基于最短路径树的优化生存时间路由算法

为提高无线传感网的生存时间,提出基于最短路径树的优化生存时间路由算法(LORA_SPT).该算法引入节点分类概念,构造基于链路能耗因子、自身节点剩余能量因子、邻居节点剩余能量因子和类型权重因子等多个因子的权值函数.针对不同类型的节点采用不同的权重因子,最后利用dijkstra算法完成最短路径树,所有节点沿着最短路径树将...     

Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

移动无线传感网中的迭代蒙特卡罗定位算法研究

研究移动无线传感网中的节点定位问题,分析影响蒙特卡罗定位精度的两个因素:观测值和前一时刻的位置样本集,提出一种迭代蒙特卡罗定位算法。该算法中,信标节点的位置信息在每个时间段只被它的邻居节点转发一次,但是接收到该信息的其他节点会保存它们,并在下一时间段将它们与待发送/转发的信息融合成一个数据包进一步转发,增加待定位节点用于估算前几个时间段位置样本集的观测值。待定位节点再利用蒙特卡罗算法迭代计算前面时间段的位置样本集,并充分利用观测值滤除较差样本,从而提高当前时刻的定位精度。仿真实验表明改进算法提高了定位准确度。当信标节点密度较低时,更能体现改进算法的优越性。     

基于拉普拉斯算法的图像锐化算法研究和实现

该文提出了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法,并在DSP上实现其算法。首先研究拉普拉斯算子锐化图像的基本原理,并推导出图像锐化的拉普拉斯算子。其次,根据拉普拉斯算子,在CCS2软件上运用C语言编写主函数和读取图像数据的Read-image子函数、初始化图像的InitImage子函数和对图像锐化的计算Laplace子函数等子函数来实现基于拉普拉斯算法的图像锐化程序。最后采用三副模糊图像验证图像锐化的效果。比较实验结果,可知运用该算法锐化处理的图像比原来图像清晰。     

生态旅游岛控制性详细规划控制体系探析——以福州市马尾新城琅岐岛控制性详细规划为例

本文从生态旅游岛的特点出发,在对城市控制性详细规划控制要素比较分析的基础上,对生态旅游岛控制性详细规划的控制要素构成做了必要的调整和扩展,提出土地使用控制、环境容量控制、建筑风貌控制、配套设施控制、非建设用地控制、行为控制和其他控制等七大主题的控制体系,并以福州市马尾新城琅岐岛控制性详细规划为例,对生态旅游岛的控规的控制体系进行进一步的规划探索。     

基于最小费用最大流的无线多媒体传感网多路径路由算法

为了解决多媒体数据的实时传输和网络生存时间优化问题,提出基于最小费用最大流的无线多媒体传感网多路径路由算法(MRAMCMF).MRAMCMF分析了数据传输能耗、节点剩余能量和最小数据传输时延,提出了新的权值函数,并利用最小费用最大流算法构建多路径的数据路由方案.所有多媒体传感节点沿着多个传输路径将数据传输到sink节点.仿真结果表明,该算法能延长网络生存时间,降低和平衡节点能耗,降低数据传输时延,在一定的条件下,比Ratio_w算法和TPGF算法更优.     

产业发展的区域策略-福州市为例

生产是城市生存之本,而产业则是生产的核心内容.城市能否获得持续的发展、能否拥有骄人的经济实力和竞争力,都取决于其产业发展的成功与否.     

基于FPGA技术视频采集系统的设计与实现

提出一个基于FPGA技术的视频采集系统总体设计方案,实现视频信息的采集、存储、显示和发送。系统选择Altera公司FPGA芯片、8 Mbit SRAM芯片等构成了基于FPGA技术的视频信息采集系统的硬件平台。采用Altera公司的MAX PLUSⅡ开发工具,设计并实现了系统软件。最后验证整个系统,在系统的640×480的真彩色液晶屏可以看到清晰的视频图像。基于FPGA技术视频采集系统可以广泛地应用于视频监控、信息家电、智能小区、远程抄表等领域,而且经过进一步开发和完善,还可以应用于更广阔的领域。     

基于多传感器的室内三维定位算法研究

针对消防员在日常救援过程中难以准确获知自身位置坐标的问题,采用姿态传感器和气压计,提出一种室内三维定位算法(ITPA)。在ITPA算法中,根据加速度的幅值均方根、加速度的幅值方差和角速度的幅值均方根,实现过零监测,从而获知消防员的行走步数。根据气压计的数据,采用高度获取,卡尔曼滤波和异常数据处理等操作,获知消防员的高度,并判断其移动行为。通过二维移动距离计算和位置获取操作获知二维坐标。根据消防员的行为对其三维坐标观测值进行修正,并采用Kalman融合算法估计消防员的当前三维位置坐标。实验结果表明:在直行行走、楼梯行走和综合行走下,ITPA算法都能获得较接近真实路线的消防员室内三维位置,降低了算法的步数误差、距离误差和漂移误差,比FINS,IPNS和IPA3D算法更优。