传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存在定位结果在空间中跳动跨度大的问题。针对传统EWKNN算法的不...传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存在定位结果在空间中跳动跨度大的问题。针对传统EWKNN算法的不足,在EWKNN算法的基础上提出了基于多次约束匹配的室内定位算法。考虑了行人前后位置的关联性,用上一步预测的位置对当前步的WiFi匹配进行多次约束,剔除匹配到的较远的参考点。实验表明,相比于传统的EWKNN算法,研究结果具有较高的定位精度。展开更多
为了解决平视显示器(Head Up Display,HUD)飞行中的注意资源分配问题,基于飞行模拟器,设计双作业飞行任务开展相关研究。基于事件相关电位(EventRelatedPotential,ERP)技术,选取行为绩效和P300成分为评价指标,采用oddball模式,在双作业...为了解决平视显示器(Head Up Display,HUD)飞行中的注意资源分配问题,基于飞行模拟器,设计双作业飞行任务开展相关研究。基于事件相关电位(EventRelatedPotential,ERP)技术,选取行为绩效和P300成分为评价指标,采用oddball模式,在双作业飞行任务条件下开展实验研究。结果表明:随主任务难度的增加,主、辅任务的作业绩效均显著下降,被试者对HUD上异常信息的正确操作率降低,且反应时间延长;随主任务难度的增加,由辅任务所诱发的P300的波幅显著降低。在实验结果的基础上,最终提出了HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制。展开更多
文摘传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存在定位结果在空间中跳动跨度大的问题。针对传统EWKNN算法的不足,在EWKNN算法的基础上提出了基于多次约束匹配的室内定位算法。考虑了行人前后位置的关联性,用上一步预测的位置对当前步的WiFi匹配进行多次约束,剔除匹配到的较远的参考点。实验表明,相比于传统的EWKNN算法,研究结果具有较高的定位精度。
文摘为了解决平视显示器(Head Up Display,HUD)飞行中的注意资源分配问题,基于飞行模拟器,设计双作业飞行任务开展相关研究。基于事件相关电位(EventRelatedPotential,ERP)技术,选取行为绩效和P300成分为评价指标,采用oddball模式,在双作业飞行任务条件下开展实验研究。结果表明:随主任务难度的增加,主、辅任务的作业绩效均显著下降,被试者对HUD上异常信息的正确操作率降低,且反应时间延长;随主任务难度的增加,由辅任务所诱发的P300的波幅显著降低。在实验结果的基础上,最终提出了HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制。
