面向自动修复并融合失效场景的缺陷定位方法

为了应对日益增长的软件修复开销,研究高效的软件自动修复技术成为学术界和工业界的共识。缺陷定位作为自动修复技术的前端,是实现快速准确自动修复的关键,其精度直接影响自动修复的性能。然而,初步研究表明,现有缺陷定位技术缺乏对自修复需求的考虑,对自修复算法支持有限。有必要研究面向自修复的高精度自动化缺陷定位技术,以提升自修复性能。因此,提出了失效场景的缺陷定位方法来应对该问题。提出的方法首先采用程序切片技术,构造出与失效相关的场景;然后对失效场景的各个元素实施可疑值度量;最后将可疑值度量化的场景交给自动修复技术实施修复。初步实验结果表明,本缺陷定位方法能有效提升自动修复性能。     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

基于Lévy飞行特征的蝙蝠算法及其在WSN定位中的应用

针对蝙蝠算法收敛易早熟、收敛速度慢等不足,提出一种改进的基于Lévy飞行特征自适应的蝙蝠算法。采用Lévy飞行策略取代原算法中蝙蝠飞行速度和位置的更新方式,充分利用Lévy飞行的重尾效应,有效避免局部最优值的吸引,加快了收敛速度,达到寻优能力和搜索能力的平衡。在无线传感器网络自身定位应用中,把定位问题转换为一个全局优化问题,使用改进的算法进行定位计算。通过Zigbee平台的实验表明,改进后的算法在不同空间位置的定位精度更高,收敛速度更快。算法实现条件简单、精度高,具有较高的实际工程应用价值。     

基于拓扑结构变化趋势的MCL优化算法

该文提出一种高精度的移动传感器网络中实现定位跟踪的方法,该方法利用未知节点在运动过程中网络拓扑结构变化的信息提高锚节点利用率,并改善样本采集效率。在无拓扑结构变化的情况下采用牛顿插值方法对节点当前位置进行预测,当拓扑结构有变化时,采用拓扑结构变化构建适应值函数,并用粒子群算法优化样本点的质量。仿真实验结果表明,该文算法与传统算法相比加快了收敛速度,提高了定位精度,改善了在低锚节点密度时的性能。     

小波变换预测移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不高的问题,提出一种基于小波变换预测的移动节点定位算法。根据历史运动轨迹通过小波变换预测节点当前位置,精确采样区域,应用自适应采样方法减少采样次数,通过加权滤波增大高质量样本点以及降低低质量样本点对定位结果的影响,提高定位精度。仿真结果表明,在锚节点数目、通信半径、最大样本点数目等条件变化的情况下,该算法与传统算法相比提高了定位精度,在低锚节点密度环境下表现出良好的效果。     

多通信半径的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了实现无线传感器网络中基于无需测距DV-Hop定位算法的高精度定位,改进基于2、3通信半径的DV-Hop节点定位算法,并利用最小均方差准则改进计算平均每跳距离的公式,在最佳指数值下,修正锚节点平均每跳距离。MATLAB仿真结果表明,改进的算法在随机分布环境能提高节点定位精度;在最佳指数值下,进一步提升节点定位精度;在锚节点人工部署环境下,大大提高节点定位精度。改进的算法实现高精度定位同时,不需要增加网络泛洪次数和硬件成本。     

基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统

针对当前室内无线定位信号强度易受干扰、设备部署维护成本高等缺点,以及手机在室内航位推算过程中定位误差随时间累积的问题,本文提出了基于粒子滤波磁场匹配的室内定位方法。相比于传统的航位推算方法,通过改进步态判断方式,并提出了动态步长估计算法和卡尔曼滤波航向估计算法,有效减少步态误判和定位误差。同时通过结合航位推算位置选择粒子滤波算法中的重采样区域,加快粒子收敛速度。最后,通过仿真分析和实际室内环境测试结果表明,本文提出的定位方法能够有效地减小定位误差,并实现2米的定位精度。     

复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中核心部分,具有较高的研究和应用价值。尽管近些年来该研究取得了很大的进展,但仍无法很好地解决低亮度、低分辨率和车辆倾斜等环境下的定位问题。本文提出了一种新的全卷积神经网络,通过回归车牌角点的方式准确地进行车牌定位。为了保证训练的有效性,对45 000幅含有车牌的图像进行人工标注。同时,对标注的图像随机进行平移、缩放、旋转和加噪,提高训练样本的数量和多样性。在本文构建的卡口图像数据集和复杂环境数据集上与两种方法进行了比较,验证了本文方法的有效性。     

基于AIUKF的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度不足的问题,在无迹卡尔曼滤波( UKF)的基础上,结合迭代约束条件和自适应因子,提出了一种自适应迭代无迹卡尔曼滤波( AIUKF)算法。根据基于测距的节点定位模型,采用RSSI进行测距,以极大似然估计法进行节点初步定位,利用AIUKF算法对节点进行精确定位,并且直接以RSSI作为系统的观测量。仿真结果表明,本文提出的基于AIUKF的定位算法相比EKF和UKF算法具有更高的定位精度。