基于惯性导航的室内定位误差修正算法

针对惯性导航系统(INS)在室内定位过程中,位移误差随时间不断积累而导致定位精度不高的问题,通过分析人行走的特征,以及行走过程中零速点的特性,提出了基于惯性导航的室内定位误差修正算法。使用最大似然估计法对加速度计和陀螺仪的输出参数进行判断,确定零速点,然后通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,分别建立定位系统的状态方程和观测方程对误差进行修正。利用Matlab搭建仿真平台,对算法进行了仿真。仿真实验结果表明:改进后的零速检测算法,提高了零速点检测准确率,使位移误差得到了有效抑制,并将定位误差控制在了3%以内。改进算法对室内定位误差修正具有一定的实用价值。     

延迟光照算法对Hadoop集群渲染系统的改进与实现

针对集群渲染系统在三维场景文件输出过程中,海量数据处理以及存储的问题,利用Hadoop框架对现有系统进行分布式模型改造,以基于延迟光照算法的处理方式,对分布式存储和计算的业务逻辑结构部署,实现改进Hadoop集群渲染系统对任务的处理策略,提供高容错、可靠的存储和海量计算数据的方式。通过实验证明改进的Hadoop集群渲染系统可以提高系统利用率和任务处理能力。     

Chord算法分析及其在视频会议系统中的应用

在对等网络结构中,快速准确地确定资源的位置是一个比较突出的问题,在视频会议系统中这种实时性显得尤为突出。基于DHT资源定位及查找算法是目前比较流行的算法之一,介绍了其中具有代表性的Chord算法的2种形式,对其进行了分析比较,并提出了一种简单的适用于P2P视频会议的Chord改进算法Direct-Chord。     

发电商基于Q—Learning算法的日前市场竞价策略

电力市场仿真可以研究市场规则、市场结构对价格形成的影响和市场参与者的动态行为。初步建立了用智能多代理模拟日前市场发电商竞价策略的模型，采用Q-Learning算法优化自身策略。改进了增强学习算法中探索参数的选取。使程序在开始阶段以较大的概率进行新的搜索，避免过早陷入局部最优。改进了阶梯形报价曲线的构造方法，减小了计算量，提高了计算速度。     

胶印质量自动检测中图像配准的研究

胶印质量自动检测系统中,图像的配准是整个系统的关键技术。本实验提出使用SUSAN角点定位和模板匹配相结合的方法解决胶印质量自动检测中图像配准的问题。该方法首先利用SUSAN算法检测到图像角点,然后对图像进行平移和旋转,再在特定图像区域内,利用模板匹配的方法,进行精确配准。这种新方法与传统算法相比,能在提高定位精度的前提下,有效节省运算时间。实验结果表明新算法是有效且可行的。     

基于持续到达信号强度的辐射源定位方法

为了提高辐射源的定位精度，提出了一种基于持续到达信号强度的定位方法。通过在特定区域内随机分布5个以上观测点，在其观测点持续监测信号源频率的电磁波信号强度，根据监测到的每个观测点的信号强度和持续时间，以及电磁波在自由空间中传输的距离与损耗的关系，采用多元线性回归的方法推算出辐射源的三维坐标完成辐射源定位。结果表明，观测点位置误差和各观测点监测时间误差是降低发现目标的成功率和精度的主要因素；观测点的测量误差对定位成功率和定位精度的影响较小；增加监测点数量可明显提高定位成功率和定位精度，但会增加成本；增加持续监测的时间可在监测点数量较少的情况下，有效抵消位置误差、时间误差对定位成功率和定位精度产生的影响，达到比增加测点数更好的效果。所提辐射源定位方法可在不增加硬件成本的基础上，以降低实时性为代价，大幅度提高定位成功率和定位精度，可适用于对实时性要求较低的电磁辐射源定位场景。     

一种基于UWB的护理机器人定位系统

护理机器人大部分时间在室内工作,由于室内环境比室外复杂且定位环境恶劣,因此需要具有很高的定位精度。为了更好地解决护理机器人的定位问题,建立了一种基于超宽带(UWB)的高精度护理机器人定位系统。首先,采用基于信号到达时间的定位模型,不需标签与基站之间的时钟同步,只需3个基站时钟同步来获取护理机器人上的标签距离各个基站的位置信息;其次,将收集到的位置信息通过室内局域网传输给利用Matlab搭建的上位机系统;最后,在上位机系统内进行偏最小二乘法线性回归,再通过遗传算法进一步对数据进行优化得到精确的位置信息,并进行仿真分析。结果表明,系统的定位精度相比于TDOA模型直接定位有较大的提高,能达到护理机器人的定位要求。基于超宽带技术的定位方法还可以应用于仓储物流小车等其他室内移动设备的高精度定位。     

TD-SCDMA系统中呼叫接入控制算法研究

呼叫接入控制(CAC)是无线通信网络资源管理中一个重要的组成部分,CAC策略依据一定的准则决定呼叫到达请求的允许接入或拒绝接入,其中策略设计的好坏直接影响着网络的性能和资源利用率。目前,码分多址系统中的基于门限比较的接入控制算法是在理想条件下研究的,由于判定不能灵活控制管理,使得系统掉话率较高。对理想状态下的判定进行改进,提出了随着系统业务负荷变化的自适应调节算法。仿真结果显示,改进后的方案比以前有较好的性能,具有时延小、精度高、性能好、容易实现等特点。     

基于VSIMM-SRCKF的ADS-B航迹滤波方法研究

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型(VSIMM-SRCKF)算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法(VSIMM-SRCKF)在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。     

采用微机控制闭环系统提高齿条铣床的分齿精度

对于机械加工中的定位控制,传统的方式常采用机械定位机构,如磨齿机,齿条铣床等。这种机诫分齿(分度)机构不但定位精度差,而且随着机械部件的磨损及传动状态的恶化,其定位精度就更难以保证。为了满足高精度定位加工的需要,我们在Y8025齿条铣床上研制成功了微机控制的闭环精密定位系统,其定位精度可达微米级。一、系统的组成精密定位系统由以下三部分组成:     

预测函数控制在DCS系统中的应用

提出一种具有比例积分结构的时滞系统预测函数控制,基于JX-300XP集散控制系统(DCS),搭建了锅炉夹套温度控制系统,根据被控对象的特点,将预测函数控制应用于该对象,进行了设定值跟踪的实验研究。研究结果表明预测函数控制算法切实可行,可应用于工业现场。     

基于机载LiDAR点云数据的历史文化街区重建方法研究

为了提高历史街区重建过程中建筑物轮廓与实际建筑物激光脚点的吻合精度,提出了一种基于机载LiDAR点云数据的历史文化街区重建方法。首先,对机载LiDAR点云数据作预处理,去除点云数据中的噪声。其次,利用区域生长算法对激光脚点作分割,完成建筑物点云数据的获取。之后,采用Alpha Shape算法提取建筑物特征信息,得到轮廓线,再通过管子算法将轮廓线规则化。针对多边形轮廓线,采用分类强制正交法对其作规则化。最后,通过平面拟合、直线拟合等方法,对历史文化街区进行三维重建。结果表明,所提出的重建方法在提取建筑物轮廓时,激光脚点吻合更精确,并且重建耗时为25 min,优于文献所提的2种方法。基于机载LiDAR点云数据的历史文化街区重建方法,可以在一定程度上提高历史文化街区的重建质量,并为其他历史文化街区的保护与更新提供借鉴。     

基于改进粒子群的分布式通信干扰资源分配

为了解决分布式通信干扰场景下面临的资源分配效率低、干扰效益无保障等问题,结合通信干扰资源分配数学模型,设计了一种改进的粒子群算法。首先设计了分布式通信干扰场景并构建了通信干扰资源分配模型,以最大化干扰效益作为目标函数;其次采用自适应惯性因子和学习因子,并引入遗传变异策略和精英保留策略,提出一种改进的粒子群算法,最后对不同场景规模的通信干扰资源分配进行仿真实验。结果表明,相比小生境遗传算法、粒子群算法、遗传算法,改进的粒子群算法在不同场景规模下,均能获得更优的干扰效益,性能方面具备整体干扰效益更高、算法收敛速度更快、算法收敛误差更小等优势。所设计的改进粒子群算法可应用在分布式通信干扰场景中,为指挥决策提供参考。     

粒子群算法和灰狼算法的融合

为了解决传统粒子群算法(PSO)容易“早熟”、陷入局部最优以及灰狼算法(GWO)收敛速度慢的问题。首先，采用GWO算法的个体极值更新策略来实现个体包围式向最优值趋近，融入PSO算法的速度更新策略来实现群体向最优值的趋近，并且在原始粒子群算法基础上加入线性惯性权重递减来提高算法的收敛速度，从而提出了一种基于灰狼算法和改进的粒子群算法(IPSO)的融合优化算法(GW-IPSO);其次，通过6个经典算例进行仿真试验，将融合算法与PSO算法、IPSD算法、灰狼和粒子群结合算法(GW-PSO)进行对比；最后，应用融合算法对二级直线倒立摆的控制器设计进行参数寻优。结果表明：针对6个标准测试函数，混合算法的30次试验结果平均值更接近最优值，且标准差几乎都是最小的；应用在倒立摆控制问题上，系统在5 s左右进入稳定状态。融合后的GW-IPSO算法能够在一定程度上避免早熟和陷入局部极值的问题发生，并且能够很好地应用于控制器设计过程中参数寻优问题。     

基于MA2IDDPG算法的异构多无人机协同突防方法

为了形成智能化异构多无人机协同突防策略，提出了基于多智能体异步模仿深度确定性策略梯度算法的异构多无人机协同突防方法。首先，基于典型DDPG方法，采用异步并行框架进行改进，提高经验的收集效率。其次，分别构建基于专家经验知识的牵引性奖赏函数和基于任务结果的描述性奖赏函数。再次，通过分阶段训练后，使得深度神经网络产生的协同突防策略能够快速达到专家经验知识水平后，进一步提高对抗水平。最后，在仿真实验中，构建了异构多无人机协同突防环境，对改进方法和典型DDPG方法的对抗效果进行了对比。实验结果表明，MA2IDDPG方法能够有效产生多无人机协同突防策略，并且在训练阶段表现更为稳定且对抗效果更优。所设计的创新性MA2IDDPG方法框架可有效应用于无人机群控制领域，特别是对异构无人机群的智能控制方法研究具有重要参考意义。     

Lean Launch: Managing Product Introduction Risk Through Response-Based Logistics

New product launch research has identified four strategic issues that involve activities essential to introduce a new product to its target market. The sum of these decisions is critical to new product success. Substantial research has focused on decisions guiding the proper product, price, and promotion mix to favorably impact market goals. Considerably less research has centered on determining how place capabilities such as logistics and supply chain relationships impact launch performance. Logistics and supply chain collaboration—the processes involved in planning, implementing, and controlling the efficient, effective flow and storage of goods, services, and related information from the point of origin to point of consumption for the purpose of conforming to customer requirements—can greatly reduce risk associated with new product launch. They combine to provide a structure to facilitate rapid response to developing demand by location and intensity. In this article, an effort is made to fill the gap in extant knowledge regarding new product launch strategies by reviewing relevant literature and comparing traditional launch strategies based on anticipatory demand forecasts with alternative lean launch strategies based on the principles of response-based logistics. The result is a lean launch model for continued empirical testing and managerial review. The article contrasts traditional logistics support of new product launch with an emerging logic called lean launch strategy. The traditional launch strategy is forecast driven and is based on anticipatory logistics (push). The lean launch strategy is formulated on principles of postponement and is based on response-based logistics (pull) and supply chain management. Response-based logistics systems provide flexibility that enables better management of inventory levels. Improved replenishment times and in-stock availability of products from a centralized inventory allows managers to rapidly react to actual demand. Lean launch enhances successful introduction by allowing greater flexibility in product variant selection while minimizing out-of-stock potential. Lean launch also can cut losses in product launch failures by reducing launch inventory exposure. Finally, lean launch can improve chances of new product success by helping limited volume technical successes achieve profitability.     

NFC协议的模糊测试优化方案

针对NFC协议进行模糊测试方案时产生大量不符合协议规范的无效测试用例而导致测试效率较低的问题,应用图论思想,提出了基于生成的策略与深度优先算法融合后的模糊测试方案。在基于生成的策略下构造测试用例的过程中,遍历由协议规范连接成的测试需求图,以深度优先算法搜索图中覆盖点较多的生成路径,精简测试用例的生成路径,保证生成的测试用例能够接近协议规范。实验分析表明,所提出的模糊测试方案能够有效地减少无效测试用例的生成,提高测试效率。     

Antecedents of Innovation Strategies in New Technology‐based Firms: Interactions between the Environment and Founder Team Composition

This research contributes to the ongoing stream of research on the integration of technical and business knowledge for successful innovation, but does so with a unique focus—that of new firm founder teams. This is in contrast to much of the existing literature, which focuses on organizational units in large firms. As part of their strategy for success, new technology‐based firms need to find an optimal balance between exploration and exploitation in their innovation activities. However, the resource constraints they typically face make it difficult for them to pursue both at the same time, which means that at any given point in time they are likely to opt for either exploration or exploitation rather than both. The purpose of this research is to investigate what influences new technology‐based firms to select one innovation strategy over another. Data collected in 145 new technology‐based firms are used to test hypotheses about how environmental conditions and founder team composition interact in their contributions to choice of innovation strategy. Based on hierarchical regression analysis of the data, the research findings suggest that teams consisting of individuals who have dissimilar backgrounds are more likely to adapt their innovation strategy to the characteristics of the environment than teams of individuals with similar backgrounds. Conversely, teams consisting of individuals with similar backgrounds are more likely to continue to follow their preferred strategy. However, as competitive intensity or environmental dynamism increases, such teams are likely to deviate from their preferred strategy.