基于马尔科夫随机场的图像锐化方法

针对常规的反锐化掩膜方法对图像进行增强时会放大噪声的问题,提出一种基于马尔科夫随机场理论的图像锐化方法,将Thin Plate先验能量函数引入到反锐化掩膜方法中。实验结果表明,该方法在突出图像边缘细节的同时,可有效抑制噪声。主观视觉效果和客观评价结果表明,该方法的处理效果较好。     

能量优先的无线传感器网络拥塞缓解机制

为适应无线传感器网络大数据量传输的需求,提出一种基于能量优先的拥塞缓解机制(PECR)。根据网络对整体能耗的要求,将节点剩余能量作为一项重要参考指标。节点周期性地检测缓冲区队列占用率来确定当前拥塞度,当拥塞发生时,节点依据拥塞度和剩余能量两项属性,尝试在拥塞节点周围建立临时最佳路径进行分流调节。实验结果表明,采用该机制时,在有节点冗余的网络区域内,可降低节点能耗,提高网络整体生存寿命。     

基于能量感知的双簇头数据收集协议

针对无线传感器网络的簇结构中簇头节点消耗能量过快而容易成为死亡节点的问题,提出了一种能量感知的双簇头数据收集协议EADC,通过在簇内增加一个副簇头来负责主簇头节点的数据转发功能,分担了主簇头的能量消耗,使主簇头成为死亡节点的概率降低,从而有效延长了网络寿命。实验分析结果表明,与EADEEG算法相比,EADC能够将死亡节点出现的时间有效延长30轮,使网络使用寿命明显延长。     

未知时变时滞非线性参数化系统自适应迭代学习控制

针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞相关不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.给出两个仿真例子验证了控制方法的有效性.     

基于能效优化的两足机器人步态控制方法

针对高能耗导致的两足机器人实用化障碍,提出了一种全新的、系统化的步态能效优化控制方法.基于两足机器人运动的重要能耗指标(平均功率、平均功率偏差、平均力矩损耗),提出了能耗预估策略和能效优化算法,获取了零力矩点(ZMP)稳定区域内的能耗极小值.沿着能耗极小值所对应的上体轨迹对机器人步态实施能效优化控制,最终获得满足ZMP稳定判据的低能耗步态.仿真结果证明,该方法能够有效降低机器人能耗并保持其稳定性.     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。     

常州市工程地质数据库智能系统建设的关键问题

常州市工程地质数据库智能系统建设过程中,主要解决的几个关键问题是:针对常州特征工程地质条件,制定常州市标准化地层;结合底图来源和底图精度要求,完成矢量图配准校正工作;针对系统建设基于地质、服务规划的功能目标,选择合适的标准和规范;结合常州市工程地质特征,建立工程地质和地下空间资源评估指标体系;针对建筑物地下基础调查工作的复杂性,制定地下空间竖向影响深度的研究方法。     

基于MAP的全局运动估计算法

常见的全局运动算法存在的问题是仅仅考虑像素的残差,而忽略了相邻像素和分割信息等因素对算法的影响。为了解决上述问题,该文提出一个基于最大后验概率（MAP）的全局运动估计算法。通过MAP算法定义系统能量,引入先验能量来描述像素的相邻关系和分割信息,将系统能量作为目标函数通过LM算法估计全局运动参数。实验结果证明了该算法的有效性。     

无线传感器网络中能量均衡可靠路由度量方法

针对无线传感器网络的资源限制以及对传输可靠性的特殊要求,提出一种能量均衡路由度量方法EBETX。以ETX值作为路由度量的同时,兼顾网络中节点能量消耗情况,保证网络各节点能量均衡消耗,延长网络的生存时间,实现高效路由与能量均衡的有效权衡。通过NS2仿真实验验证了该方法的可行性。     

移动Sinks无线传感器网络的能量效率分析

能量效率是无线传感器网络的关键性问题,无线传感器网络通过移动sinks节点延长了网络的生命周期。讨论一些关键性要素对能量效率的影响,如簇的大小、移动sinks的速度、数量和数据包生命周期等。分析基于能量效率的单跳、多跳路由模式,提出最优跳数的簇路由模式,并以仿真实验验证移动sinks无线传感器网络的系统性能。