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41.
竺如生 《自动化技术与应用》2012,31(6):18-20,28
节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,通过对无线传感器网络中DV-Hop节点定位算法及影响算法定位性能因素的分析与研究,提出的一种新的改进方法,即采用基于角度阈值的锚节点选择策略,有选择性的选取锚节点参与三边定位过程,对平均每跳距离的计算进行改进,并通过引入角度加权因子对其定位结果进行修正。仿真结果表明,改进后的算法有效提高了节点的覆盖率和定位精度。 相似文献
42.
43.
提出一种新型加权融合算法.首先,根据倍频等长信号间频率的倍数生成倍频修正矩阵,对倍频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果.然后,针对倍频等长信号的相位不连续问题,设计具有相位连续特性和噪声对消特性的相位补偿矩阵,对同频化的倍频等长信号频谱进行加权融合,使之近似达到与倍频等长信号长度相同的相位连续信号频谱的分析效果.最后,通过谱峰搜索加权融合频谱获得高精度的频率估计值.算法分析与仿真实验表明:与现有方法相比,本算法精度较高,计算量较小,抗噪性强,普适性好. 相似文献
44.
针对加权平均、最优加权、自适应加权多传感器信息融合算法的不足,提出采用刀切法与自适应加权方法相结合的信息融合算法。该算法在自适应加权的基础上充分利用观测值与各个历史时刻的估计值,通过构造伪值分别对估计值与加权因子进行Quenouille估计。实验结果表明,在经过刀切法与自适应加权相结合后,数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法。 相似文献
45.
为解决有纹理模型在遮挡条件下6D位姿估计精确度不高的问题,提出了一种局部特征表征的端到端6D位姿估计算法。首先为了得到准确的定位信息,提出了一个空间—坐标注意力机制(spatial and coordinate attention),通过在YOLOv5网络中加入空间—坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network),YOLOv5-CBE算法的精确度(precision)、召回率(recall)、平均精度均值(mAP@0.5)分别提升了3.6%、2.8%、2.5%,局部特征中心点坐标误差最高提升了25%;然后用 YOLOv5-CBE算法检测局部特征关键点,结合3D Harris关键点通过奇异值分解法(singular value decomposition)计算模型的6D位姿,最高遮挡70%的情况下仍然可以保证二维重投影精度(2D reprojection accuracy)和ADD度量精度(ADD accuracy)在95%以上,具有较强的鲁棒性。 相似文献
46.
针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题,提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数,分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据,建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理,明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比,提出方法易于和网络层协议适配,并且复杂度较低,适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示,ELR-LQE具有较高的精度,在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R2为0.99。 相似文献
47.
48.
随着网络结构的不断扩大和日益复杂, 重叠社区发现技术对挖掘复杂网络深层潜在结构具有重要意义. 本文提出一种基于时间加权的重叠社区检测算法. 该方法考虑了用户兴趣的时间因素, 构建带有时间加权链接的用户-用户图. 接着, 基于网络节点的影响力计算用户全局相似度, 在此基础上通过计算节点的中心度作为度量节点对社区结构影响力的重要性指标, 从而提出一种社区中心点的选取方法. 最后, 通过效用函数的迭代计算实现重叠社区检测. 利用人工网络和真实网络对提出的算法进行验证, 实验结果表明: 相对于传统的社区发现方法, 该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法. 相似文献
49.
现代工业生产过程往往具有复杂的动态特性: 不同测量变量间会存在不同的时序相关性, 且变量间的相互影响会反映在不同的采样时刻上. 现有的动态过程监测模型往往不能充分挖掘变量间的动态特性, 其故障检测效果也有待进一步提高. 在此背景下, 本文提出一种基于动态特性描述的变量加权型分散式故障检测方法. 利用最大相关最小冗余(Minimal redundancy maximal relevance, mRMR) 算法更准确地描述动态过程变量间的相关性关系, 并利用该相关性的值对原始增广矩阵进行加权处理, 且不同延迟变量对当前测量值的影响大小就通过权值来体现, 因此能更加全面地刻画该测量值的动态特性. 最后建立一种融合mRMR算法, 贝叶斯推理以及动态主成分分析(Dynamic principal componemt amalysis, DPCA)模型的新的分布式建模策略, 提高了模型的容错能力和泛化能力, 取得了更好的故障检测结果. 相似文献
50.
曹晶秀 《计算机测量与控制》2012,20(1):288-290
提出一种通过多传感器信息融合技术来提高灭火机器人的火焰、距离检测的准确性,设计了由超声波、红外测距模块和数据融合模块组成的测距避障子系统;由红外火焰检测模块、数据融合模块组成的火焰检测子系统,在此基础上,采用自适应加权数据融合算法分别对多传感器检测的距离和火焰信息进行融合,以提高对火源目标判断的准确度;实验结果表明,设计的智能灭火机器人传感器软硬件系统测量相对误差小,能很好的反映火灾现场信息,满足火情探测和灭火需要,具有很强的使用价值。 相似文献