室內(nèi)定位技術(shù)的研究發(fā)展近年來(lái)呈現(xiàn)出“定位更精準(zhǔn)”與“部署更簡(jiǎn)單”的趨勢(shì)。從“定位更精準(zhǔn)”角度進(jìn)行的技術(shù)研究已經(jīng)較為成熟;而從“部署更簡(jiǎn)單”角度進(jìn)行的技術(shù)研究才剛剛起步?,F(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)往往對(duì)定位精準(zhǔn)度給予了足夠的關(guān)注,然而僅有部分近期的工作研究如何降低系統(tǒng)開(kāi)銷,更鮮有工作能夠系統(tǒng)性地在兩者間進(jìn)行權(quán)衡。在很多現(xiàn)實(shí)生活的應(yīng)用場(chǎng)景,現(xiàn)有室內(nèi)定位系統(tǒng)的部署代價(jià)仍然過(guò)高而難以適用。.本項(xiàng)目以低代價(jià)為目標(biāo),研究基于室內(nèi)WiFi環(huán)境的用戶自激發(fā)式弱定位方法,以權(quán)衡定位的精準(zhǔn)度與開(kāi)銷。該方法使用室內(nèi)環(huán)境現(xiàn)有的WiFi信號(hào),無(wú)需部署額外的基礎(chǔ)設(shè)施,只基于少量接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)等普通用戶可輕易獲取的信息,即可完成定位系統(tǒng)部署。本項(xiàng)目擬解決由RSS信息少量高噪導(dǎo)致的維度不匹配問(wèn)題與過(guò)擬合問(wèn)題,并結(jié)合用戶智能手機(jī)集成的傳感器,對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。該方法可應(yīng)用于如場(chǎng)館導(dǎo)航、商場(chǎng)購(gòu)物、醫(yī)院就診、商務(wù)辦公等場(chǎng)景。
室內(nèi)定位技術(shù)的研究發(fā)展近年來(lái)呈現(xiàn)出“定位更精準(zhǔn)”與“部署更簡(jiǎn)單”的趨勢(shì)。從“定位更精準(zhǔn)”角度進(jìn)行的技術(shù)研究已經(jīng)較為成熟;而從“部署更簡(jiǎn)單”角度進(jìn)行的技術(shù)研究才剛剛起步?,F(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)往往對(duì)定位精準(zhǔn)度給予了足夠的關(guān)注,然而僅有部分近期的工作研究如何降低系統(tǒng)開(kāi)銷,更鮮有工作能夠系統(tǒng)性地在兩者間進(jìn)行權(quán)衡。在很多現(xiàn)實(shí)生活的應(yīng)用場(chǎng)景,現(xiàn)有室內(nèi)定位系統(tǒng)的部署代價(jià)仍然過(guò)高而難以適用。本項(xiàng)目針對(duì)低代價(jià)的室內(nèi)定位該較新的研究領(lǐng)域中亟需解決的理論和關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題,研究基于WiFi 環(huán)境的用戶自激發(fā)式弱定位方法、與結(jié)合傳感器信息的用戶自激發(fā)式若定位優(yōu)化方法?,F(xiàn)有的室內(nèi)定位指紋技術(shù),為現(xiàn)有的WLAN基礎(chǔ)設(shè)施提供了增值的本地化服務(wù),而不需要任何專門(mén)的硬件?;谥讣y定位系統(tǒng)的部署需要對(duì)接收到的信號(hào)強(qiáng)度信息進(jìn)行大量的測(cè)量,以生成位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)。然而,這一要求在大多數(shù)室內(nèi)環(huán)境中很少能得到滿足。在這個(gè)項(xiàng)目中,我們針對(duì)上述普遍存在的問(wèn)題,即當(dāng)收集到的測(cè)量信號(hào)強(qiáng)度信息不足時(shí),論證了現(xiàn)有的位置指紋方法在處理不足的位置指紋的局限性。本項(xiàng)目研究了一種基于最大似然估計(jì)的接收信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量中降低噪聲的新方法,并利用隨機(jī)梯度下降算法計(jì)算位置指紋不足的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,即使只有少量的RSS測(cè)量數(shù)據(jù),該方法也能獲得較好的定位性能。特別是當(dāng)每個(gè)位置的觀測(cè)值較少時(shí),該方法在定位精度上具有明顯的優(yōu)越性?,F(xiàn)有的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng),大部分依賴于足夠的無(wú)線信號(hào)和信號(hào)源。盡管如此,部署這樣一個(gè)系統(tǒng)需要定期進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查,這是一項(xiàng)耗時(shí)和勞動(dòng)密集的工作。為了解決這個(gè)問(wèn)題,在這個(gè)項(xiàng)目中,我們提出了“獨(dú)木舟”(Canoe),一個(gè)考慮購(gòu)物中心場(chǎng)景的室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)。在Canoe系統(tǒng)中,我們不假設(shè)任何先驗(yàn)知識(shí),例如樓層平面圖或店鋪位置、接入點(diǎn)位置或電源設(shè)置、歷史RSS測(cè)量或指紋等,Canoe只要求店主在其店鋪的入口處收集并發(fā)布RSS值,并且可以通過(guò)比較觀察到的RSS值將消費(fèi)者引導(dǎo)到這些店鋪中的任何一個(gè)。消費(fèi)者和商店的位置估計(jì)最大似然估計(jì)。這樣,可以精確計(jì)算目標(biāo)商店相對(duì)于消費(fèi)者當(dāng)前方向的方向,從而確定消費(fèi)者應(yīng)該移動(dòng)的方向。我們使用真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了廣泛的模擬。我們?cè)谝粋€(gè)真實(shí)的購(gòu)物中心進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,如果50%的商店發(fā)布RSS值,Canoe可以在30秒內(nèi)精確地導(dǎo)航消費(fèi)者,錯(cuò)誤率低于9%。 2100433B
室內(nèi)環(huán)境污染治理就是運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)方法以間斷或連續(xù)的形式定量地測(cè)定環(huán)境因子及其他有害于人體健康的室內(nèi)環(huán)境污染物的濃度變化,觀察并分析其環(huán)境影響過(guò)程與程度的科學(xué)活動(dòng)。 &n...
有三點(diǎn)建議: 其一,開(kāi)門(mén)開(kāi)窗通風(fēng),增加室內(nèi)空氣的流通,降低室內(nèi)苯的含量 其二,養(yǎng)一些可以吸收有害氣體的植物,也有一定的作用 以上兩點(diǎn)治標(biāo)不治本,僅短時(shí)間內(nèi)有效,但是解決不了根本的問(wèn)題. 其三,找一家專...
植物消除法:吊蘭蘆薈能大量吸收甲醛等污染物質(zhì);茉莉、丁香等花卉分泌出來(lái)的殺菌素能殺死空氣中的某些細(xì)菌 鹽水法:只需在室內(nèi)放兩盆食鹽水,濃度為5%-10%,一至兩天甲醛和漆味便除,板材的甲醛釋...
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本文介紹了基于GPS的近景測(cè)量定位方法所需硬件的集成方式及功能,分析了該方法定位的基本原理,并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析,驗(yàn)證該方法的可行性及定位精度。利用交向攝影方式,用一臺(tái)相機(jī),分別在兩個(gè)攝站點(diǎn)獲取同一范圍的影像,利用數(shù)字羅盤(pán)測(cè)相機(jī)的姿態(tài),GPS測(cè)攝站點(diǎn)坐標(biāo),利用單片后方交會(huì)及像對(duì)前方交會(huì)解求待定地物點(diǎn)的三維坐標(biāo),為不易到達(dá)地區(qū)目標(biāo)測(cè)量提供技術(shù)方法。
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評(píng)分: 4.7
針對(duì)現(xiàn)有煤礦井下目標(biāo)定位方法精度不能滿足應(yīng)急救援、井下人員作業(yè)管理以及煤礦物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)對(duì)精確定位的需要,提出基于TOA(Time of Arrival)的煤礦井下目標(biāo)精確定位方法。針對(duì)TOA方法用于目標(biāo)定位受設(shè)備計(jì)時(shí)誤差影響較大,井下巷道呈一維條狀分布,無(wú)法采用地面常用的二維、三維抑制誤差算法,提出基于計(jì)時(shí)誤差抑制的TOA煤礦井下目標(biāo)定位方法,建立雙路WiFi(Wireless Fidelity)信道+單路光纖信道的一維定位方法和信號(hào)收發(fā)計(jì)時(shí)方式,在此基礎(chǔ)上提出計(jì)時(shí)誤差抑制算法。測(cè)試結(jié)果證明計(jì)時(shí)誤差抑制算法在采用此定位方法基礎(chǔ)上,有效地抑制了設(shè)備計(jì)時(shí)誤差造成的測(cè)距誤差,實(shí)測(cè)誤差不影響定位精度,驗(yàn)證了此方法的定位性能。
檢查放大器是否出現(xiàn)自激振蕩,可以把放大器輸入端對(duì)地短路,用示波器(或交流毫伏表)接在放大器輸出端進(jìn)行觀察,自激振蕩的頻率一般比較高或極低,而且頻率隨著放大器電路參數(shù)的不同而變化(甚至撥動(dòng)一下放大器內(nèi)部導(dǎo)線的位置,頻率也會(huì)改變)。振蕩波形一般是比較規(guī)則的,而且幅度也較大,往往會(huì)使三極管處于飽和或截止?fàn)顟B(tài)。
高頻自激振蕩主要是由于安裝、布線不合理引起的。例如輸入線和輸出線靠得太近,產(chǎn)生正反饋?zhàn)饔?。因此,安裝時(shí),元器件布置要緊湊、縮短連線的長(zhǎng)度,或進(jìn)行高頻濾波或加入負(fù)反饋,以壓低放大器對(duì)高頻信號(hào)的放大倍數(shù)或移動(dòng)高頻信號(hào)的相位,從而抑制自激振蕩。
低頻自激振蕩是由于放大器各級(jí)電路共用一個(gè)直流電源引起的。因?yàn)殡娫纯傆幸欢ǖ膬?nèi)阻,特別是電池用得時(shí)間太長(zhǎng)或穩(wěn)壓電源質(zhì)量不高,使得電源內(nèi)阻比較大時(shí),則會(huì)引起輸出級(jí)接電源處的電壓波動(dòng),此電壓波動(dòng)通過(guò)電源供電回路作用到輸入級(jí)接電源處,使得輸入級(jí)輸出電壓相應(yīng)變化,經(jīng)數(shù)級(jí)放大后,波形更厲害,如此循環(huán),就會(huì)造成振蕩。最常用的消除方法是在放大器各級(jí)電路之間加入"電源去耦電路",以消除級(jí)間電源波動(dòng)的互相影響。
隨著VLSI芯片功能越來(lái)越復(fù)雜,大量的時(shí)間消耗在功能驗(yàn)證上,而目前錯(cuò)誤定位仍主要依賴于手工勞動(dòng),效率低下且易于引入新的錯(cuò)誤,因此錯(cuò)誤自動(dòng)定位方法成為新的研究熱點(diǎn)。但是現(xiàn)有方法存在抽象層次低、運(yùn)算復(fù)雜度高、處理電路規(guī)模有限等問(wèn)題。.針對(duì)這些問(wèn)題,研究基于字級(jí)求解的電路錯(cuò)誤自動(dòng)定位理論與方法;研究基于約束依賴圖的高層HDL程序切片算法,以抽取有效電路;研究基于等價(jià)約簡(jiǎn)與蘊(yùn)含消除的斷言精化方法,以減小斷言規(guī)模;研究融合字級(jí)不可滿足子式與Craig插值的錯(cuò)誤蹤跡優(yōu)化方法,以提高定位精度;研究基于否證分析與增量式求解的錯(cuò)誤敏感向量壓縮方法,以剔除冗余輸入;面向RTL級(jí)和行為級(jí)電路描述,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤自動(dòng)定位的原型系統(tǒng)。.本項(xiàng)目的研究成果,能夠顯著提高VLSI芯片驗(yàn)證的效率,有助于縮短設(shè)計(jì)周期,突破制約芯片驗(yàn)證的瓶頸,具有重要理論意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
針對(duì)VLSI芯片的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證流程中,診斷與定位錯(cuò)誤依賴于手工勞動(dòng)且效率低下的問(wèn)題,項(xiàng)目重點(diǎn)研究如何自動(dòng)、高效地定位RTL級(jí)和行為級(jí)電路描述中的錯(cuò)誤,通過(guò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)一系列形式化方法與技術(shù),大大提高錯(cuò)誤定位的效率與精度,從而加速芯片的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證流程。項(xiàng)目的主要研究成果包括: (1)針對(duì)近年來(lái)出現(xiàn)的許多電路錯(cuò)誤定位方法,深入研究與分析了基于位級(jí)與字級(jí)的錯(cuò)誤定位方法的基本原理,并對(duì)各種算法進(jìn)行了評(píng)估與分析;并針對(duì)不可滿足子式能夠顯著提高錯(cuò)誤定位效率與精度進(jìn)行了深入分析。 (2)針對(duì)求解不可滿足子式可以顯著提高電路定位錯(cuò)誤的效率,提出了悖論證明與悖論解析樹(shù)的概念,并提出一種啟發(fā)式局部搜索算法,從布爾公式的悖論證明中求解不可滿足子式?;趯?shí)際測(cè)試集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果表明該算法優(yōu)于同類最優(yōu)算法。 (3)針對(duì)布爾不可滿足子式能夠幫助自動(dòng)化工具迅速定位電路錯(cuò)誤,提出了求解布爾不可滿足子式的消解悖論算法。它屬于一種非完全算法,對(duì)于業(yè)界常見(jiàn)的3-SAT和2-SAT問(wèn)題非常高效?;陔S機(jī)測(cè)試集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果表明消解悖論算法優(yōu)于其他同類算法。 (4)隨著硬件設(shè)計(jì)與驗(yàn)證的抽象層次越來(lái)越高,基于一階邏輯的可滿足性模逐漸成為研究熱點(diǎn)。針對(duì)極小可滿足性模的不可滿足子式的求解問(wèn)題,提出了基于深度優(yōu)先搜索與增量式求解的算法。與目前最優(yōu)算法對(duì)比,該算法能夠有效地求解極小不可滿足子式,并且隨著公式的規(guī)模增大,算法更加高效。 (5)高速緩沖存儲(chǔ)器(Cache)的錯(cuò)誤定位是驗(yàn)證領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn),對(duì)此提出了一種面向Cache的可綜合偽隨機(jī)驗(yàn)證與錯(cuò)誤定位方法。與業(yè)界常用的方法對(duì)比,該方法的處理速度快約3個(gè)數(shù)量級(jí),并且能夠精確地定位更多的功能錯(cuò)誤。 (6)謂詞抽象技術(shù)是解決錯(cuò)誤定位中狀態(tài)空間組合爆炸問(wèn)題的重要途徑,而不可滿足子式能夠減少謂詞抽象過(guò)程中精化迭代的次數(shù)。因此將兩種最小不可滿足子式的求解算法進(jìn)行了集成與對(duì)比,并深入分析了不可滿足子式在硬件謂詞抽象中的作用,以及如何加速電路的錯(cuò)誤定位過(guò)程。