基于映射序列码的自适应查询树防碰撞算法

针对射频识别(RFID)中的标签碰撞问题,提出一种基于映射序列码的自适应查询树(MAQT)算法.该算法根据最高碰撞位为首的连续3个比特位的特征,并结合唯一的映射关系,准确地推断出当前查询时隙存在的查询前缀,达到消除空闲时隙、减少碰撞时隙的目的.仿真结果表明,当待识别标签数量达到1000时,MAQT算法相比GBAQT算法...     

RFID系统防碰撞算法设计

目前RFID技术正处于迅速上升的时期.在很多实际应用中读写器的识读范围会同时出现多个标签,这时标签发送的信息就会混叠在一起发生冲突,产生碰撞问题.为此,必须采用反碰撞算法来加以克服.     

一种新型的混合查询树防碰撞算法

该算法在混合查询树算法的基础上,利用最高碰撞位和次高碰撞位的组合信息,对标签进行分组,标签根据碰撞位的组合信息,决定其推迟几个时隙进行响应,减少碰撞。性能分析结果表明,该算法优于 QT、HQT 算法,减少了查询次数和系统通信量,标签识别效率明显提高。     

一种改进的动态二进制防碰撞算法

针对RIFD标签识别过程中的碰撞问题,在动态二进制防碰撞算法基础上提出一种改进的防碰撞算法。该算法在动态二进制算法基础上结合了后退式二进制算法,使阅读器不用每次从头开始发送请求命令,而且改进算法中引入了计数器,以控制标签状态信息。分析表明,该算法可以降低阅读器发送请求的次数,同时可以减少标签识别所需的时间。     

双时隙二进制树堆栈式RFID防碰撞算法

随着射频识别系统的广泛应用,标签数量不断增加,导致了系统通信性能下降。文章通过分析和比较查询树算法(QT)、二进制树算法(BT)的优缺点,提出一种双时隙二进制树堆栈式标签防碰撞算法。该算法利用曼彻斯特编码的特性来确定标签识别过程中的ID碰撞位置,并且利用堆栈形成进一步搜索命令,逐一识别标签。通过仿真比较几个相关的算法,结果表明,双时隙二进制树堆栈式标签防碰撞算法在减少数据传输量、减少识别标签所需响应比特数及时隙数上明显优于现有QT和BT算法。     

增强KMSE及人脸识别应用（英文）

为了提高核最小均方误差(KMSE)方法的识别能力,提出一种增强KMSE方法(EKMSE).该方法重新定义KMSE目标函数,引入一个新的类别标签定义,并使该定义下的类别标签矩阵能够随核矩阵自适应调整.与通常的目标函数相比,它能够使不同类别之间的距离增大,进而提高识别率.同时该算法在参数搜索中采用了迭代技术,有效提高了算法的计算效率.在FERET和GT人脸库上进行了充分的实验,结果表明EKMSE算法可行有效.该算法不仅优于原MSE,KMSE以及KMSE改进算法,也优于目前脸识别中的基于稀疏算法的最新技术CRC算法.     

一种新型RFID树形碰撞位识别防碰撞算法研究

多标签防碰撞算法在射频识别系统应用中发挥着重要作用。目前比较有代表性的树形防碰撞算法都存在识别周期过长、空闲时隙、碰撞时隙过多的问题。针对上述问题,提出了一种根据碰撞位分布特征,调整碰撞节点分叉数的防碰撞算法。仿真及实验结果表明,该方法能减少空闲时隙和碰撞时隙数量,提高查询效率及时隙吞吐量,满足实际需求。     

基于马尔科夫链的帧时隙ALOHA防碰撞算法仿真与研究

为了研究帧时隙ALOHA防碰撞算法性能,应用马尔科夫链模型对该算法标签识别过程进行数学分析,得到成功识别出的标签数量的状态转移概率矩阵.用蒙特卡罗统计方法模拟这一过程,对马尔科夫链模型求解,得到了标签数量、时隙数和成功识别率之间的关系曲线.     

基于改进K-medoids算法的社会化标签聚类研究

为了对社会化标注系统中的标签进行有效聚类,并针对传统K-medoids算法存在的聚类结果易受初始聚类中心影响的问题,本文提出了一种改进的K-medoids标签聚类算法.该算法应用社会化标签的余弦相似值进行初始聚类中心的选择,然后进行标签聚类.对Delicious标签数据集的实验结果表明算法具有较强的的可行性和有效性.     

一种基于二叉树形搜索的RFID防碰撞算法

在RFID防碰撞算法中,平均时延是影响识别性能的关键因素。平均时延主要取决于识别每个标签所需的平均比特数。在二进制搜索防碰撞算法的基础上,提出了一种新的二叉树形搜索算法,该算法显著减少了识别标签的平均比特数,且当阅读器检索到树的底层时,可向二叉树的上层回溯,最终连续识别出所有的标签。对算法进行了仿真分析,证明该算法在性能上有明显提高。     

基于复杂度差异的VVC中360度视频CU划分快速决策

作为新一代视频编码标准,H.266/VVC引入了嵌套在多类型树中的四叉树划分结构,但编码时间明显增加.在360度视频场景下,针对上述问题,设计一种CU划分快速决策算法.通过统计分析不同纬度CU划分结构的分布特征,发现不论多叉树如何进行划分,1个CU的四叉树深度可以代表它的复杂程度.在各个纬度区分简单与复杂CU,分别决定两者可达的四叉树深度,由四叉树深度抉择四叉树划分与多叉树划分的选取.另一方面通过CU子块复杂度的差异辅助判断复杂CU的划分方式,可以降低原有算法的计算量,以节省编码时间.实验结果表明:在全Ⅰ帧模式下,与现有的VTM8.0相比,时间节省了24％,WS-PSNR降低了0.02 dB,BD-rate仅增加了0.49％.     

基于射频识别系统的防碰撞算法分析

标签冲突是射频识别系统中经常出现的问题,目前对防碰撞算法分析方法有许多种,包括:动态多杈树搜索算法、后退式二进制搜索算法、序列号对时隙数搜索算法等,每种算法都有自己的特点。笔者分析了射频识别系统的优点,对基于射频识别系统中的防碰撞算法进行分析。     

基于PCA改进算法的k近邻多标签学习

k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算方法。与已有多标签学习算法相比,该算法各评价指标明显优于已有算法。     

BIM技术在空调机房施工中的应用

蓬勃发展的BIM技术在机电安装工程方面发挥着重要作用,尤其是在设备管线繁杂的空调机房施工中.结合北京怀柔区某研究平台的空调机房施工项目,应用BIM技术建立空调机房的三维模型、动态模拟机房的施工过程、碰撞检查各种设备管线的排布情况,提出了相应的优化设计建议.     

基于音频检测的交通事故自动报警系统研究

在音频检测技术研究的基础上,设计了交通事故自动报警系统,此系统根据车辆的声强和声谱等特性,通过多特征碰撞声检测算法检测是否发生了碰撞型交通事故。文章对多特征碰撞声检测算法以及碰撞声信号时域的能量分布特征进行了分析,验证了多特征碰撞声检测算法的高精度和可靠性。该研究可为实现交通事故的快速救援、降低事故中因抢救延迟造成的死亡率等提供技术支持。     

新型Aloha算法在智能电梯门禁系统中的应用

目前绝大多数电梯功能过于简单,尤其在大酒店中,旅客流动性较大,任何人都能够控制电梯进入相应的楼层,住宿人员的安全性大大降低.针对此问题,设计了一款智能电梯门禁系统,将无线射频技术与PLC技术相结合,并提出了一种新的算法——碰撞则丢弃的Aloha算法,解决了多人同时使用读卡器而产生标签冲突的问题,每位乘客只有通过先刷卡才能进入相应楼层,大大提高了旅客住宿的安全性.     

基于深度学习的高光谱图像多标签分类算法

提出一种基于深度学习的高光谱图像多标签分类算法。采用深度学习算法中的堆叠降噪自动编码器方法对每个像素的深层特征进行抽取,该方法可以有效表现高维特征空间中的非线性混合像素。使用多标签逻辑回归方法为每个像素预测并分配多个类标签。通过对合成数据和实际高光谱数据的大量对比实验,实验结果表明:该算法能够有效地为高光谱图像的像素精确地分配多类标签。     

基于自适应四叉树视相关多分辨率地形研究

地形实时绘制和交互式可视化是虚拟现实、地理信息系统、计算机图形学、科学计算可视化等技术的关键问题。本文对地表模型的实时生成和简化方法进行了研究和分析,提出了基于自适应四叉树视相关多分辨率地形生成方法。     

减少频谱泄漏的自适应同步抽样算法

叙述了DFT在连续信号谱分析中的频谱泄漏现象,分析了造成频谱泄漏的原因,讨论了一种自适应同步抽样算法.该算法利用频率跟踪技术实现采样频率的自适应调整.实验结果表明,该算法能够有效地减少频谱泄漏,在以交流电信号测量为基础的系统中具有较好的应用价值.     

树的一种存储结构

在综合分析传统的多叉树、二叉树、三叉树的存储结构 [1 ,2 ,3,4]的基础上 ,提出了一种形象直观的 ,对多叉树基本操作时效性高的 ,存储空间得到充分利用的多叉树存储结构存储结构 ;二叉树 ;三叉树 ;多叉树一、引言随着知识库和人工智能的发展 ,知识的表示问题成为重要的研究领域。多叉树的理论及算法研究为知识的表示提供了新的手段。而目前较为突出的问题 ,是存储效率问题。本文在综合分析传统的多叉树 ,二叉树、三叉树存储结构及改进的存储结构 [1 ,2 ,3,4]的基础上 ,给出一种形象直观的 ,对多叉树基本操作时效性高的 ,存储空间得到充分利…