改进萤火虫算法性能分析及其在WSNs网络覆盖中的应用

对改进萤火虫算法性能及其在WSNs网络覆盖优化中的应用问题进行了研究。分析了基本萤火虫算法的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,给出了算法改进策略,并证明了改进的萤火虫算法以概率1收敛于全局最优解,在此基础上,提出了基于萤火虫优化的网络覆盖算法,建立了以网络均匀度及网络覆盖率为准则的数学模型,推导了节点冗余度与网络覆盖率之间的关系,给出了节点休眠策略,并将节点部署划分成不同的阶段,在每个阶段,分别采用改进的萤火虫算法对模型进行求解,进而得到无线传感器网络最优覆盖,最后对经典测试函数和WSNs网络覆盖问题进行实验仿真,仿真结果表明改进的算法具有更加理想的运算结果,而且能有效地给出WSNs网络覆盖优化方案。     

基于改进人工势场法的智能无人车路径规划仿真研究

传统的人工势场法由于存在局部极小值问题,使智能无人车无法到达目标点。本文提出一种角度偏移的改进人工势场方法来进行避障的路径规划。介绍传统人工势场模型,详细介绍改进人工势场方法,并且对改进人工势场法进行仿真,实验证明方法的有效性。     

基于嵌入式系统的NANDFlash坏块处理和FMM实现

随着嵌入武产品的不断发展,对存储设备的要求也越来越高.本文以NANDFlash为例,介绍了大容量NANDFlash在嵌入式系统中的设计与应用,并提出了一种消除文件写入NANDFlash时出现坏块影响的方法.同时对基于NANDFlash的管理软件FMM的实现算法进行了优化,提高了效率和性能.     

嵌入式系统的低功耗软件方案

本文将讨论嵌入式产品如何在嵌入式多媒体芯片基础上利用软件提高产品待机能力,提高省电性能.     

基于离散萤火虫压缩感知重构的无线传感器网络多目标定位

研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用。提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号。基于此,将新的压缩感知重构算法应用于WSNs目标定位,建立了WSNs系统模型,构造了合理的测量矩阵和稀疏矩阵,并分析了测量矩阵与重构结果之间的关系,最终实现了WSNs多目标定位。仿真结果表明该方法在稀疏信号重构性能及多目标定位精度方面具有较好效果,定位精度优于贪婪匹配跟踪(GMP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和最大似然估计(MLE)算法,且用于WSNs定位的传感器节点数目减少了20%,抗噪性达到了20dB。     

基于OpenGL的通用视景仿真平台关键技术研究

虚拟视景技术(Scene Simulation Technology)在计算机仿真中占有重要的地位,它是众多技术比如视频静态图像处理、多媒体技术、屏显技术、多信息合成技术的集中体现。本论文围绕"基于OpenGL的虚拟视景仿真平台"的设计、开发及实现过程,基于OpenGL的实例开发环境,实现了通用的虚拟视景仿真平台,虚拟仿真结果最后验证了系统的实现性和正确性。     

预粗糙代数与BZ格

预粗糙代数是有印度学者Banerjee提出的一类粗糙代数.粗糙集代数本身具有格结构,证明了在适选取蕴涵算子之后,预粗糙集代数就成为BL代数.本文的主要结果是证明了预粗糙代数是一特殊的BZ格.     

伪随机码相关检测的MDS MAP定位算法

针对当前无线传感器网络超声波设备定位精度不高的问题,改进了伪随机码相关的MDS-MAP定位算法。首先利用伪随机码相关检测技术,对节点发射出的超声信号进行编码,有效地增加了节点的测距距离和测量精度。然后对于未能测量到距离的节点使用Euclidean和最短路径融合算法进行处理,然后使用MDS-MAP算法生成节点的相对坐标,最后利用平面转换模型获取节点的最终坐标位置。仿真实验结果表明改进算法在不同网络规模和测距误差条件下均能够获得更高的定位精度和较小的定位误差。     

针对硬件实现的整像素运动预测快速算法

一般基于预测的算法采用块匹配算法来消除相继帧简单冗余.通常,基于块的运动估计快速搜索算法采用的是减少搜索点的快速算法,文中介绍了一种适用于窄带低码率活动图像的帧间预测编码方法.根据H.264标准中的算法和编码方案,提出了一种帧间预测的硬件实现架构.运动预测完全针对亮度分量,采用基于中心预测和中途截止的快速搜索,给出了搜索窗结构.最后对其编码效果进行了分析.     

采用VGG19和低通滤波的红外与微光图像融合方法

针对当前单一传感器受其成像性能的影响,通常很难全面反映地物场景下的全部有效信息,从而产生场景信息难以准确识别的问题,提出了一种采用VGG19与低通滤波的红外与微光图像融合算法。首先,通过红外与微光探测器得到地物场景信息,采用三维分布、直方图对比以及取反方式对图像进行处理,同时分析红外与微光图像目标特性,研究双频图像的光谱机理;其次,在此基础上,利用低通滤波方式分解红外与微光图像,得到其轮廓信息与显著信息,轮廓部分采用平均加权策略进行融合,显著部分采用VGG策略进行多层融合,进而融合重构图像;最后,与其他算法结果进行对比,并利用性能评估方法评价各融合算法。实验结果表明,该算法能够增强图像中场景信息的灰度,可以很好地提高场景亮度,解决了单频图像中场景信息抗背景干扰的问题。