在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确...在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确定性和随机性误差两种情况下该算法的性能。仿真结果表明,该算法在不同场合和环境下,都能有效地抑制NLOS误差,定位精度明显提高。展开更多
针对网络流量分类中类不均衡问题,提出一种基于K均值和k近邻的流量分类算法(traffic classification based on K-means and k nearest neighbor,KMk NN);以KMk NN为基础设计了一种集成分类器(ensemble classifier based on KMk NN,KKEC...针对网络流量分类中类不均衡问题,提出一种基于K均值和k近邻的流量分类算法(traffic classification based on K-means and k nearest neighbor,KMk NN);以KMk NN为基础设计了一种集成分类器(ensemble classifier based on KMk NN,KKEC)。首先通过抽取不同的输入特征子集分别进行训练,获得不同的分类器,进而采取绝对多数与相对多数相结合的投票方式产生集成输出结果,最后采用非平衡数据集进行测试。理论分析和实验结果都表明,算法在面对非均衡协议流时提高了小类流的识别率。展开更多
基金国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No60472064) 河南省自然科学基金( the NaturalScience Foundation of Henan Province of China under Grant No0511010700)
文摘在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确定性和随机性误差两种情况下该算法的性能。仿真结果表明,该算法在不同场合和环境下,都能有效地抑制NLOS误差,定位精度明显提高。
文摘针对网络流量分类中类不均衡问题,提出一种基于K均值和k近邻的流量分类算法(traffic classification based on K-means and k nearest neighbor,KMk NN);以KMk NN为基础设计了一种集成分类器(ensemble classifier based on KMk NN,KKEC)。首先通过抽取不同的输入特征子集分别进行训练,获得不同的分类器,进而采取绝对多数与相对多数相结合的投票方式产生集成输出结果,最后采用非平衡数据集进行测试。理论分析和实验结果都表明,算法在面对非均衡协议流时提高了小类流的识别率。