基于扫描线的卫星区域覆盖分析算法

针对传统网格点法评估卫星区域覆盖性能时运算量大且效率低的问题,提出一种改进的卫星区域覆盖分析算法。在卫星覆盖带多边形生成和目标区域包围盒网格划分的基础上,基于经度方向的网格点构造扫描线,将扫描线与目标区域的相交部分作为初始计算对象,通过初始计算对象与覆盖带多边形的求交实现扫描线的分段划分,统计扫描线分段数据得到覆盖率、覆盖重数等指标。算例分析结果表明,该算法具有较低的时空复杂度,当网格数量超过80万时,运算时间仅为传统网格点法的1.19%。     

Ad Hoc网络区域最小覆盖方法研究

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的“感知”服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务.如何计算同时满足“覆盖要求”（工作节点必须能够完全覆盖目标区域）和“连通性要求”（工作节点组成的通信网络必须是连通的）的最小节点集合,是一个NP难问题.本文设计了一种基于目标区域Voronoi划分的改进集中式近似算法,用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.     

面向任意几何区域的遥感卫星对地覆盖法*

为了满足对任意几何区域进行覆盖特性分析的需要,本文在传统网格点覆盖法对矩形区域进行覆盖特性分析的基础上,对网格点构建、卫星过境覆盖分析等环节进行改进,使其适合对任意几何区域进行覆盖特性分析的需要,最后以中国行政区域为例进行实验并通过过境特性表、过境重绘图和覆盖重数图等进行覆盖特性的可视化。结果表明了本文研究的对地覆盖法在任意几何区域上能够准确的计算出其每次过境的覆盖区域及总覆盖区域,同时在实验分析中通过多种可视化方法展示目标区域的覆盖特性,使其更加直观。     

视觉传感器网络兼顾区域覆盖的目标多重覆盖

针对目前无线传感器网络覆盖研究中单纯进行区域覆盖或目标覆盖而将两者分立的情形,提出了一种视觉传感网络混合覆盖算法。该算法基于有向感知模型,利用虚拟势场使节点在待监测区域自组织地进行位置移动和感知方向转变,在完成对覆盖质量要求较高的热点目标多重、优先覆盖的同时最大程度地覆盖整个待监测区域。仿真实验表明,该算法自组织能力良好,能有效满足热点目标和整个待监测区域对覆盖质量的要求,有效地利用了网络资源。     

一种增量式约简方法求解最小顶点覆盖问题

最小顶点覆盖问题是一个应用很广泛的NP难题,针对该问题给出一种增量式属性约简方法。首先将最小顶点覆盖问题转化为一个决策表的最小属性约简问题;利用增量式属性约简思想,随着图中边数的增多,提出一种更新最小顶点覆盖的增量式属性约简算法;该算法时间复杂度低于计算整个图的最小顶点覆盖的时间复杂度,同时针对大规模图问题,可随着边的增加动态更新最小顶点覆盖,因此降低了属性约简的方法求解最小顶点覆盖问题的运行时间;实验结果表明该算法的可行性和有效性。     

完全覆盖热点区域的多重覆盖算法

针对传感器网络中节点的部署和覆盖问题,提出了一种完全覆盖热点区域的多重覆盖算法。该算法根据网络覆盖质量计算出覆盖某一指定区域所需要的移动节点和静止节点数目。移动节点在虚拟力的作用下到达合适的位置,使得该区域中的热点区域能被完全覆盖,整个区域的节点分布相对比较均匀。仿真实验表明,该算法具有良好的性能,达到了预期的目标。     

结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法

由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。     

实际复杂约束条件下多星区域覆盖优化算法

利用多星协同对大面积区域成像侦测,要求在最短的时间内完成对给定目标区域的完全覆盖,得到卫星每次过境最优侧视观测方案。现有覆盖算法具低效耗时技术瓶颈,有空间覆盖率及时效性局限。充分利用卫星每次过境观测机会,综合考虑相机分辨率、太阳高度角、地面精度等约束条件,依据不同卫星侧摆能力、传感器可视性能以及卫星轨道参数特征,对区域目标进行量化覆盖分析,建立网格划分模型,提出基于一次覆盖策略的覆盖优化算法。该算法能适应实际复杂约束条件,在实际问题规模下,具有良好的效率,能满足工业精度要求。在仿真应用中检验了该算法的有效性和适应性。     

基于几何拓扑学的高精度遥感卫星对地覆盖法

在遥感卫星对地覆盖方法中应用网格点法时,当目标分析区域大且精度要求高时存在时空复杂度高和计算效率低的问题。为此,基于几何拓扑学提出一种新的遥感卫星对地覆盖方法。将卫星每次过境轨迹和目标分析区域都理解为几何图形,对其做交集运算求得覆盖区域,并对每次过境区域图形做并集运算求得总覆盖区域,再分析其他覆盖特性。在运算过程中仅使用图形边点集合进行运算,只要保证幅宽两点的计算准确即可确保算法精度。实验结果表明,与基于网格的对地覆盖法相比,该方法可有效降低算法复杂度,使计算效率得到6倍以上的提升。     

基于改进的Voronoi划分的集中式算法的无线传感器网络覆盖问题研究

设计了一种基于目标区域Voronoi划分的改进的集中式近似算法,用于计算完伞覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.仿真结果表明,该算法能够有效地找到更少的连通覆盖节点,降低能耗,延长网络的生命周期.     

浅谈白盒测试技术

伴随着软件和硬件的发展而逐步发展起来的软件测试。软件测试是一种检验手段,目的是为了寻找软件系统的中缺陷,在业界已经有越来越多的公司意识到了软件测试的重要性,并且在软件测试方面加大了投入。其中,白盒测试是软件测试技术中最基本的方法之一,是针对被测单元内部是如何进行工作的测试,是以覆盖测试与路径测试为基本策略。该文将重点介绍白盒测试中的常用测试方法,并通过实例介绍实际运用白盒测试的技术。     

视频传感器网络覆盖问题

视频监控已经被广泛应用于各种场景,为安全防卫提供了有效信息。综述视频传感器网络中覆盖问题的相关研究。视频传感器网络具有有向传感器网络的一般特征。考虑到监测对象通常有面部朝向属性,视频传感器网络的感知模型又不同于一般的有向传感器网络的感知模型。根据感知模型是否考虑监测目标的朝向,分别介绍视频传感器网络中的点覆盖、区域覆盖和栅栏覆盖问题的典型算法。此外,讨论了目前研究存在的问题以及未来可能的研究方向。     

基于信息流缺陷定位方法在软件测试中的应用

随着软件产业的飞速发展,人们对软件质量的要求也越来越高.现在,软件已经直接影响到了我们项目的成功和设备的安全.而软件中的复杂缺陷难以排除,因为它们涉及到许多程序要素之间的相互作用.论文扩展了基于信息流覆盖的缺陷定位技术.扩展后的技术融合了语句覆盖和分支覆盖技术,它还能定位复杂缺陷.试验结果表明,文中方法比基于语句覆盖、分支覆盖和定义使用对覆盖的方法要更可靠、更精确.     

DeepRanger:覆盖制导的深度森林测试方法

深度学习软件的结构特征与传统软件存在明显差异,因此即使展开了大量测试,依然无法有效衡量测试数据对深度学习软件的覆盖情况和测试充分性,并造成后续使用过程中依然可能存在大量未知错误.深度森林是一种新型深度学习模型,其克服了深度神经网络存在的一些缺点,例如:需要大量训练数据、需要高算力平台、需要大量超参数.但目前还没有相关工作对深度森林的测试方法进行研究.针对深度森林的结构特点,制定了一组由随机森林结点覆盖率RFNC、随机森林叶子覆盖率RFLC、级联森林类型覆盖率CFCC和级联森林输出覆盖率CFOC组成的测试覆盖率评价指标.在此基础上,基于遗传算法设计了覆盖制导的测试数据自动生成方法DeepRanger,可自动生成能有效提高模型覆盖率的测试数据集.为对所提出覆盖指标的有效性进行验证,在深度森林开源项目gcForest和MNIST数据集上设计并进行了一组实验.实验结果表明,所提出的4种覆盖指标均能有效评价测试数据集对深度森林模型的测试充分性.此外,与基于随机选择的遗传算法相比,使用覆盖信息制导的测试数据生成方法 DeepRanger能达到更高的模型覆盖率.     

无线传感器网络MM模式随机覆盖控制模型研究

在传感器节点随机、高密度部署的环境中,覆盖控制算法可以有效降低能耗和减少冗余数据。无线传感器网络MM（MIN NODES-MAX COVERAGE）模式随机覆盖控制算法采用最少节点最大覆盖率策略,在节点呈泊松分布的网络模型中,根据不同的区域覆盖率,采用区域局部节点覆盖率计算方式,在通信半径和感知半径不同情况下,充分考虑节点复杂重叠对覆盖率的影响,适当允许主动覆盖空洞的出现,使得最少节点仍然可以达到非常接近设置的覆盖率。仿真表明算法可以最大化面积覆盖,有效降低网络能耗。     

基于栅格地图的机器人覆盖路径规划研究

研究了基于接触传感器的机器人覆盖问题,提出了基于栅格地图的内螺旋覆盖(ISC)算法.ISC算法通过边界探索获得环境边界地图之后,在线规划覆盖路径,用距离转变的搜索方法保证了完全覆盖,通过设置gate栅格降低了重复覆盖率.通过对三个房间组成的室内环境的覆盖仿真试验验证了该方法的可行性.     

覆盖状态内部分枝的测试向量生成

提出一种能兼顾状态内部分杜的状态覆盖方法．在状态内部分枝树的终端结点处添加状态转换语句，将原先的单个转换分成多个转换分枝；从而实现对原先的状态转换进行扩展，使得用传统的状态测试方法就能够覆盖到状态内部的分枝．为了准确描述该过程，文中给出了分枝扩展的形式化方法．在此基础上，给出一个测试向量生成算法：遍历状态转换有向图；依状态间转换条件生成测试向量；依遍历顺序收集测试向量．通过对ITC99-benchmark中时序电路的试验表明，本文方法是有效的．     

多简单机器人协作覆盖规划研究

研究了多简单机器人协作覆盖的问题．针对简单机器人只能用接触传感器感知外部环境的局限性,提出了基于栅格地图表示法的多机器人内螺旋覆盖算法进行在线覆盖规划．该方法通过对部分区域的重复覆盖和设置GATE栅格实现了对环境的完全覆盖,同时该方法保证了只要有一个机器人不出现故障就可以完成覆盖,提高了系统稳定性．最后用仿真试验验证了该方法的可行性．     

基于布尔感知模型的区域多重覆盖算法研究

覆盖问题是无线传感器网络设计和规划面临的基本问题之一。为了更直观地描述区域覆盖问题,简化区域覆盖算法,将对被监测区域的覆盖问题转化为对可数个点目标的覆盖问题,然后利用点覆盖算法对整个监测区域进行了多重覆盖算法研究。最终通过仿真实验,比较了集中式算法和分布式算法在保证一定监测概率前提下的各自的特点。     

无线传感器网络的任意覆盖率节点配置

研究了任意覆盖率下的无线传感器网络分布式节点自动配置问题. 首先, 针对正六边形拓扑架构下的网络覆盖, 给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系, 从而得到了理想条件下部分覆盖的最优节点配置. 考虑到实际系统中有限的节点密度和节点的随机分布, 进一步提出了一种可以在此条件下实现任意覆盖率的部分覆盖协同优化算法(Optimized collaborative partial coverage, OCPC). OCPC通过节点间的动态协同唤醒最接近于理想配置的工作节点并使其他节点睡眠以节省能量. 以尽可能少的工作节点达到网络的覆盖和连通需求并降低网络的能耗, 进而达到网络的感知任务和能量消耗的有效折衷. 仿真表明, OCPC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络连通, 同时, 与经典覆盖算法PEAS (Probing environment and adaptive sleeping)和OGDC (Optimal geographic density control)相比, 在网络的节能方面也具有明显的优越性.