脑卒中患者康复治疗远程智能监测平台的设计

目的:利用现代互联网技术,在脑卒中患者康复治疗中建立远程网络监测系统,为病患的康复过程的每一个阶段提供可视化视频依据,为主治医师了解患者的历史康复过程提供数据支持。方法:通过网络摄像头采集康复过程视频信号,将其输入到康复监测系统中,该系统中康复总院服务端根据康复分院客户端的操作智能开启康复监测记录患者康复过程,也可实时查看与指导康复过程或对患者的所有康复治疗过程回放。结果:完成了脑卒中患者康复治疗远程智能监测平台设计;通过实验说明了系统对患者康复过程的视频信号的有效远距离采集、传输、存储和管理,完成了对康复治疗过程实时可看、事后可查、当前可控的目标。结论:该系统具有结构简单、易于维护、便于拓展等特点,系统积累的大量患者康复过程实时视频数据为康复医学的科研工作提供了基础数据,可以推动康复医学的快速发展。

基于模糊逻辑的交叉口交通流控制

为了减少交通智能控制的复杂度,两级模糊控制器被应用于交通流控制,该控制器容易获得控制规则并且能明显减少规则数目,因此适合复杂的交通路口控制。本文首先以达到最小车辆延误为目标,改进了两级模糊控制器的红信模块,随后使用遗传算法动态的更新控制器的隶属度函数,使得模糊控制器能够在动态的交通环境中获得更好的控制效果。通过对一个4相位的交叉路口仿真结果表明,该方法优于现存感应式控制方法,能有效地减少交叉口的车辆延误,达到令人满意的控制结果。

基于可行信道估计的RIS安全波束成形设计

物理层安全技术已经成为一种增强未来无线通信系统安全性的强大补充解决方案。由于可重构智能表面可实现智能可控的无线传播环境,故将其用于解决物理层安全问题是一个极具前景的方案。研究了存在一个单天线窃听者的情况下从无线接入点到单天线用户的安全通信问题。首先通过较少的有源反射单元来获取信道信息,然后利用深度学习的方法设计RIS的最佳波束成形以达到较好的保密速率。结果表明,仅使用16个有源天线(占总反射单元数量的3.9%),深度学习解决方案达到了最佳可实现保密速率的73%。

基于压缩感知和几何滤波的RTI定位算法

免携带设备定位因其不需要目标携带任何穿戴设备就能获取位置信息,在安防和紧急救援等应用场合受到越来越多的关注。免携带设备定位的关键技术就是利用目标引起的射频信号强度进行定位。提出了一种基于压缩感知和几何滤波的免携带设备定位算法。该算法是基于无线层析成像（RTI）的定位算法,使用先验位置估计来构造一个圆形的先验区域,来移除外部链路,减少不可能的位置点,降低算法复杂度;其次将圆形先验区域进行像素的精确划分,将定位问题转化为稀疏信号的重构问题,最后利用压缩感知求解。实验结果表明,该算法减少了计算的复杂度,提高了定位精度,降低了对存储和计算资源的要求。