无线传感器网络中Min-Max定位算法的研究与改进

常见的基于测距的定位算法有Min-Max定位算法、三边定位算法和最大似然法,在研究这三种定位算法的同时,重点分析了Min-Max定位算法,并对其在定位边界区域误差较大问题提出一种有效的解决办法,并通过仿真进行验证。对比Min-Max及其改进方法的仿真结果表明,改进方法能有效改善定位边缘区域的盲节点的定位精度。     

基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测

针对基于视频的烟雾检测方法在复杂环境中存在高误报、高漏报问题,提出了一种基于YUV颜色空间和多特征融 合的视频烟雾检测算法。首先通过高斯混合模型检测运动区域,然后应用YUV颜色空间烟雾像素过滤方法确定疑似烟雾区域,进一步将疑似区域块分割后使用离散小波变换和均匀局部二值模式提取烟雾纹理特征,最后多特征融合并通过Real AdaBoost分类器进行火灾识别分类。实验结果表明,高斯混合模型能够有效检测运动区域,运动区域YUV颜色空间过滤可以滤除大量非烟雾像素区域,选取的烟雾特征及分类方法具有更高的识别精度,多个场景视频测试表明所提出的视频烟雾检测算法相比同类算法具有识别准确度更高、误报率更低,从而更符合不同的应用场景。     

基于对抗性学习的协同过滤推荐算法

推荐系统能够根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐感兴趣的信息和商品.随着用户生成内容UGC逐渐成为当前Web应用的主流,基于UGC的推荐也得到了广泛关注.区别于传统推荐中用户与物品的二元交互,有的UGC推荐采用协同过滤方法,提出了消费者、物品和生产者的三元交互,进而提高了推荐准确度,但大多算法都集中在推荐的性能而忽略了对鲁棒性的研究.因此,通过结合对抗性学习和协同过滤的思想,提出了一种基于对抗性学习的协同过滤推荐算法.首先在三元关系模型参数上加入对抗性扰动,使模型的性能降至最差,与此同时使用对抗性学习的方法训练模型,以达到提高推荐模型鲁棒性的目的;其次设计了一种高效的算法用于求解模型所需的参数;最后在Reddit和Pinterest两个公共数据集上进行测试.实验结果表明:1)在相同参数设置下,与现有算法相比,所提方法的AUC,Precision和Recall指标均有明显的提高,验证了其可行性与有效性;2)该算法不仅增强了推荐性能,还提高了模型的鲁棒性.     

基于贝叶斯压缩感知多目标定位算法

针对室内多目标基于无线信号强度定位中的数据采集和精确度问题,引入基于贝叶斯压缩感知和拉普拉斯先验模型算法,从而满足在达到所需定位精确度的同时降低网络系统开销。所提出的方法是基于接收信号强度来感知位置变化,各移动设备上利用随机投影对接收到的信号强度进行压缩并传输,在采集中心通过基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知重构算法并结合最大似然函数法和迭代逼近法计算出各移动设备的位置。仿真结果表明了利用贝叶斯压缩感知重构算法实现室内多个移动设备的定位具有较高精确度,与orthogonal matching pursuit(OMP)重构算法相比较其定位精度至少提高了52.2%,与basis pursuit(BP)重构算法相比较至少提高了13.7%。     

温度变色有机电致发光研究

本文报道一种以铕钆络合物(Eu_0.1Gd_0.9)(TTA)₃(TPPO)₂为发光材料的新型有机电致发光器件,该器件工作在77K至300K间不同温度时,电致发光呈现不同的颜色.研究分析表明,温度变色现象源于铕钆络合物配体三重态磷光强度对温度的依赖特性和铕钆络合物之间的能量转移.本文研究了不同温度下,铕钆铬合物配体三重态的磷光强度及三价铕离子荧光强度随温度的变化特性,测定了铕钆络合物的荧光和磷光量子效率.     

基于RFID的室内无线定位技术研究

RFID是一种可对人和物体进行跟踪的自动识别技术.室内定位服务的两种关键信息是身份和位置,获取这两种信息的一种明显又有效的方法就是将RFID标签附在设备上或让人随身携带.然而,由于信号在室内环境中易受损的性质以及RFID标签的能力有限,定位技术面临很多挑战.展示了现有的一些RFID定位原理,列举了一些具有代表性的定位系统,并对它们做了解释和分类.最后,总结了各类技术的适用范围和影响.     

智能家居环境监控系统的无线传感器节点设计

介绍了基于Zigbee的智能家居环境监测系统的整体结构,讨论了该系统中的无线传感器节点,重点阐述了无线传感器节点的硬件和软件设计.该传感器节点采用Zigbee技术和控制中心进行通信,能够根据控制中心的要求对家庭环境中的温度、湿度、亮度、烟雾浓度等参数及声音信号进行采集.     

基于LANDMARC定位的语音增强技术

提出了一种射频标签定位的语音增强技术。该技术结合LANDMARC定位方法与传声器阵列语音增强技术构建了一个智能的语音自适应系统,可以广泛应用于舞台表演、产品展示等多种场合下的声音增强。