在室内停车场中应用基于RFID的LANDMARC算法进行车辆定位时,由于室内停车场的复杂结构以及多径效应的影响,车辆定位精度不能通过增加参考标签数目或均匀规则的部署参考标签等方式来提升。提出了一种基于虚拟RFID标签的室内定位算法(location algorithm based on virtual tag,LAVT)。该算法通过近邻标签确定车辆的近邻区域,计算出近邻区域的外心并插入虚拟参考标签;通过虚拟参考标签替换原近邻标签、缩小近邻区域面积,使新近邻标签更临近待定位车辆,从而更精确地计算出车辆的位置。仿真实验表明:LAVT算法在室内停车场环境中将车辆定位精度提升了19.03%。LAVT算法应用于室内停车场环境中的车辆定位具有更好的适用性,能满足室内停车场车辆定位的基本需求。
实时操作系统(Real-Time Operating System,RTOS)被广泛应用于窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)设备之中。这类设备对体积、能耗与稳定性有着严格的限制。NB-IoT设备多采用宏内核的RTOS,能得到较好的运行性能,但要求更多的硬件资源,并且内核中出现的问题很可能会导致整个系统崩溃。该文对传统RTOS进行改进,设计开发了无内存管理单元(Memory Management Unit,MMU)的微内核实时操作系统(nM-MKRTOS)。该系统针对NB-IoT中资源较少的设备,利用微内核的优势,其通过动态加载与链接(Dynamic Loading and Dynamic Linking,DL 2)技术实现内存复用和快速启动,并采用模块化开发的方式提高系统稳定性。在实际测试中,nM-MKRTOS通过内存复用技术将内存利用率提高了56.25%;在系统的启动测试中,通过在DL 2技术中引入权重加载,系统的核心功能在三个任务子集上的启动时间分别减少57.59%、52.55%与47.59%。该系统能够广泛应用于智慧农业、智慧校园等场合,能够降低系统成本,提高系统稳定性。
提出了一种新的图像压缩算法,该算法在K奇异值分解(K-SVD)的基础上,将图像分解成4×4像素的图像块,进行字典学习和稀疏表示,完成图像压缩编码存储;在图像恢复的过程中,通过使用字典学习前保留的边缘,对恢复图像进行修复。实验表明:在压缩比为20:1时,该算法的峰值信噪比(PSNR)较JPEG算法高出4 d B;用边缘信息修复后,较JPEG算法高出近10 d B,比JPEG2000算法高出3 d B。
