机器人在未知环境中探索时不仅存在传感器误差,而且经常受到外部干扰的影响。传统EKF-SLAM算法没有考虑外部干扰,会导致机器人定位的失败,为此,提出一种改进的EKF-SLAM算法。采用极坐标对比前后2次观测结果来检测是否存在外部干扰。当检测到存在外部干扰时,通过膨胀系统状态的方差扩大其不确定性,使系统状态迅速收敛到真值。仿真结果表明,该算法在移动机器人SLAM的估计精度和鲁棒性两方面均优于传统的EKF-SLAM算法。
现有研究忽略网络舆情演化过程的多成分特性,导致演化分析与建模效果较差。为此,提出一种基于经验模态分解(EMD)的网络舆情演化分析与建模方法。对演化过程进行EMD分解,形成演化过程的趋势成分、周期成分、突发成分和随机成分,通过对各成分进行分析与建模,实现网络舆情的演化分析与建模。实验结果表明,该方法通过EMD分解得到的各成分物理含义明显,有助于分析网络舆情的演化规律,同时具有较好的趋势预测效果,适合进行演化建模。
提出一种基于音频特征和DWT低频系数相对较小值的数字水印算法。分析音频帧的过零率及短时能量,选取适当的阈值初步舍弃表明信号中高频信号成分的音频帧,筛选出待处理的音频帧。将选定的音频帧拼接在一起进行小波变换,选取低频系数并分段,通过相邻3个水印比特组合的二进制之和确定水印在该段中的嵌入位置,将系数修改为相邻系数中较小的值。实验结果表明,该算法通过对音频特征的分析,能降低提取低频分量的时间复杂度,实现水印信息的盲检测,提高水印的鲁棒性。
飞行器突发故障是一种随机故障,常对飞行器的安全飞行造成严重威胁。为认识和揭示飞行器突发故障的演化规律,提出利用耗散结构理论对飞行器突发故障的演化机理、演化过程及演化特征进行分析和研究,根据时变熵和时变频带能量分布建立飞行器突发故障演化模型,并以飞机发动机喘振为例进行仿真验证。结果表明,耗散结构熵值的变化和时变频带能量的波动,能够反映飞行器突发故障的演化过程和演化特征。
针对软件水印分存算法恢复缓慢、数据扩张的缺点,提出一种基于m-n变进制规则的动态图软件水印算法,利用水印信息、m-n变进制数、排列数与置换图之间的对应关系,实现水印的分存和编码。当水印嵌入时,根据变进制规则将水印信息分存为一组变进制数,构造一个完美哈希函数将变进制数映射为对应的排列数,把得到的排列数编码为置换图结构嵌入到程序的执行代码中,水印提取是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法能减小程序的负载,降低水印嵌入和提取的时间复杂度,增强水印的隐蔽性和纠错能力。
联合输入交叉点排队(CICQ)交换结构由于在交叉点引入少量缓存,可以将输入端口和输出端口进行有效隔离,降低调度算法的复杂度,并适用于大容量交换。为此,研究基于交叉点缓存的各种调度算法和基于CICQ的交换结构,提出一种基于流量控制的FCSA算法,通过OPNET仿真分析表明该算法在均匀分布和突发业务源的情况下具有较好的时延性能,并且复杂度低,吞吐量大。将该算法应用于星载交换机,结果表明,该算法可以满足星载交换机多业务突发传输的特点,易于硬件实施。
针对电子鼻伤口感染检测中的背景干扰问题,提出一种带参考向量的独立分量分析(ICA)背景干扰消除算法。利用ICA分解传感器阵列信号并提取独立分量,通过计算独立分量与参考向量的相关性,区分有用信号和背景干扰,采用神经网络分类器进行模式识别。实验结果表明,该算法能消除电子鼻背景干扰,提高伤口感染检测的准确率。