肝螺杆菌甲基基团接受趋化信号转导蛋白的克隆表达及纯化

目的克隆肝螺杆菌(H.hepaticus)甲基基团接受趋化信号转导蛋白(MCP)基因,制备MCP重组蛋白,为以后检测我国人群肝螺杆菌感染率提供实验基础。方法利用PCR方法扩增目的基因片段,连接至原核表达载体pET22b(+),构建MCP的原核表达质粒pET22b+/MCP。将质粒转化入大肠杆菌BL21(DE3)进行诱导表达,通过Ni-NTA亲和层析系统纯化重组蛋白。结果构建了原核表达质粒pET22b+/MCP,含有该质粒的大肠杆菌经1 mmol/L IPTG诱导4 h后表达一相对分子质量约14 kD的重组蛋白,经Ni-NTA亲和层析系统纯化获得了MCP的纯化重组蛋白rhMCP。结论获得了肝螺杆菌MCP的纯化重组蛋白,为进一步利用血清学方法调查我国人群肝螺杆菌感染率提供可能。

电视机信号的接受和发射原理

电视机是家庭必备的电器,尤其是过年时大家围在电视机前看春晚成为了很多人美好的回忆。而且随着技术的发展,电视机从原来的黑白电视、到彩色电视、到现在的数字电视,电视机变得越来越智能了。而电视机的更新换代,离不开电视机信号处理技术的进步。今天,本文就来探讨电视机信号的接受和发射原理。本文首先概述了什么是电视机和电视机信号,接着分析了电视机信号的接受原理,包括接收信号的基本作用、接受信号原理的分类和现代发展的趋势。最后分析了电视机信号的发射原理,包括发射信号的基本作用、发射信号原理的分类和现代发展的趋势。

关于中短波广播接收信号干扰问题的分析

为进一步提高我国中短波电台广播节目的播出接收质量和广播信号的稳定性,本文就我国目前中短波广播接收信号的各种干扰因素进行分析,并有针对性地提出相应的解决策略。

关于中短波广播接收信号干扰问题的分析

随着我国经济的不断发展,居民生活水平的不断提高,社会对于精神文化建设的要求也更为严格。为了增强中短波广播播出的稳定性,保证中短波广播播出处于正常运转状态,为广播电视台节约更多成本,广播电台要求相关技术人员,在综述中短波广播概念的基础上,分析现阶段我国中短波广播的接收信号干扰问题,并提出相应的解决措施。

基于压缩感知的特高频局部放电定位法

现有的特高频局部放电定位法主要是基于时延进行定位,这类方法的硬件价格高,实现较为困难。该文提出基于压缩感知技术和接受信号强度(RSSI)指纹图谱的局部放电定位法,具有易实现和较强的环境适应性等特点。实际定位时先构建测试现场的RSSI指纹图;再使用BP神经网络对局部放电源进行初定位,并以此为基础构建缩小的RSSI指纹图;最后通过压缩感知技术进行精确定位。该方法利用神经网络和压缩感知两种算法的优势,兼顾了定位效率和精度的要求。现场测试结果表明,基于压缩感知的局部放电定位法平均定位误差为0.2 m,且93.9%的定位误差≤1 m,验证了所提出的定位方法的精确性,该方法具有较好的实际应用价值。

一种基于RSSI的无线传感器网络的改进定位算法

在无线传感器网络的各种应用中,传感器节点必须首先知道自身的地理位置信息,才能进一步进行目标实时监测、目标跟踪等应用。目前的节点自定位算法主要分为两大类:基于距离的和与距离无关的算法。文章提出了一种基于RSSI的改进定位算法,从三角形质心定位的模型和加权质心的权重系数这两个方面分别进行了优化。最后经过Matlab仿真表明,该改进的算法比传统的RSSI算法有更小的定位误差。

混沌粒子群鸡群融合优化的RSSI质心定位算法

针对传统接收信号强度指示(RSSI)定位算法定位精度低及粒子群优化(PSO)算法容易陷入早熟和局部最优解的问题,提出一种RSSI质心定位算法。通过RSSI测距技术计算各传感节点之间的距离,选择离未定位节点最近的3个锚节点和已定位节点,建立以未知节点坐标为参数的数学模型。在PSO算法的基础上运用混沌优化思想避免搜索过程陷入局部极小,并利用鸡群算法进行优化从而得到质量更好的解。实验结果表明,与原始质心定位算法、加权RSSI质心定位算法和PSO-RSSI质心定位算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度。

基于Zigbee的编组站调车机车定位算法研究

为研究目前编组站调车机车实时定位性差的问题,采用TI公司生产的CC2531芯片,构成基于Zigbee技术的编组站机车定位系统;传统基于Zigbee定位采用无线信号损耗模型,周围环境对该模型的参数设置影响较大,现实模型参数设置往往取经验值,因此定位精度、普适性都不理想;在研究无线信号损耗模型基础上,采用隐含层为30的BP神经网络进行拟合RSSI与距离的关系,再用最小二乘法进行由距离到位置坐标的计算;实际实验结果表明,该算法明显提高了调车机车的定位精度,同时有较高的普适性,可以提高机车司机在推峰过程中对机车速度控制,也有利摘钩人员对摘钩位置的判断,提高了编组站机车的工作效率。

基于天牛须搜索优化的室内定位算法

室内定位技术受到广泛的关注,基于接受信号强度指示(RSSI)的测距技术目前在节点定位中得到广泛应用.在基于RSSI测距的基础上,提出将天牛须搜索优化(BAS)算法应用到室内定位中.首先通过RSSI测距获得未知节点与锚节点之间的距离,在计算距离时对数据进行了预处理,从而提高测距的精度.然后引入BAS算法计算出未知节点的位置坐标.通过与粒子群定位算法(PSO)和遗传定位算法(GA)对比试验结果,验证了BAS定位算法对室内定位效率的提高更加明显.

异构IWSN下对Sybil攻击源的定位

针对工业无线传感器网络中女巫攻击源定位问题,采用一种基于RSSD的定位估计算法。首先,利用DV-Hop算法估计出未知参考节点的坐标并对RSSI值预处理。其次,将攻击节点位置估计问题转化为对非线性方程组的解算问题,分别利用最小二乘法和泰勒级数展开法对攻击节点进行定位。MATLAB仿真结果表明该定位算法可以有效地减少噪声的干扰,解决攻击源不配合定位和信标节点数量少的问题,显著提高节点定位精度。

基于核的RSSI定位

定位在无线传感网络的应用中有非常重要的作用,但是目前定位技术的准确度不够理想,RSSI是一种能实际使用确定传感网络中节点间距离的技术。在无线传感网络中引进了核,核是一个拥有三个或更多有着固定位置关系传感节点的物体。核能定位其他核或节点,同时核也能被传感网络定位。通过模拟发现使用核能有效提高定位的准确度。

基于BP神经网络的实时动态参数定位方法

为减小测距技术中的非视距误差并解决定位模型中存在的问题,提出一种实时动态参数定位方法。基于人工神经网络算法,利用多个参考节点获取的测量值的非视距(NLOS)误差,使测量值RSSI接近视距(LOS)环境下的测量值;通过该区域内选定的参考节点之间的相互通信实时动态地估算出环境参数值。实验结果表明,该算法缩减了在RSSI测距技术中的非视距误差,并能根据实际环境条件实时动态地调整定位模型的参数,有效提高定位精度。

蝗虫群优化和极限学习机相结合的RFID室内定位算法

随着室内定位技术的飞速发展,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术以其非接触、快速识别等优点成为解决问题的首选方案。针对目前室内定位算法的精度容易受到标签密度和算法效率的影响及对动态环境适应性不足的问题,文中提出了一种蝗虫群优化(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)相结合的RFID室内定位算法。该算法通过蝗虫群优化对极限学习机随机产生的输入层权值和隐含层阈值进行选择,以提升极限学习机的性能,从而在离线阶段减少学习时间;利用蝗虫群算法对极限学习机参数进行优化,有效克服环境以及信号强度值变化对定位精度的影响。通过实验研究了影响算法性能的因素,并验证了算法的有效性。与BP神经网络算法(NN-Based)和非度量多维尺度算法(NMDS-RFID)相比,所提算法的定位平均误差分别降低了22.32%和20.06%,平均执行时间分别减少了58.7%和7.55%。仿真和实验结果表明,所提算法在获得更精确的定位结果的同时降低了时间成本,并对环境变化具有较好的适应性。

基于模糊聚类和猫群算法的室内定位算法

针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间的差异性,而且减小了特征匹配的复杂度;其次,利用猫群算法在靠近最优解处收敛速度快的特点,同时在算法中加入投食机制以增加算法局部搜索的能力,实现了稳定快速的区域化位置搜寻。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法可以提高12.5%的定位精度。

基于二维卷积神经网络的无线局域网室内定位系统

为改善现有无线局域网(wireless fidelity,WIFI)室内定位算法的精度与复杂度问题,提出了一种基于二维卷积神经网络(2D-convolutional neural network,2D-CNN)的WIFI室内定位算法。该算法将在线阶段的复杂性转移到离线阶段,在线阶段中仅使用2D-CNN网络进行训练;在离线阶段中,采集定位区域各采集点可接收到的所有无线接入点(access point,AP)的接受信号强度(received signal strength indicator,RSSI)值,并根据其计算峰值,二者结合构成位置指纹图像。再使用滑动窗口进行数据集扩充,最后将其引入到2D-CNN网络模型中进行训练,建立定位模型并完成定位。实验结果表明,在当前室内环境中,该算法的平均定位精度达99.58%,证实了不同参数、优化算法及模型架构选择的正确性。

磁控溅射镀钽及其镀层性能的研究

利用直流磁控溅射法,在铝基片、玻璃基片上制备了钽膜。研究了氩气压力、阴极电流、系统本底真空度、溅射时间等工艺条件对钽膜性能及厚度的影响,并对钽膜的物理性能及电学性能进行了研究。结果表明,钽镀层的厚度主要与钽靶功率、氩气分压及溅射时间有关;当氩气压力、电流一定时,钽镀层的厚度与溅射时间近似地成正比关系。利用3A/(8min)、4A/(6min)、5A/(3min)各5片铝基片镀钽的样品制成了医用CT检测器信号接受盒,获得的X ray电信号分别为30万、32万、34万单位,达到并超过了国际同类产品的技术指标。

5G基站的改进加权质心室内定位算法

针对现有基站室内定位算法参与定位基站选择及权重设置不合理导致定位精度低的问题,提出了5G环境下基于接收信号强度指示(RSSI)进行加权质心室内定位算法.该算法通过RSSI测距得到5个已知基站到待定位点的距离,以已知基站位置为圆心作圆,针对相交所得的五边形区域,取任意3个顶点组成三角形,并根据不同的基站类型以及与待定位点的距离,设定合适权重计算三角形质心坐标,利用所得的10个三角形质心坐标做最大似然估计(MLE)得到最终定位点.仿真结果表明:在基站稀疏和密集两种环境下,本算法较经典质心算法和加权质心算法,室内定位精度明显提高.

基于AOA的矿井人员精确定位技术

分析了AOA测距算法原理,设计了矿井人员精确定位系统总体架构,提出一种基于AT86RF233相位差测距的矿井人员精确定位系统,读卡器采用2根定向天线接受无线信号,根据2根天线的接受无线信号强度差异实现方向识别,通过时分复用方式和双信道解决无线信号碰撞问题。试验结果表明系统定位精度达到1 m以内,有效覆盖范围达到200 m,满足矿井高精度定位需要,验证了方案的可行性。

室内无线网络定位技术研究

随着社会和技术发展的需要,无线定位问题,无论室外定位还是室内定位,都越来越受到人们的重视,GPS定位系统在室外具有良好的性能,但由于建筑物遮挡,GPS不能进行室内定位,而且定位成本过高。射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）应用于室内定位和小范围内低成本定位,表现出良好性能。RFID和其他技术相结合,例如：图论、树、模糊数学、概率论等,产生了很多相关的定位算法,该文主要论述了RFID定位问题及其与其他相关的技术结合形成的各种算法,并结合RSS与TDOA定位思想,提出一种新的定位思想,利用多个接入点接收到的RSS信号差值对目标物体进行定位,并讨论了WIFI网络和Ad-hoc等网络中的定位问题。

基于RSSI的测距优化和三边定位算法研究

运用RSSI测距技术测量目标节点与已知锚节点之间的距离。提出一种动态的优化模型对RSSI测距值进行优化处理,减少测距误差提高精度。最后,运用三边测量定位算法得到目标节点坐标信息。室外实验数据以及仿真结果表明,该方案对于传统定位方法有明显的定位精度提升。