基于概率图模型优化的图像融合

针对图像融合问题的马尔可夫随机场模型,应用图割算法优化求解其等价的能量函数,不仅可以获得融合问题的全局最优解,而且计算速度相对于模拟退火算法求解图像融合问题的能量函数有显著的提高,仿真结果表明该算法是可行和高效的.     

能量有效性频谱感知和传输方案的联合设计

为了实现认知无线网络的能量有效性传输,在混合频谱共享方式下对频谱感知和传输功率分配的联合优化方案进行研究.首先将混合频谱共享方式下的能量有效性传输描述为一个多约束优化问题,并从理论上分析了最优的频谱感知和功率分配方案.结合理论分析结果,设计了低复杂度的联合优化迭代方案以逼近优化问题的最优解.仿真结果表明所提方案的性能与最优方案非常接近,而方案复杂度却大大降低.     

电力系统谐波抑制及谐波电能利用

对于电网中的谐波抑制方法是无源滤波器和有源滤波器。无源滤波器根据交流电路串、并联谐振的原理,使高频成分流到地线而消除对电源的污染。有源滤波器采用补偿谐波电流的方式消除非线性负载对电源的污染。上述方式是以牺牲谐波电能为代价达到谐波抑制的目的。文章以无源滤波器滤波为例,提出使用多抽头变压器提取谐波电能的方法。经过实际测试,证明所提出的方法简便,可行性高,节能效果明显。     

锂电池组能量均衡的模糊-PI控制研究

在串联锂电池组能量均衡控制算法的基础上,提出一种新的能实现锂电池组能量均衡的控制方案。介绍模糊-PI复合控制器,包括控制器输入输出、规则库和PI参数的设计,结合模糊控制不依赖数学模型及其快速响应性、PI控制无静差的优点,改进电池模糊控制均衡的效率和精度。实验结果表明,该方案能改善模糊控制在电池充放电能量均衡过程中控制精度较差的问题,实现较为高效的均衡。     

基于内积能量的小波域自适应水印算法

针对目前很多小波域水印算法都没有考虑噪声对选择水印嵌入位置的干扰这一问题,提出一种基于内积能量的小波域自适应水印算法。该算法充分考虑人眼视觉系统掩蔽特性,利用梯度内积能量衡量的纹理特征和亮度对噪声的掩饰特性确定水印嵌入强度,将水印分量嵌入到低频系数中,解决了噪声对嵌入位置选择的影响。实验结果表明,该算法在保证水印透明性的同时,对于非几何攻击和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于剩余能量和负载的AODV路由协议

移动自组网中的按需距离矢量路由协议(AODV)是基于最小跳数的,没有考虑能量消耗均衡及网络生命周期的问题,造成某些节点过早死亡。针对这一问题,提出了一种基于剩余能量和节点缓存队列负载的路由协议,有效地避免了能量较低和负载较重的节点参与路由。仿真实验结果表明,所提出的新协议有效地减少了端对端平均延时,延长了网络生命周期。     

异构传感器网络能量空洞分析与避免研究

在无线传感器网络中,由于sink附近的节点承担远方节点数据的转发,故能量消耗较高,容易在sink附近形成能量空洞而使网络提前死亡.针对由初始能量较大节点充当簇头节点与初始能量较小的节点作为普通节点组成的异构分簇无线传感器网络,提出了不等簇半径工作能量空洞避免策略.策略的核心是让近sink的簇半径较小,而远sink的簇半径较大,这样,近sink部署的初始能量较大的簇头节点较多,因而能够减弱能量空洞的影响,以达到能量消耗均衡的目的.将能量空洞避免问题转化为在保证网络寿命满足应用需求约束前提下如何使部署的节点最小的优化问题,并详细给出了不等簇半径的取值与优化方法.理论分析与实验结果表明,所提出的策略对网络寿命与性能有较大的改善,对于异构传感器网络建设有较好的指导意义.     

无线传感器网络基于路径的非均匀分布策略

无线传感器网络中多对一的数据传输方式导致节点负载的不均衡性,靠近汇聚节点(Sink)的节点要比远离Sink的节点消耗更多的能量,如此容易引发能量空洞问题。针对该问题,从网络数据的传递路径出发,根据网络中节点承担的路径数量的不同,平衡各层节点的能耗,提出感知节点覆盖率一致、内层路由节点与其所有外层感知节点数目相同的的非均匀分布策略,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于自适应网格变形的图像编辑算法

提出一套基于自适应网格变形的图像编辑算法框架,包括图像中特征物的平移、旋转和变形,以及保持特征物的任意几何边界图像适应.该算法将图像表示为基于图像特征的自适应三角网格,由此将图像编辑问题转换为带约束的网格变形问题.网格变形由一个二次型能量函数所控制,特征物的平移、旋转和变形可以表述为该能量优化问题的约束;代表特征物的三角网格在网格变形过程中只允许发生刚性变换.该能量优化问题的全局最优解可以通过求解1个或多个稀疏方程组得到.实验结果表明,该算法效果理想、鲁棒性好、运行效率高,可以有效地应用于图像处理软件中.     

基于信念重用的WSNs能量高效跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题,提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模,将跟踪性能与能量消耗平衡优化问题转化为POMDPs最优值函数求解过程;采用最大报酬值启发式查找方法获得跟踪性能的逼近最优值;采用信念重用方法避免重复获取信念,有效降低传感器通信带来的能量消耗。实验结果表明:信念重用算法能够有效优化跟踪性能与能量消耗之间的平衡,达到以较低的能量消耗获得较高跟踪性能的目的。