基于局部区域面积度量的边折叠简化算法

目前提出的网格简化算法中,边折叠简化方法是一种主要的简化方法,在网格压缩、多细节层次模型生成、递进网格构造中得到了广泛的应用.本文在基于边折叠算法基础上引入局部区域面积度量方法,将其应用到折叠代价计算中,改变边折叠顺序以进行网格简化.实验表明,算法不仅能有效地保留原始网格的模型特征和视觉特征,速度更快而且能够合理地分配三角面片.     

具有能量补给的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种具有能量补给的无线传感器网络分簇路由算法PHC。在PHC中,传感器节点通过周围环境获取能量补给。PHC综合考虑节点自身的能量起伏变化以及能量补给水平,修正了现有的簇头选择机制和非簇头节点的归属机制,使能量消耗平均分配到整个网络中。通过仿真表明,PHC在考虑了能量补给的同时,改善了无线传感器网络中能量消耗的均衡性,延长了网络的生命周期,网络中最终存活节点和整体残留能量提高了20%。     

一种适用于无线多媒体传感器网络的JPEG图像编码算法

在资源受限的无线多媒体传感器网络中进行图像编码和传输,需要综合考虑能量消耗、压缩率和图像质量三者之间平衡的图像编码方案.研究无线多媒体传感器网络中视频监控图像序列的压缩,提出一种基于变化检测和改进JPEG算法的低复杂度图像编码方案.通过变化检测算法定位监控图像中的运动目标即感兴趣区域,仅传输兴趣区域以显著减少数据传输量...     

状态空间模型基于正交梯度搜索的预报误差辨识

提出状态空间模型的正交梯度搜索的预报误差辨识方法.通过极小化输出预报误差而获得系统的参数估计,提出了在观测等价类相切面正交子空间进行参数更新的实现方法,从而解决了全参数化引起的状态空间模型参数非唯一性问题;给出了融合预报误差局部线性逼近性能的正则化因子自适应确定方法,揭示了算法复杂度与系统的能控性、能观测性的内在联系.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

面向非平衡混合数据的改进计数最近邻分类算法

非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法（CwkNN）可以有效地对混合型数据进行分类,但该算法对数据的非平衡性处理效果不是太理想。在CwkNN的基础之上结合数据的非平衡性特点提出了基于全局密度和K-密度的分类算法来提高少数类样本的权重,从而提高数据的分类精确度。实验结果表明,全局密度分类算法和CwkNN算法的分类精度相当,K-局部密度分类算法在一定程度上提高了分类的精度。     

一种基于采样系统性质分析的连续系统传函辨识别新方法

本文研究了任一连续系统采样后的性质,提出了一种无需时频转换(FFT运算)而直接 求取连续系统传函模型的辨识新方法.它适用于在线或离线递推,计算简便、计算简便、精确性好,且很 容易推广到多输入多输出模型的辨识.     

无线传感器网络中采用预约机制的MAC协议改进

提出一种基于信道预约的MAC协议CR-MAC(channel-reservation MAC),该协议是在S-MAC（sensor-MAC）协议基础上进行的改进。当有数据需要发送时,首先以基于竞争的方式发送和接收信道预约信息,实现信道的按需分配;信道预约完成后各节点按照预约好的时间片进行激活,以时分复用的方式传输数据。CR-MAC协议能够有效地减少节点的空闲侦听和串音干扰,从而降低能量消耗和传输延时。     

一种基于相似度的新型粒子群算法

分析了基本粒子群算法（PSO）全局搜索能力与收敛速度的矛盾,提出了粒子群相似度的概念.根据每个粒子与全局最优粒子的不同相似度,对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整.同时提出一种根据相似度计算聚集度的方法,并根据聚集度的大小随机地对粒子重新赋值,控制粒子群的多样性,提高了全局搜索能力.典型优化问题的实例仿真验证了该算法的有效性.     

一种基于网格的无线传感器网络分簇路由协议

为延长网络生存时间,提出了一种基于网格的无线传感器网络分簇路由协议.整个网络分成若干个虚拟网格,每个虚拟网格形成一个簇,采用唯一簇头选举法产生簇头,且簇内成员可以根据局部的信息调整簇的大小,达到节省能量的目的.仿真实验和分析表明:该协议能均衡网络能量,延长网络的生存时间.     

基于减法聚类的无线传感器网络分簇路由算法

在LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法的基础上,提出一种基于减法聚类的 无线传感器网络分簇路由算法SCC（Subtractive Clustering based Clustering routing algorithm for wireless sensor networks）．在SCC 中,簇头的选择采用减法聚类的方法,使簇头节点在节点密集处产生;在簇形成算法中,修 正了现有的非簇头节点的归属机制,将能量消耗平均分配到整个网络中．仿真实验表明,SCC 算法不但可以 得到合理的簇头节点分布,推迟第一个节点死亡时间,而且延长了网络生命周期,使节点能耗均衡．