一种基于无线传感器网络安全的社区卫生保健监护系统设计

设计并实现了一种基于无线传感器网络带安全机制的社区卫生保健监护系统.为了避免无线网络通信中信息泄漏和受到攻击,在现有传感器网络节点资源受限情况下,采用椭圆曲线密码体制及相关算法,有效地实现了加密系统中复杂的密钥管理功能,通过椭圆曲线加密和数字签名技术有效防止人体生理参数等敏感数据的泄漏,同时提出了一个切实可行的系统架构并加以实现.实验结果表明,系统能抵御网络潜在的无线信号窃听和内部攻击.     

基于子带分解的语音分离算法研究

提出一种有效解决不相互独立语音源信号混合的分离算法.利用子带分解方法,将混合信号分解成多个子带信号,在各个子带上分别进行语音分离得出语音分离信号,利用提出的相关性能指数,判断出相互独立的子带信号,把该子带的分离矩阵作为混合信号的解混合矩阵对混合信号进行分离.实验证明了本算法对相关语音源信号较好的分离效果.     

基于排列的微粒群优化算法

针对基本微粒群优化算法(PSO)存在陷入局部最优的问题,提出一种基于排列的改进微粒群算法(RPSO).该算法对每次迭代过程中的个体历史最优解按照适应值的优劣顺序排列,然后选择若干个较优的个体历史最优解作为候选解,再以概率方式在候选解中确定群体历史最优解的位置.RPSO算法使基本PSO算法易于陷入局部最优的问题,得到有效的缓解.为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试.实验结果表明,RPSO算法比基本PSO算法具有更好的寻优能力.     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

基于进化采样的粒子滤波算法

在粒子滤波算法中, 重采样的引入有效地改善粒子退化现象, 但同时也导致了粒子多样性减弱问题的产生. 本文给出了一种基于进化采样的改进粒子滤波算法. 该算法在重采样过程后, 首先根据马尔可夫链蒙特卡罗(Markov-Chain-Monte-Carlo, MCMC) 技术和遗传算法中的模拟二进制交叉原理生成候选粒子, 并利用适应度函数完成对于其权重的度量. 然后结合当前时刻的重采样粒子构建候选粒子集, 进而提升了重采样后粒子的多样性, 最终依据粒子自身的权重实现粒子的优选. 仿真结果表明: 该算法可有效地提高     

一种基于内容的双向共享组播路由协议

针对组播协议在大规模分布式交互系统应用中面临的可扩展性问题,提出一种基于内容的双向共享组播路由协议CBSMRP(content-based bi-directional shared multicast routing protocol).该协议结合运用了主动路由思想和基于内容的发布-订购模式,在基于CBT(core-based tree)结构的双向共享组播树中,根据数据包的内容实现主动路由和双向过滤,不仅解决了组播地址的维护和分配等问题,而且能够有效地减轻系统的网络负载.仿真实验及实际应用表明,该协议具有较好的扩展性,能够满足大规模分布式交互系统的网络通信要求.     

面向冗余机器人实时控制的逆运动学求解有效方法

针对7自由度冗余机器人实时运动控制,对机器人逆运动学提出了一种新的求解方法.采用位姿分解方式,使7自由度冗余机器人逆运动学简化为4自由度位置逆运动学求解.在梯度投影法得到位置优化解的基础上,利用机器人封闭解公式求得一组优化解.通过对7自由度机器人仿真分析,表明了该方法的有效性.     

一种改进的AEI算法中初始匹配码字的快速查找方法

矢量量化（VQ）是一种高效的有损压缩技术。快速码字搜索算法是矢量量化的核心问题之一,其性能决定了编码时间。快速码字搜索算法中,绝对误差不等式删除算法(AEI)是一种典型的3步算法,其第1步查找输入矢量的初始匹配码字的方法采用了Minimax法,是整个AEI算法中计算量最大的步骤,严重影响了算法的效率。针对这个问题,提出了一种新的查找初始匹配码字的方法——Partial Minimax法。该方法在保证所找到的初始匹配码字与原始AEI算法相同并且重建图像的PSNR（峰值信噪比）值不变的前提下,可显著减小这一步骤的计算量和查找时间,从而有效地提高了算法的总体编码速度。     

无线传感器网络中基于信息收益的多目标跟踪

目标跟踪是无线传感器网络应用的一个很重要的研究领域,节点有限的通信能力、处理能力、存储能力限制了传统跟踪算法的使用.为了提高网络的信息感知能力和降低能量消耗,提出基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法,算法通过信息收益函数选取并唤醒节点对目标感知,通过传感器属性信息解模糊,并利用加权质心算法实现了多目标跟踪.仿真结果表明,与Bayes滤波协同多目标跟踪算法相比,算法虽精度略低,但时间复杂度低、失跟率低、实时性高,总体性能优于前者.     

基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法

针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型.通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题.该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点.对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型.