增强现实与视觉惯导模块的位姿融合方法

基于视觉标志物的增强现实技术和视觉惯性里程计(VIO)技术有着良好的互补性。本文针对当前基于视觉标志物的增强现实系统依赖标志物以及VIO的缺乏地理位置信息、累计误差等问题,提出一种泛用的位姿融合方法,该方法可以将任意的2种不同坐标系下的相同轨迹位姿输出转换到同一坐标系下。针对本文的问题,实现基于视觉标志物的增强现实与视觉惯导模块的位姿融合,并利用视觉标志物自身带有地理信息的特点,为整个系统提供真实的地理信息坐标,使得定位系统能够与地理信息系统相结合。以实时通讯的方式采集华为P10手机输出的图像与IMU信息作为数据源,在Ubuntu16.04和Unity游戏引擎上进行实验。结果表明,本文方法能够有效地完成准确的位姿融合。     

基于多智能体Q学习的异构车载网络选择方法

异构车载网络环境下如何选择接入网络对于车载终端用户的服务体验而言至关重要,目前基于Q学习的网络选择方法利用智能体与环境的交互来迭代学习网络选择策略,从而实现较优的网络资源分配.然而该类方法通常存在状态空间过大引起迭代效率低下和收敛速度较慢的问题,同时由于Q值表更新产生的过高估计现象容易导致网络资源利用不均衡.针对上述问...     

U型金属波纹管动态特性实验研究

在实际应用中 ,由于波纹管经常会受到各种因素的作用而发生振动 ,因此有必要对波纹管做动态特性研究。实验研究了物理参数相同的波纹管在 4种不同情况下的动态特性 ,分别识别出它们的轴向和横向模态参数。给波纹管加上加强环后 ,轴向和横向阻尼比均增加 ,而固有频率均降低 ,动态刚度则与层与层之间是否有阻尼材料有关 ;无阻尼材料时 ,动态刚度增加 ;有阻尼材料时 ,动态刚度降低。在实际应用中 ,可根据实际需要来选取合适的波纹管。     

群智感知中基于时空关联性的用户激励机制

为在群智感知系统中实现有效的用户激励,提出基于显性与隐性时空关联的两种用户激励算法。将显性时空关联的用户激励问题转化为集合覆盖问题并利用贪心算法对其进行求解,同时结合显性时空关联算法和马尔科夫模型求解隐性时空关联的用户激励问题。在仿真数据和真实数据集上的实验结果表明,与传统最小化花费算法、最大化覆盖算法和最小化花费覆盖数比值算法相比,显性时空关联算法和隐性时空关联算法有效解决了感知任务完成率低且花费高的问题,能在实现用户激励的情况下最大化社会收益。     

5G通讯技术下智慧单兵设备语音视频通信终端设计

智慧单兵设备语音视频通信终端设计过程中，由于天线设计差异，使得终端通信抗干扰能力较差。因此，提出5G通讯技术下智慧单兵设备语音视频通信终端设计。针对通信终端的功能与服务进行了逻辑分层，并构建通信终端整体架构。根据5G技术发展的特点，设计多频MIMO天线；计算多频MIMO天线的频带宽度、回波损耗及反射系数、隔离度等性能参数；最后，基于5G网实现语音视频的高质量传输。实验结果表明：文中设计终端使得语音视频通信终端抗干扰能力大幅提升。     

基于多通信融合的智能供电保障与指挥系统

常规系统传输电力监控信号时，采集的电力监控数据存在缺失，导致供电设备调度时间长，电力调度后的电压偏移量大。为此，设计基于多通信融合的智能供电保障与指挥系统。硬件方面，优化电力监控仪表硬件结构，设计仪表辅助电源电路；软件方面，调制衰减信号，选取最优多通信融合路径，传输电力监控信号，预处理采集电力监控数据，利用数据样本均值，代替缺失电力数据，以发电机组最优功率和最优增量成本为目标，智能指挥电力调度。实验结果表明，该设计系统缩短了供电设备调度时间，减小了电压偏移量，电力调度性能较优。     

长碳链尼龙1111的动态力学性能

通过动态力学性能分析,确定了尼龙1111的松弛转变峰。71℃的松弛峰为尼龙1111的α松弛峰;-45℃出现的松弛峰为尼龙1111的β转变峰,-126℃出现的松弛峰是尼龙1111的γ转变峰。在不同的实验条件下,随着退火温度的升高,尼龙1111的α转变峰的峰高升高,γ转变峰的峰高降低,β转变峰的峰高不但降低,而且峰宽度变大;随测试频率的提高,尼龙1111的α转变峰、β转变峰和γ转变峰向高温移动。     

28年安全如一日的背后——广西来宾供电局110千伏武宣变电站连续安全运行达10357天小记

来宾供电局110千伏武宣变电站位于广西来宾市武宣县中部,占地面积为1万平方米,于1981年4月9日建成投产,为武宣县工、农业生产,以及武宣县40多万人民的生活用电的主要电源点。截至2011年11月8日,该站已连续安全运行10357天,创下了目前广西电网公司所有变电站中最长的安全运行记录。     

云环境中基于目标检测的密文图像检索方案

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题。针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度。     

基于自适应切换阈值的异构车载网络选择方法

异构车载网络环境中的网络选择策略对于保障车辆的网络服务质量极为重要,目前基于多属性决策的网络选择方法通过多种网络属性综合评估候选网络的性能,从而实现最佳网络的接入。然而,该类方法在执行网络切换时通常存在盲目选择最佳网络或网络切换阈值相对固定的问题,容易导致“切换阻塞”现象的发生,也难以满足动态变化的车载环境和用户需求。针对上述问题,提出一种基于自适应切换阈值的异构车载网络选择方法 AHT-NSM。首先基于车辆的网络驻留时间进行候选网络的预筛选,接着利用结合主客观权重的效用函数评估候选网络的性能,最后设计一种自适应切换阈值提高网络选择方法在动态车载网络中的适应性。对比实验结果表明所提出的AHT-NSM方法在降低网络切换阻塞概率和提高网络资源利用率方面表现更优。