基于蚁群优化的地磁场匹配改进算法

针对现有地磁场匹配算法对载体沿直线前进假设的不足,提出可适用于非直线形路径的地磁场匹配改进方法。将匹配定位视作多级优化问题,采用多级蚁群优化算法。在运算的每一级利用距离度量,路径序列比对采用相似性度量的方式,实现蚁群算法的两重适应度函数计算,并通过实验仿真讨论了权值参数与测量序列长度对路径匹配结果的影响。仿真结果表明,该方法可以仅利用磁测数据,以适当的计算量,有效实现任意形状路径的匹配。

基于PDR和磁场匹配的智能手机室内定位

目前,基于磁场的室内定位方法存在指纹采集无法快速建库的问题,导致匹配特征较少、无法快速进行匹配操作和航向角估计精度低。基于磁场梯度的快速近似,使用高斯牛顿迭代方法结合通过PDR测量的轨迹进行磁场轮廓匹配定位,提高了单点磁场指纹的可分辨性。基于步态模型的更新用作测量信息以改善C-INS的导航性能,提出了一种基于捷联惯性导航系统的行人航位推算算法。基于MFS参考位置,使用扩展Kalman滤波器控制PDR惯性导航的位置漂移误差,进一步提高了轨迹轮廓的精度。测试结果表明,该算法可以获得更好的位置估计和航向估计结果。

直线感应加速器输运磁场遗传算法优化

以直线感应加速器(LIA)匹配磁场设计和束线调谐为背景,提出解决强流相对论电子束长距离、小波动、多元件磁约束的输运优化问题的数值优化办法,建立基于遗传算法的优化程序。结合束质心轨迹及束包络耦合模型,设计描述束传输半径波动大小的评价函数,采用励磁元件馈入电流为优化对象,解决LIA磁场配置"组合爆炸"优化问题。计算结果表明:优化程序可依据不同的初始束流,有针对性地快速给出一组符合束输运要求的励磁电流配置。研究成果为在建的LIA装置束线调谐提供一种重要的数值分析工具。

基于智能手机内置传感器的地铁车站级定位

地铁运客高峰期,大众用户往往因无法在嘈杂的环境中听清语音播报到站信息而导致无法及时地做好下车准备。针对这一需求,提出了一种基于智能手机内置传感器的地铁车站级定位方法。该方法利用惯性传感器与磁力计的观测值以及解算出的水平姿态角来构建地铁车站间的指纹库,然后在实时定位时使用用户智能手机传感器观测值与指纹库进行匹配,从而确定用户即将到达的地铁站。实测结果表明,所提出的算法利用智能手机内置传感器能够实现可靠的地铁车站级定位,准确率达到98.4%。

基于磁强计阵列的室内行人定位算法研究

由于磁场信号无处不在的特点,磁场定位已经成为主流的消费类室内定位方法之一。针对1个磁强计观测的磁场指纹维度低等问题,本文使用由18个磁强计组成的阵列进行磁场匹配定位。通过增加单个位置的磁场指纹维度,提升磁场指纹的位置辨别度,达到提升定位系统的响应速度和定位性能的目的。实验结果表明,在磁场强度序列长度达到约3.5 m时,基于动态时间规整算法的磁强计阵列方法可达到90%的匹配成功率和0.5 m的定位精度。

电磁波极化的应用

极化是电磁波的一个重要参量,是电动力学、电磁场与电磁波课程教学中的重点内容之一.系统介绍电磁波极化这一概念在通信、雷达和抗干扰等方面的应用,即利用电磁波极化实现无线电信号的最佳发射和接收,利用极化提高通信容量,探讨了电磁波极化在雷达目标识别、检测、成像以及抗干扰中的应用.

基于脑磁图的自闭症谱系障碍早期筛查和诊断指标

自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)是以社交障碍、重复刻板行为和狭隘的兴趣为主要特征的神经发育障碍性疾病,其患病率呈逐年上升趋势。大量关于ASD的研究仅凭行为特征进行诊断,而ASD的病因、临床症状及并发症等都具有高度异质性,使得无法对ASD儿童进行早期的筛查和诊断,从而错过最佳治疗时机。基于生物学的标志物可以提供一种客观、容易量化的方式,不仅能够用于早期筛查诊断及预后,而且还可以用于药物开发和治疗疗效的反应指标。鉴于脑磁图(magnetoencephalography,MEG)相较于其他脑成像方法在ASD中的适用性及其优点,本文对ASD中MEG相关生物标志物的研究进行了综述,主要包括听觉诱发电位M50/M100、听觉失匹配磁场(magneticmis matchfiels,MMF)以及听觉gamma频段反应。

行人自主导航技术综述

导航与位置服务是我国经济新增长点和战略性新兴产业。近年来,行人自主导航技术由于可为行人提供高自主、高智能、高可靠和低成本的位置服务而备受关注,成为了导航与位置服务赋能可穿戴设备的关键驱动力。针对惯性、磁场和视觉三大主流行人自主导航方法进行了调研分析,梳理了行人自主导航技术的研究进展,重点阐述了各类技术途径的原理与特点,并指出了行人自主导航技术的未来发展趋势。