定词,忽略了 关联词对其情感倾向的影响。为了提高微博情感倾向性分析的准确率,提出了融合关联词的微博倾向性分析方法,考虑微博文本中形容词、程度副词以及关联词之间的组合关系。 本文充分考虑了关联词的结构特点并在已有词典的基础上构建专门用于微博倾向性分析的微博词典、否定词词典和关联词词典,同时考虑到网络新词对微博倾向性的影响,还构建 了一个全新的网络新词词典。借助支持向量机（Support vector machine,SVM）将微博文本分为负向、正向和中性3 类,通过结合情感词典和SVM的方法提高微博文本倾向性分析的准确率。通过对COASE 2014 数据实验可以表明,本文方法对微博倾向性分析取得了较好的效果。