一种基于RSSI的车载WiFi相遇时间预测方法

随着WiFi技术的普及,在移动车辆上使用路边AP进行数据通信变得越来越容易.使用车载WiFi通信有一个关键问题是如何选择最优的AP.针对该问题,提出了一种通过监测AP接收信号强度RSSI的变化趋势来预测车辆与AP相遇时间的算法.车载WiFi通过预测不同AP的相遇时间选择预测时间较长的AP.实验分析表明,在确定无线电信号衰减因子的情况下, 通过多次采样可以减小误差,相遇时间预测结果的准确性较高.算法提高了平均连接时间,减少了切换次数,增强了通信稳定性.     

特征权重优化高分辨率遥感影像模糊分类研究

在针对SPOT5等高分辨率遥感影像的面向对象模糊分类过程中,一般对影像对象的特征赋予相同的权重。为了体现不同特征对分类作用的差异,本文在分类时根据特征的重要与否,对参与分类的特征赋予不同的权重,提高重要的、区分度好的特征的权重,降低次要特征的权重。以北京市昌平区的SPOT5影像为例,利用多特征模糊分类和经过权重优化的多特征模糊分类进行分类对比实验。实验结果表明,经过特征权重优化的分类与权重相同的分类结果相比,分类总精度由原来的86.3%提高到了92.6%,Kappa系数由原来的0.8096提高到了0.8947。结果表明,经过权重优化的多特征模糊分类有助于提高模糊分类法的分类精度和适用性。     

树突状细胞算法原理及其应用

描述树突状细胞的生物学机理,给出树突状细胞算法(DCA)的设计、实现及改进过程。介绍DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人学等方面的应用情况,对算法性能进行评价。基于标准数据集,将DCA与其他方法进行比较,分析DCA存在的问题,指出其下一步的研究方向。     

基于分层网格的Sybil攻击检测方案

在无线传感器网络(WSN)中,Sybil攻击的危害大且难于检测。针对该问题,提出一种基于分层网格的Sybil攻击检测方案。根据Sybil节点身份的多变性,采用分层网格技术初步确定其物理位置,通过网格节点间的密钥技术确认Sybil节点。仿真结果表明,该方案的检测性能高、内存使用率低、网络扩展性强,且适用于WSN的多跳传输。     

基于AOSVR的交通流预测及参数选择

实时、准确的交通流量预测是智能交通系统发展的关键.AOSVR是一种支持向量机的在线更新算法,具有模型在线学习的特点,可应用于交通流量的实时预测,其中模型参数的选择是预测性能的关键因素.利用大连SCOOT系统采集的实时数据,通过训练集求解AOSVR的不敏感损失系数ε和惩罚参数C,形成自适应参数选择的AOSVR方法.仿真结果表明该方法能够满足动态路网交通流量预测的实时性和精确性需求,具有一定的应用价值.     

基于空间信息的SAR图像船只交通监测方法

快速准确获得研究区海上船只状态,对海洋交通监测具有重要意义。本文从技术角度提出了基于空间信息的SAR图像海上船只交通监测方法。首先利用已有的空间先验信息对图像进行自动陆地掩膜;建立海面杂波分布模型,对海面船只进行检测;估算船只的长度、面积、中心坐标等参数信息,并对目标进行筛选;最后根据船只信息库结合空间信息平台进行统计与分析,可为海上船只监测以及交通规划等应用提供决策信息。重点介绍了数据处理方法,并以9景ERS2数据进行了实验和详细分析,通过实验,分析了技术的可行性与正确性。     

Web服务中基于信任的访问控制

将安全断言标记语言和可扩展的访问控制高标识语言相结合,设计一种Web服务下的基于信任的访问控制模型。在信任域内,服务提供方利用与请求方的直接交互经验和域内其他证人的推荐信任信息,进行信任评估和授权,该模型包括认证模块和访问控制模块。认证模块实现单点登录的功能,访问控制模型实现基于信任的访问控制和授权功能。     

Web服务图及其在服务发现中的应用研究

Web服务是一种崭新的Web应用.随着Web 环境下服务数量的快速增长,要在海量的服务中发现所需的服务是非常耗时的.UDDI V2 增加了一个新特性publisherAssersion来描述UDDI注册中心里的商业实体间的关系,类似于网页之间的超链接,这样就产生了Web服务图.首先研究Web服务的新特征,然后提出并分析构建Web服务图的原理和算法,最后利用Web服务图进行服务发现.从仿真实验可看出提出的Web服务图对组合的Web服务发现是有效的.     

基于H.264标准的多视点视频编码方案的研究

为研究一种新的高效的多视点视频编码方法,提高编码效率,并有效地提高视点间随机切换访问的能力,利用H.264中的新技术多参考帧、SP/SI帧、分层B帧编码等,根据时空预测编码结构的方法,提出了一种基于分层B帧并有利于视点间随机切换访问的多视点视频编码方案.实验结果表明,该方案在提高了编码效率的同时,在视点较多的情况下能够有效地提高视点间随机切换访问的能力.     

工业过程数据中缺失值处理方法的研究

针对工业生产中过程数据的缺失问题,首次提出了运用多重填补方法处理工业过程的缺失数据.阐述了常用的缺失数据处理方法,指出各方法的优缺点.在此基础上,通过建立回归模型,针对多变量工业数据中缺失值较少和较多时的两种情况,分别用删除含缺失值的个案,简单填补和多重填补(MI)3种方法对数据进行处理,利用处理后的新数据集进行数据挖掘,预测目标变量的值,并对预测结果进行分析比较.实验结果表明,多重填补方法的处理效果最好,为工业数据的缺失值处理提供了有用的策略.