基于RFID技术的方向感知方法研究

目标物方向感知是供应链及设备管理等射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)应用领域中亟需解决的问题,基于RFID工作原理及天线散射理论,给出了超高频(Ultra High Frequency,UHF)RFID系统链路模型,利用天线极化分集理论,提出了一种基于RFID技术的目标物方向感知方法.该方法是给目标物贴附两个标签,通过改变阅读器天线极化方向获取分集接收信号强度,并对所得数据进行统计分析,根据分析结果估计目标物方向.在室内开阔环境下对该方法进行了测试,测试结果表明,该方法对目标物方向平均估计误差为10.1°.

方向感知的路网移动对象范围查询算法

路网移动对象的范围查询作为空间查询处理中经典的查询类型之一,已经在很多领域中得到了广泛应用。但现有的路网移动对象范围查询方法仍然存在一些不足:一方面,大多数的路网移动对象范围查询方法仅考虑了路网距离,而很少关注范围内移动对象在路网中的运动方向;另一方面,为数不多的考虑了移动对象运动方向的查询方法,几乎都基于欧氏空间进行查询处理,不能应用到大规模的路网来判断范围内的移动对象是否朝向查询点运动。针对在大规模复杂路网下如何高效地查找附近范围内所有朝向查询点的移动对象的问题,提出了一种方向感知的路网移动对象范围查询算法。该算法使用R-tree和简单网格作为底层索引支撑,同时利用一种高效的朝向查询点的路网移动对象判定方法,来高效地查找范围内朝向查询点的移动对象。分别从查询范围、移动对象数量以及网格划分数量3个方面进行实验分析,结果表明方向感知的路网移动对象范围查询算法在合理的参数范围内具有较高的实用性和有效性。

具有方向感知功能蚁群算法的路径规划设计

传统蚁群算法在进行路径规划时收敛速度较慢，容易陷入停滞现象等缺点。为此，文章通过模拟蚂蚁的自然生理特征，给每只蚂蚁人工添加上感知能力，提出了一种具有方向感知适应能力的蚁群算法，并将其应用到路径规划中。经过大量实验测试结果表明，该算法具有较强的搜索能力，不易陷入局部最优，且能快速搜索到一条全局优化的路径。

不确定性和预期有效性对运动方向感知决策的影响

环境中的运动刺激往往多变,更好的方向感知需要同时依赖当前信息和先验信息。然而,当前刺激的不确定性与先验线索的预期有效性在运动方向感知决策中如何整合尚不清楚。研究采用随机点运动范式,要求被试判断散点群的整体运动方向,方向一致的散点为相干点,其比例越低,不确定性越高。实验1比较了不同相干点比例下的感知准确度。根据实验1的结果,选出20%和60%的相干点比例分别对应实验2中散点群的高、低不确定性水平。实验2比较了高、低不确定性和高、低预期有效性(线索正确预测目标的概率)下的感知准确度。结果发现,随着不确定性的降低和预期有效性的增加,感知准确度显著提高;预期效应(高、低有效性下感知准确度的差异)随不确定性的提高而增加。结果表明,先验信息与感觉信息能在运动方向感知决策中整合。研究为双重控制机制(DMC)理论下主动性与反应性控制协同工作的观点提供了实证支持,并为交通事故的解释与预防提供了理论依据。

方向感知金字塔聚合网络的道路中心线提取

道路中心线作为抽象类,无明确显性特征,进而造成模型无法准确提取道路中心线。针对该问题,文中将道路中心线提取建模为语义分割任务,并根据道路中心线的线性结构特点提出了一种方向感知金字塔聚合网络(Direction-aware Pyramidal Aggregation Network,DAPANet)。首先,针对道路中心线的空间分布特性及结构特点,设计了方向感知模块(Direction-aware Module,DAM),在主干网络(ResNet18)最后输出的4个层级上分别使用4个方向感知层提取道路中心线的方向特征。然后,进一步设计融合多向性特征的金字塔聚合模块(Pyramid Aggregation Module,PAM),融合4个层级提取到的结构特征,得到更具有鲁棒性的道路中心线特征。最后,在无人机平台下采集的真实数据上进行了实验,实验结果显示所提出的DAPANet取得了84.7%的mIoU和98.6%的Precision,道路中心线的IoU达到77.28%,性能优于其他先进的对比方法,证明了所提方法对提取道路中心线的有效性。

基于方向感知与注意力的文档图像阴影消除

文档图像易受光照影响产生的阴影区域,会严重影响用户的识别和阅读。针对现有阴影消除开放数据集少,纠正图像阴影消除质量较差的问题,提出了一种改进的生成对抗网络的文档图像阴影消除方法。该网络在原有双GAN网络结构基础上,引入阴影感知方向上下文模块以及掩码注意力结构,并在掩码注意力模块后加入自适应注意力模块,通过并行结构自适应调整卷积核大小,融合不同尺度特征以获得更多特征信息。同时采用一种逐像素叠加的数据增强方法,解决文档阴影消除数据集缺乏的问题。实验结果表明在本文自建数据集上与DCGAN、ST-CGAN和DSC方法相比,评价指标PSNR与SSIM均有一定提升,本文实验方法优于现有文档去阴影先进方法。

机会移动传感网中基于感知方向的数据收集

机会移动传感网中数据收集策略既要保证传输成功率、减小网络开销,也要尽量降低传感器的能量消耗,从而延长网络生命期。遵循简单实用的原则,提出了基于方向感知的数据收集策略(Data Gathering based on Perceptive Direction,DGPD)。当两个传感器相遇时,以距离它们最近的Sink节点为参照点,分别计算各自的感知方向。把感知方向作为一个重要参数来确定两个相遇传感器的消息转发路由,把消息转发给更有利于接近Sink节点的传感器,从而提高数据收集成功率,减少过多的消息转发。模拟实验结果表明,这种策略可以有效地完成数据收集,并获得较高的网络性能。

基于压电纤维传感器应力波方向检测的结构冲击定位研究

冲击定位监测是飞行器结构健康监测的重要研究课题。基于应力波方向检测的冲击定位方法可有效克服传统的到达时间方法依赖波速的应用局限性,适合飞行器复杂结构的冲击定位监测。本文分析了压电纤维对冲击应力波的响应特性,针对板结构冲击应力波信号具有宽频、频散与多模态成分混叠等特征,采用Shannon复数小波变换提取应力波能量峰值窄带信号,通过仿真与实验研究表明低速冲击板中产生的应力波主能量成分为A_(0)模态Lamb波;基于压电纤维对Lamb波的方向响应特性,优化制备了45°“应变花”结构的压电纤维传感器,以能量峰值窄带Lamb波传播方向表征应力波传播方向,提出了基于压电纤维传感器应力波方向检测的冲击定位方法。实验结果表明提出的基于压电纤维传感器应力波方向检测的冲击定位方法准确有效,平均距离定位误差为17.2 mm。研究成果提供一种应力波方向传感器及不依赖应力波波速的结构冲击定位方法,具有一定的理论研究意义和工程应用价值。

基于决策树算法的网络信息安全态势感知优化方法研究

针对网络信息安全态势感知存在感知检出率低的问题,提出基于决策树算法的网络信息安全态势感知优化方法。预处理态势感知环境,引入决策树算法,提取定向感知特征,设定多阶的节点感知结构,构建安全态势感知优化模型,采用归一化异构修正,实现安全态势感知优化。测试结果表明,该方法的感知检出率达到了90%以上,有效提高了检出率,具有实际的应用价值。

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

基于改进粒子群算法的红外WSN覆盖研究

为了提高红外无线传感器网络覆盖效果,采用改进粒子群算法。首先建立红外无线传感器网络覆盖模型,包括无线传感器的覆盖率、剩余能量率、利用率;接着对粒子进行方向感知,粒子的适应度函数值与自身当前最佳值比较,获得不同的更新速度与位置,为了避免进化过程中受方向感知粒子过度引导,自适应感知因子在算法运行初期设置较大值,而在算法运行后期设置较小值;最后构建粒子群适应度函数,给出了算法流程。实验显示本文算法增加了覆盖率,减少了功耗,同时也降低了传感器节点利用率,不同场景下本文算法评价指标较优。

高炉料面成像工业内窥镜的视场覆盖增强方法

高炉料面形状信息对调节布料操作具有重要参考作用.针对目前工业内窥镜对高炉料面成像视场覆盖范围较小的问题,提出了一种新的视场覆盖增强方法.首先,基于坐标系变换建立工业内窥镜的感知模型,定量刻画工业内窥镜参数与感知区域面积之间的关系;然后,在感知模型的基础上提出料面成像区域面积的计算方法,并提出基于粒子群优化算法优化感知方向的视场覆盖增强策略,实现最大面积的料面区域感知.最后,的实验和应用结果表明,提出的方法可有效提高视场覆盖的料面面积,具有很好的应用价值.

移动自组网的CARPs协议分析

移动自组网备受关注的同时也暴露了其在某些方面的局限性,尤其是能量、带宽问题,因此有必要设计最佳路由协议来减少能量消耗、缩短路由、限制泛播,介绍了2种自适应的、无链接的路由协议及其子系统。当采用定向天线时,该协议能减少在分组传送过程中涉及的节点数量,因此减少了能量消耗,充分利用带宽。

一种基于邻居节点运动的分布式有向栅栏构建算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.目前为止,很少从移动和转动能耗相结合考虑有向栅栏构建.提出一种基于邻居节点运动的分布式有向强栅栏构建方法(distributed directional strong barrier construction based on neighbor actuation,DBCNA).在形成栅栏的节点集合中,若在前一个感知区域内部存在节点,横坐标最大的节点就是节点的目标位置.如果感知区域内部没有节点,则令前一个节点正右方向一个半径距离处作为下一节点的目标位置.有向节点的目标感知方向由移动到该位置的移动节点的初始感知方向决定.若初始感知方向0≤β≤α/2或2π-α/2≤β≤2π,目标感知方向就是节点的初始感知方向;若α/2≤β≤π,目标感知方向为β=α/2;若π<β<2π-α/2,目标感知方向为β=2π-α/2.仿真结果证明了该栅栏构建方法比其他方法节省40%的节点,平均能耗降低了40%~50%,具有重要的理论与实际意义.

有向传感器网络的覆盖增强算法

有向传感器网络的区域覆盖是近年来的研究热点。研究了VORONOI单元与节点虚拟感知圆(以其位置为圆心,感知半径为半径的圆)的几何关系,并以此关系确定有向传感器的工作方向,使每一个VORONOI单元的覆盖面积最大;然后,调整重叠覆盖最大的邻居节点,重叠面积最小所对应的VORONOI单元顶点作为新的工作方向,以便在可能的覆盖重叠情况下获得最佳覆盖贡献率;最后,调整边界节点的感知方向,减少无效覆盖。仿真结果表明,该算法可以有效地提高区域覆盖,降低无效覆盖。

最优视频子集与视频时空检索

具有时空信息的视频数据爆发式增长给视频数据检索、可视化及其应用带来了严峻的挑战,从海量视频中检索出全面刻画特定目标对象时空信息的最优集合显得尤为重要.针对视频数据具有空间上的聚集性、信息表达的冗余性、视频与检索对象的时序性等特点,该文提出了一种视频时空检索方法,该方法旨在检索最少数量的视频全面刻画检索对象包括时间、空间和方向在内的时空信息.首先,该文分析了视频与目标对象的感知关系;然后,分析了视频感知特征,并提出了感知强度和感知方向的概念,用于被感知目标对象的时空信息特征;在此基础上,给出了最优视频子集的定义,实现了最优视频子集的时空检索方法;最后,通过实验证明了该文方法的可用性.通过两组聚集的视频集合的实验表明,与普通的检索方法相比,(1)本方法能够度量同一感知方向上视频记录目标对象的信息量,并有效选取同一方向上感知度最大的视频,去除冗余视频,因此,能够有效降低结果视频的数据量;(2)本方法保留从各个方向拍摄目标对象的视频,因此,结果视频记录目标对象的信息量与普通检索方法相当;(3)本方法的检索时间与普通方法的检索时间均远小于1 s,本方法检索时间大于普通方法,二者效率差别大小与检索目标对象相关;(4)本方法的效率在视频数据集合确定的情况下,与方向、检索时间、检索对象采样粒度相关,采样方向数量越多,检索时间采样间隔越多,检索对象数量越多,执行时间越长,结果视频数量越多,并且其粒度取值并非越大越好,过多的采样粒度仅仅会增加执行时间,并未获得更多有效的结果视频;(5)本方法方便从视频角度或检索对象进行定量统计与比较;(6)本方法可方便扩展至三维地形与包含障碍物的情况,具有可扩展性.