本文所做的主要工作为：（1）以扩展微粒群算法模型为基础，综合考虑定位、通信、避碰规划等本质科学问题，对现有的群机器人目标搜索仿真算法进行了系统分析。
（2）在现有算法基础上，基于Matlab设计实现了数据采集和可视化统计分析等拓展功能。
（3）对群机器人目标搜索中的个体机器人感知能力及通信能力与群体系统性能的关系进行了仿真研究。
（2）在现有算法基础上，基于Matlab设计实现了数据采集和可视化统计分析等拓展功能。
（3）对群机器人目标搜索中的个体机器人感知能力及通信能力与群体系统性能的关系进行了仿真研究。
2024/2/25 13:03:07
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为了加强对基于RSSI的WSN定位算法的研究，采用基本的RSSI算法和自由传播模型，建立RSSI分析系统，实现WSN节点的RSSI值的捕获、节点RSSI值的分类存储、RSSI的实时查看、对存储的节点RSSI元数据的处理和分析、绘制不同节点RSSI值和距离的统计分布图。
系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法，将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析，改进待测参数，从而将定位精度提高12%。
系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法，将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析，改进待测参数，从而将定位精度提高12%。
2024/2/25 3:19:29
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定位技术在无线传感器网络中占有重要的地位。
近似三角形内点测试算法（APIT）是一种硬件要求低，定位性能良好的定位算法。
APIT算法在节点密度较低的场合，易产生PIT误判，S-APIT算法采用面积和判断进行近似三角形内点测试，改善了APIT算法的PIT测试，但是在存在测距误差时，S-APIT算法并不能有效的减少PIT误判的发生。
针对该问题，提出了一种将未知节点的临近信标节点作为修正节点的N-APIT算法，仿真结果表明：算法能够改善环境因素的影响，减少测距误差，改善定位精度。
近似三角形内点测试算法（APIT）是一种硬件要求低，定位性能良好的定位算法。
APIT算法在节点密度较低的场合，易产生PIT误判，S-APIT算法采用面积和判断进行近似三角形内点测试，改善了APIT算法的PIT测试，但是在存在测距误差时，S-APIT算法并不能有效的减少PIT误判的发生。
针对该问题，提出了一种将未知节点的临近信标节点作为修正节点的N-APIT算法，仿真结果表明：算法能够改善环境因素的影响，减少测距误差，改善定位精度。
2024/2/23 4:28:43
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RFID定位算法研究，最近邻居定位算法是LANDMARC系统的核心算法，本文详细分析了该算法并加以改进，引入动态参考标签概念，使位置估计更准确。
实验结果证明，该改进算法提高了系统的定位精度。
实验结果证明，该改进算法提高了系统的定位精度。
2024/2/21 19:44:08
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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