基于一种改进的无源目标定位算法在WSN中的研究

无源定位作为无线传感中的一种新的定位技术,具有抗干扰能力强,隐蔽性强的特点,本文针对无源定位中的DTOA算法具有能量消耗大,时间消耗长的特点,对TDOA中的Chan算法进行改进,对算法自身的存在多解的情况,采用极限学习机的从解集中选出最优解,并针对最优解采用并采用了近似最小似然估计的方法对定位结果进行了修正,能够有效的提高节点定位的精度,减少误差。仿真实验从定位精度与更新次数,TDOA测量噪声方差,节点之间的距离,协作节点数量等4个方面来进行比较,本文的算法相比与传统的Chan无源算法能够有效的提高定位精度,具有很好的参考价值。     

Dependence maximization localization: a novel approach to 2D street-map-based robot localization

Recently, localization methods based on detailed maps constructed using simultaneous localization and mapping have been widely used for mobile robot navigation. However, the cost of building such maps increases rapidly with expansion of the target environment. Here, we consider the problem of localization of a mobile robot based on existing 2D street maps. Although a large amount of research on this topic has been reported, the majority of the previous studies have focused on car-like vehicles that navigate on roadways; thus, the efficacy of such methods for sidewalks is not yet known. In this paper, we propose a novel localization approach that can be applied to sidewalks. Whereas roadways are typically marked, e.g. by white lines, sidewalks are not and, therefore, road boundary detection is not straightforward. Thus, obtaining exact correspondence between sensor data and a street map is complex. Our approach to overcoming this difficulty is to maximize the statistical dependence between the sensor data and the map, and localization is achieved through maximization of a mutual-information-based criterion. Our method employs a computationally efficient estimator of squared-loss mutual information, through which we achieve near real-time performance. The efficacy of our method is evaluated through localization experiments using real-world data-sets     

一种改进的面部特征定位方法

针对传统主动形状换型ASM方法对初始位置和尺度敏感、定位不准等问题,提出了一种改进算法:在得到两个眼睛位置的前提下,据此调整模型或图像的尺寸,然后采取分区域的策略进行特征定位.实验表明,本方法简单易行,与传统方法相比定位准确度更高.     

无线传感器网络增强的质心定位算法及性能分析

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,本文在研究距离无关(rang-free)质心算法的基础上,针对质心算法在随机布置锚节点时定位精度较差的缺陷,提出了一种新的算法,即增强的质心定位算法(简称为ACLA).ACLA计算简单,定位过程中节点间通信开销小,并具有一定的自适应性.仿真结果表明,ACLA算法的定位精度明显优于一般的质心定位算法.     

一种基于共线度的无线传感器网络定位算法

为了充分考虑锚节点之间以及锚节点与未知节点之间拓扑关系对无线传感器网络定位精度的影响,我们引入了共线度的概念并将其应用到多跳网络的节点定位中,在此基础上提出了一种基于共线度的无线传感器网络定位算法(CBLA).该算法首先动态地调节未知节点能够收集到的邻居锚节点信息,再通过共线度参数挑选网络中好的锚节点组进行位置估计,最后通过加权估计机制来得到最终的节点位置估计.理论分析和仿真结果表明,在规则网络中CBLA算法定位误差较小,最优情况下能够达到6%,在非规则网络中仍可达到较好的定位精度.     

修正粒子群优化算法在能量定位中的运用

针对能量定位法中目标搜寻方式存在运算量和计算时问随定位精度的提高迅速增大的缺点,提出将粒子群优化算法运用到能量定位法中.并且加入节点位置的影响,依据各传感器接收能量的不同,选择采用不同节点对粒子群的初始参数进行修正,进一步进行优化.以达到在定位精度不受损的情况下降低运算量.仿真结果表明,采用修正粒子群优化算法在线性与非线性情况下均能实现有效定位.且在定位精度相同的情况下可使粒子更新次数有效减少,从而降低时间量,节省了计算时间.切实可行,易于实现,可为实际工程应用提供参考.     

基于全景与前向视觉的足球机器人定位方法研究

针对足球机器人比赛中要求快速准确获取目标位置信息的特点,设计了由全景视觉和前向视觉共同构建而成的机器人视觉系统.对于单一视觉传感器,采用图像坐标系转换求反正切法、分段比例法及针孔摄像机成像模型的方法,以blob面积为优选条件选择定位方式,从而得到精度较高的定位结果.实验结果证明了该视觉系统设计的合理性及定位方法的有效性.     

一种无线传感器网络定位问题中的分簇算法

本文提出一种用于平面无线传感器网络定位的分簇算法.首先,锚节点根据地理位置划分感知区域;然后,通过拓扑发现过程和锚节点问的信息交换,实现锚节点对周围网络拓扑的感知;最后,根据就近原则将所有未知节点分配到以锚节点为边缘的各个子区域中,而分配到各个子区域中的未知节.点和边缘的锚节点,则构成网络中的各个簇,并由每个簇的主节点保存本簇内全部拓扑信息.该算法可以实现多跳节点的分簇,并且具有较小的通信量,可用于多种基于分簇的分布式定位算法中,有助于解决大规模无线传感器网络的定位问题.仿真实验结果显示,在锚节点按网格分布和随机分布两种情况下,该算法都可以得到良好的分簇结果.     

一种有效的脆弱型文本数字水印技术*

给出一种有效的用于文本认证的脆弱型数字水印方案。通过提取文本的分块特征,结合密钥技术,该方案能够有效地检测文本是否被窜改,并能定位窜改发生的位置,从而可达到检验文本完整性的目的。而在作完整性检验时,该方案并不需要其他的辅助性认证数据。实验表明,该方案是一种比较有效的文本认证方案。     

国产化CBL裂解技术及其市场推广

介绍了CBL裂解技术的开发过程、特点及应用情况。并介绍了在CBL裂解技术的市场推广过程中所进行的工作以及CBL裂解技术的发展。