任意多边形Delaunay三角剖分改进算法

本文重点研究任意多边形的Delaunay三角剖分,研究发现现有常用任意多边形Delaunay三角剖分存在执行效率低、候选节点可能出现"位置违约"错误等缺陷,根据候选节点与当前边夹角的大小关系,本文提出一种基于有向边的任意多边形Delaunay三角剖分改进算法,该算法具有执行效率高,避免了现有常用算法中可能出现"位置违约"的错误,完善了原算法的健壮性.     

Delaunay三角剖分算法优化的实现

文章分析Delaunay三角剖分算法各种优缺点,提出了具体的优化思想。详细介绍了Delaunay三角剖分算法优化的设计步骤及实现的具体流程。通过VisualStudio．Net中的C＋＋编程验证了算法的有效性,并对该算法的时间复杂度进行了分析。     

三维Delaunay三角剖分快速点定位算法研究

提高点定位的速度是提高Delaunay三角剖分运行效率的关键。本文对四面体定位算法进行了研究,结合有向查找定位的技术,建立合理的数据结构,通过对每个搜索四面体只需计算三个面的法向量,优化了基于法向定位的算法,从减少算法中运算量的角度提高运行效率。该算法定位路径唯一,效率更高,而且具有较好的效果。     

一种基于格子分块的快速Delaunay三角剖分算法

介绍了一种基于分块格子构造的快速Delaunay平面剖分算法,先对点集以方格为单位分组,每组分别进行Delaunay三角网生成,再把分组构成的网格合并成一个整体。该算法易于理解和实现,占用内存少,运算速度快,具有近优的线性时间复杂度。最后给出的实例也证明了算法的可靠性和实用性。     

基于最优凸壳技术的Delaunay三角剖分算法

提出了一种基于最优凸壳技术的Delaunay三角剖分算法。该算法对离散点进行扫描线方式排序,利用最优凸壳技术进行凸壳的生成和三角网联结,最后利用有向边的拓扑结构进行三角网优化。该算法不但避免了所有的交点测试,而且使得新加入点与凸壳边的平均比较次数不大于4,从而实现了高效的三角剖分。     

改进的有向传感器网络多中心部署算法*

针对单个节点非均匀有向传感器网络部署的局限,提出了多中心的节点部署算法PFMCA(Potential Field based Multi-Center Algorithm)。在部署中心概念及移动策略的基础上,能够保证多个监测中心的覆盖质量,同时实现对其余区域的均衡且尽可能高效的覆盖。仿真实验表明,本文提出的算法实现了对多个重点监测区域的高覆盖质量,且在多中心点间的区域具有更好的覆盖均衡性。     

基于EMST的平面点集Delaunay三角剖分

提出一种基于欧几里德最小支撑树(EMST)的平面点集Delaunay三角剖分算法.该算法使用线性时间的随机算法求出平面点集的EMST,逐次加入一边构成三角网络,按照最小角最大化的三角化准则,通过局部变换得到平面点集的Delaunay三角剖分.采用的随机化算法有效节省了寻找EMST的计算时间,提高了整个算法的效率.     

基于Delaunay三角剖分的半径补偿新算法

合理的半径补偿算法能有效提高逆向工程的最终精度.在分析了现有半径补偿算法及其相应优缺点的基础上,针对三角网格法,通过Delaunay三角剖分思想的引入,提出了一种基于Delaunay三角剖分的半径补偿新算法,并对其中三角剖分的优化准则、边界点的处理等关键技术进行了详细的阐述,最后以增压器叶轮为例,实现了叶轮叶面测量数据的半径补偿.     

一种新的有向传感器网络覆盖增强算法

针对现有有向传感器网络覆盖增强方法算法较复杂及覆盖率不够高等问题,提出了一种新的有向传感器网络覆盖增强算法.每次取一重覆盖区域面积最大的传感器节点及其传感方向,使得整个网络的一重覆盖区域较多,重叠区较少,可提高网络的覆盖率;同时考虑了冗余节点休眠的情况,当网络中有节点失效时,将其周围的休眠节点激活,并重新部署失效节点周围的节点,以此保证网络有较长的寿命和较好的覆盖效果.对比实验表明,与现有算法相比,本算法原理简单,且在相同节点数目和传感半径情况下,覆盖率分别提高了20％和15％左右.     

实现约束Delaunay三角剖分的健壮算法

相对于标准的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分，本文给出了复杂区域三角剖分所应满足的两个约束条件及相应的基于轨迹生成和边界裁剪的剖分算法，并证明了该算法符合约束圆准则，文中详细分析了退化及数值误差对剖分结果的影响，着重在提高算法健壮性方面，对该算法做了进一步完善，使它能够完全满足散乱据场网格剖分的分析。     

有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。     

基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖研究

针对有向传感器网络的全目标覆盖问题,提出一种基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖方案。该方案采用免疫算法寻找最少数量的传感器,覆盖某一区域内全部的目标点。仿真实验结果证明,采用免疫算法后,搜索时间与目前的遗传算法相比降低1/3以上,并且算法性能更加稳定,寻优后所需的传感器数量有所减少。     

传感网中的动态Delauanay三角剖分算法

几何路由协议受益于局部Delaunay三角剖分，因为Delaunay三角剖分可以保证消息转发的可达性和限制路由长度的界。本文提出一种构造无线传感网中Delaunay三角剖分的局部算法。此算法不但考虑了静态情况，而且考虑了允许节点动态地加入和退出网络的动态情况。在静态情况和动态情况下，算法的通信开销都是O（nlogn）位。因此，此算法
法可以应用于节点可以动态加入和退出的无线传感网。本文还证明了算法的正确性。     

复杂区域的有向传感器网络覆盖优化算法

在现有的有向传感器网络中,节点模型多以质心点围绕扇形顶点进行旋转,由于此类模型中节点旋转面积是一个整圆,因此会增加网络能源消耗和部署时间。针对复杂区域的无线传感器网络覆盖优化问题,使用以扇形节点围绕质心点转动的节点模型,提出一种基于虚拟势场的复杂区域覆盖优化算法( COACA),通过减小节点的旋转面积实现部署优化。针对影响算法覆盖率的相关参数进行仿真实验,并与PFPCE算法进行对比,实验结果验证了COACA算法在覆盖率和时间效率上的优越性。     

无线视频传感器网络有向感知K覆盖控制算法研究

作为无线视频传感器网络的一个研究热点,有向覆盖控制理论引起了很多研究者的广泛关注,但是有向K覆盖问题还未得到深入研究.由于最大K有向覆盖问题属于NP-complete问题,所以难以在多项式时间内得到求解,因此设计了一种简单的分布式启发式算法,在一跳邻居范围内对传感器节点的感知方向进行协同调度,使得目标集合被有向K覆盖的时间最大.最后通过仿真比较了有向感知K覆盖DS-K-Coverage算法、贪婪算法Greedy-Algorithm、随机覆盖算法Random-Coverage的覆盖性能.     

Double Barrier Coverage in Dense Sensor Networks

When a sensor network is deployed to detect objects penetrating a protected region, it is not necessary to have every point in the deployment region covered by a sensor. It is enough if the penetrating objects are detected at some point in their trajectory. If a sensor network guarantees that every penetrating object will be detected by two distinct sensors at the same time somewhere in this area, we say that the network provides double barrier coverage （DBC）. In this paper, we propose a new planar structure of Sparse Delaunay Triangulation （SparseDT）, and prove some elaborate attributes of it. We develop theoretical foundations for double barrier coverage, and propose efficient algorithms with NS2 simulator using which one can activate the necessary sensors to guarantee double barrier coverage while the other sensors go to sleep. The upper and lower bounds of number of active nodes are determined, and we show that high-speed target will be detected efficiently with this configuration.     

一种基于Delaunay三角化的笔划分割算法

字符笔划在字符识别等领域中存在广泛的应用。针对字符图形的骨架化及笔划提取，本文提出了一种基于动态约束Delaunay三角割分的算法。该方法首先通过对字符的轮廓多边形进行三角剖分，生成一系列具有拓扑关系的三角形．再根据三角形的三种类型生成各三角形骨架，并连接为整个字符的骨架。然后定义了骨架的平滑度函数及分支长度阈值，消除了畸变分支，并根据得到的骨架进行笔划分割。实验结果表明，该算法具有快速稳定的特点且鲁棒性较好。     

一种基于Delaunay三角化的笔划分割算法

字符笔划在字符识别等领域中存在广泛的应用。针对字符图形的骨架化及笔划提取,本文提出了一种基于动态约束Delaunay三角剖分的算法。该方法首先通过对字符的轮廓多边形进行三角剖分,生成一系列具有拓扑关系的三角形,再根据三角形的三种类型生成各三角形骨架,并连接为整个字符的骨架。然后定义了骨架的平滑度函数及分支长度阈值,消除了畸变分支,并根据得到的骨架进行笔划分割。实验结果表明,该算法具有快速稳定的特点且鲁棒性较好。     

视频传感器网络中基于移动目标轨迹预测的K级覆盖增强算法

从视频传感器节点的有向感知模型出发,深入研究了移动目标K级覆盖问题。首先扩展了可旋转的视频传感器节点有向感知模型,分析了监控区域内移动目标可能的行为,定义了最小旋转角度的移动目标K级覆盖问题并给出了对应的数学描述。然后设计了一种目标轨迹点预测方法,提出了基于预测的分布式贪心K级覆盖算法。最后引入了优化的覆盖质量评价指标,通过一系列仿真实验验证了算法的有效性。