基于混合人工蜂群策略的改进DV-Hop定位算法

为了减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,提出了一种基于混合人工蜂群算法的改进算法。该算法结合了粒子群算法收敛速度快和蜂群算法搜索能力强的特性,首先通过DV-Hop算法估计锚节点与未知节点之间的距离,然后采用粒子群算法计算未知节点的初始位置,最后利用蜂群算法进行迭代求精,从而实现基于不同距离测量方法的总体优化。仿真结果表明,改进算法的定位精度较DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法有明显改善。     

改进的DV-Hop无线传感网络节点定位算法

针对传感器部署密度大、分布不均匀,DV-Hop定位算法误差大等问题,提出了一种改进DV-Hop的无线传感器节点定位算法.首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点位置进行计算,然后在采用遗传算法对DV-Hop定位的误差进行修正.仿真结果表明,改进DV-Hop算法提高了节点的定位精度,降低定位的误差,更能真实地反映传感器网络节点的实际分布情况.     

DV-Hop无线网络定位算法研究

针对无线传感器网络定位的DV-Hop定位算法定位精度不足,文中提出了一种改进后的DV-Hop算法。改进后的算法在原基础上引入了均匀量化模型来提高每段跳距的精度和最小二乘法以解决定位过程中造成的累积误差。仿真结果证明,改进后的算法显著的提高了未知节点的定位精度。     

WSN中基于最佳指数的加权DV-Hop算法

DV-Hop算法是一种低成本、低定位精度的无需测距定位算法,在粗精度定位中应用广泛。为提高DV-Hop算法定位精度,从减小锚节点的平均每一跳距离误差和减小未知节点平均每一跳校正值误差两方面考虑。首先,用最佳指数值下的公式计算锚节点平均每一跳距离。然后,将未知节点的校正值加权处理,使所有的锚节点根据与未知节点距离的远近影响校正值的大小。MATLAB实验证明,改进的基于最佳指数值下的加权DV-Hop算法比DV-Hop算法、加权DV-Hop、最佳指数值下DV-Hop算法定位精度分别提高2%左右、1.65%左右、1.15%左右,同时不会增加网络硬件成本。     

无线传感器网络中平均跳距修正的DV-Hop定位算法

针对基本无线传感器网络DV-Hop定位算法中,计算平均跳距时产生偏小误差的原因,提出了基于平均跳距修正的DV-Hop算法。改进算法中,引入信标节点个数比例、所有信标节点平均跳距的最大值以及所有信标节点平均跳距的平均值三个因子,并采用它们对平均跳距进行修正。通过Matlab软件对算法进行仿真验证,结果表明,改进后的DV-Hop算法有效降低了未知节点的定位误差,是一种可行的无线传感器网络节点定位解决方案。     

一种加权的DV-Hop定位改进算法

针对 DV-Hop 定位算法中在计算未知节点到锚节点距离时产生较大误差的问题,提出了一种改进的 DV-Hop 算法。改进算法对全网平均每跳距离和局部平均每跳距离进行了加权处理,得到了未知节点的平均每跳距离,又提出了一种改进的加权最小二乘法来得到未知节点的坐标,减小了节点的定位误差。仿真结果表明,在不需要增加额外的硬件设施的基础上,改进算法的定位精度相比于原算法明显提高。     

基于节点密度的改进型DV-Hop算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络中一种常用的基于非测距定位技术,该算法使用平均跳距表示实际距离,在实际应用中造成很大的误差和节点能耗。为此,分析了加权的DV-Hop定位算法,提出了基于节点密度的定位算法,根据未知节点的邻居节点数,修正了平均跳距。仿真结果证明,加权DV-HOP在定位精度上比DV-HOP算法提高了5.3%,基于节点密度的定位算法在功耗上比DV-HOP算法减少了20.7%。     

一种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化DV-Hop定位算法

针对Distance Vector-Hop (DV-Hop) 定位算法存在较大定位误差的问题,该文提出了一种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化DV-Hop定位算法,即WSGDV-Hop定位算法。改进算法用基于误差与距离的权值处理锚节点的平均每跳距离;根据判断的位置关系选择适合的跳段距离计算方法;用改进的遗传算法优化未知节点坐标。仿真结果表明,WSGDV-Hop定位算法的性能明显优于Distance Vector-Hop (DV-Hop) 定位算法,减小了节点定位误差、提高了算法定位精度。     

改进的无线传感器网络DV-Hop 节点定位算法

DV-Hop 算法是解决无线传感器网络节点定位问题的一种经典算法。文中根据经典的DV-Hop 算法提出了一种改进算法,通过引入更优的误差矫正和双曲线定位算法,减少了经典算法中多跳过程中积累的定位误差。比较和分析了经典DV-Hop 算法和改进后算法的仿真结果可以看出,改进后的DV-Hop 算法定位精度提高显著,在给定条件下的定位误差下降了约50%。     

基于DV-Hop算法的无线传感器网络定位精度优化

在无线传感器网络定位领域,DV-Hop算法因其实现简单得以广泛使用.针对DV-Hop算法定位误差较大的问题,提出一种基于DV-Hop多通信半径的加权定位算法.该算法利用多通信半径并通过引入修正因子细化和优化跳数,利用最小均方误差准则和加权方式修正平均跳距,并利用加权最小二乘法估算未知节点坐标.通过仿真得出所提算法在相同实验条件下的定位精度较DV-Hop算法提升约60.5％,相较于双通信半径优化算法和3-DV-Hop算法分别提升约36.4％和13.8％.     

基于遗传算法的RLS自适应算法研究

在通信系统中采用信道均衡技术是改善信道特性行之有效的方法,但研究算法的同时,往往需要通过大量的仿真实验取平均值来选取最优的参数值,本文首先利用MATLAB仿真软件对线性调制下RLS自适应算法进行仿真分析,然后引入遗传算法的寻优特性及其优点,对RLS最佳遗忘因子λ的选取进行了寻优,得出最佳遗忘因子λ的取值,提供了参数选择的一条捷径,最后通过对比最优λ与参照λ,计算RLS算法均衡已知信号的均方误差值,证明了该方法的可行性。     

一种基于贪婪算法的CORDIC改进算法

针对传统串行坐标旋转数字计算方法(CORDIC)耗时且占用较多资源的缺点,提出了一种旋转模式下CORDIC算法的新型改进算法,该改进算法可用来代替直接数字频率合成器(DDS)查找表进行正余弦的计算。通过采用贪婪算法实现对CORDIC旋转方向与旋转角度的优化,从而可以达到串行转并行和减少迭代次数、节约资源的目的。该算法可以应用于三角函数的复杂函数的硬件实现中。仿真结果表明,在迭代次数相同的情况下,改进算法较传统算法可以获得更高的精度。最后,在Xilinx FPGA的Spartan-3E芯片上实现了改进的CORDIC结构。与传统CORDIC算法相比,在运算精度为10-5时,可以节省Slices、LUTs(Look Up Tables)资源分别为28%和25%。     

基于Wu-Manber算法的大规模URL模式串匹配算法

大规模高速URL匹配是许多网络安全系统中的关键技术,经典串匹配算法在大规模URL情况下有许多限制.针对URL数据的特点在经典多模式串匹配算法Wu-Manber基础上提出XWM-Tree算法和XWM-Hash算法.算法应用了模式串窗口选择,两阶段哈希和关联容器组织冲突链表等多种优化手段,大幅度提高了算法的匹配性能.在大规模真实数据集上的测试结果表明本文提出的算法匹配速度可以提高一倍以上,尤其是当最短模式串较长的时候更有优势.     

基于区域质心算法的改进算法

帧内预测是H.264中提高编码效率的重要部分,文中主要是根据色度块的预测模式在整个帧内预测算法中对算法性能的影响,质心算法在4×4块的预测模式的不准确性的基础上提出的新的算法。通过实验证明此新方法在编码率和比特率方面都有改善。     

基于CMRA路由协议改进算法

为了延长无线传感网络的生存时间,需要设计满足高效率、低功耗的路由算法。一种CMRA（intercluster head multi-hop routing algorithm）算法被提出来,这种算法通过节点通信能量消耗模型建立最小能量路径树,但CMRA对于簇头选择的能量分配不均衡,造成簇头结点负载过重。提出一种新的路由算法CMRA-EE（CMRA-energy efficient）,在簇头选举阶段引入节点能量参数,同时将簇头节点能量与距离作为代价参数,从而平衡了网络节点能耗。通过仿真对CMRA-EE算法进行性能分析与评价,结果显示,CMRA-EE算法在延长无线传感网有效生存时间方面比CMRA算法有了明显的改善。     

基于Quinn算法和相位差法的正弦波频率估计综合算法

Quinn算法是正弦波频率估计中应用广泛、计算量小且稳定性较好的算法,但是在低信噪比时当信号频率靠近离散傅立叶变换(DFT)的量化频率时,Quinn算法估计误差较大;而改变窗长相位差法在这种情况下具有较高的估计精度,但当信号频率位于两相邻离散傅立叶变换(DFT)的量化频率中心区域时,其估计误差很大.根据这两者特点,本文提出了一种基于Quinn算法和改进的改变窗长相位差法的正弦波频率估计综合算法,给出理论计算过程及相关误差公式.计算机蒙特卡罗模拟仿真实验和性能分析表明了本文算法在计算量增加不大的情况下,在设定频率范围内能够提高频率估计的精确度和稳定性,其均方误差接近克拉美罗限且具有较低信噪比门限,整体估计性能优于Quinn算法和改变窗长相位差法,具有工程实用价值.     

基于自适应子空间追踪的层析SAR成像算法

在对分布式SAR进行数据降采样下会信号的三维处理增加不少难题。其中在解决频域距离弯曲校正时,由于方位向的降采样使数据不再满足奈奎斯特定理,导致在多普勒域计算距离偏移量时会出现数据的混叠。针对该问题,提出了基于LMS估计的距离弯曲校正算法,该方法根据最小均方估计思想估计权值系数完成方位向的插值,有效解决了该条件下的距离弯曲问题。针对高层成像中稀疏阵列导致基线数量有限且不均导致成像分辨率差的问题,提出了基于压缩感知的自适应子空间追踪方法来提高高度维成像的分辨性能,相比于正交匹配追踪算法,它能实现对迭代得到候选解的同步检验,避免了错误结果积累的问题,有效提高了成像的质量。     

基于遗传算法的J波识别优化算法

J波是心电信号的异常变异,具有不易察觉的特点,在J波的识别中特征数量对于识别准确率具有很大的影响,结合遗传算法对用于J波识别所提取的特征进行优化处理,设计的J波分类模型能够有效地提高分类识别准确率,同时可以减少识别时间.利用MATLAB进行仿真验证,结果显示,设计的J波识别系统能够达到96.8％的准确率与2.3s的识别时间,能够有效地辅助医生进行J波诊断.     

一种基于码谱数值算法的改进算法

码谱是一种分析分布式算术码的编码性能和解码复杂度的工具,能有效提高编码性能。码谱的计算一般采用数值算法,该方法是一个迭代计算的过程,时间复杂度很高。针对时间复杂度高这个问题,通过去掉多余的函数精简数值算法,提出一种基于码谱数值算法的改进算法,进而降低时间复杂度。从理论上证明改进数值算法的正确性,实验结果表明,改进后的数值算法能有效提高码谱的计算效率,拓宽码谱的实际应用范围。