无线传感器网络抽样定位和求精算法

定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一。针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求，提出一种抽样定位和求精的分布式算法。算法在第1阶段基于收到的锚节点信息进行抽样，形成节点的初始位置估计。在第2阶段对节点初始位置进行求精。仿真实验结果显示了该定位算法可以在1-2次求精情况下达到收敛，在样本量为20左右的较低阈值下实现较高的定位精度，在12％左右的锚节点比例下实现95％以上的定位覆盖率，并且与dv—hop和dv—distance定位算法比较，证明该算法分别可以提高20％和5％的定位精度。

无线传感器网络定位的分布式求精算法

通过对WSN中基于测距的定位进行误差分析提出一种求精算法。该算法每次迭代中首先根据"磁极"思想确定"误差节点"和"有效节点";然后在误差节点的邻居节点中选择2个相对偏差最小的节点作为圆心,以它们到误差节点的测距值为半径分别作圆,得到2个交点;最后在它的当前定位位置和这2个交点之中选择误差较小的作为本轮的求精位置。仿真结果表明,该算法能够降低多边定位模型产生的节点位置误差,有效提高网络的定位精度。

基于求精算法的计算机网络防御策略分析与研究

针对目前计算机网络防御策略求精中仅仅支持访问控制策略求精的问题,提出了一种支持计算机网络防御中的保护、检测、响应和恢复策略的求精方式,构建面向计算机网络防御的策略求精方法,同时给出了防御策略的形式化描述。最后通过实验仿真表明该策略求精算法拥有相对很好的性能,这为之后的进一步研究奠定了坚实的基础。

基于求精算法的计算机网络防御策略探析

随着我国科学技术的快速发展,我国网络基础建设也在不断完善中,中国的网民数量日益增加,目前来看,先进技术已经应用到了各行各业中,网络数据的庞大超出了人们的想象,由于数据信息庞大因此无法进行精准的估算,那么如何能够在复杂的网络机构中进行配置管理成为主要问题,同时资源的安全性也是需要思考的重点,本文就对基于求精算法的计算机网络防御策略进行具体的分析。

WSN中改进的分布式多维定标定位算法

针对无线传感器网络经典集中式多维定标MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出一种基于分布式的ADMDS-MAP定位算法。该算法通过采用测定距离量化,得到节点的近邻向量(CNV),然后通过相关的估算算法得到距离矩阵D和节点的初始估值,加入适当的求精计算得到节点的精确位置。理论分析和仿真实验表明,改进算法能够提高节点的定位精度。

自适应推理的知识求精

简要分析了传统的决策支持系统中的自适应知识库求精问题,提出了一种基于神经网络块间联系的规则的自适应推理知识求精算法.该算法能够有效地检查知识的一致性与相容性,及时发现并排除知识库知识之间的冗余和矛盾.该算法能够更好支持决策过程.

无线传感器网络自身定位算法研究

无线传感器网络是一种特殊的无线自组织网络,在很多领域有着广泛的应用,定位是他的一项支撑技术。GPS是一种传统的定位技术,但他不适用于传感器网络节点的定位。近些年,国内外提出了很多有价值的算法,总结了现有的算法,通过分析认为两种求精算法Robust positioning和N-hop multilateration是比较优秀的算法,最后提出了今后还要做的工作。

基于小波变换的图像配准方法

图像配准是信息融合处理中非常重要的一个环节。图像的配准,尤其是遥感图像的配准,运用传统的方法,计算量大且配准精度不高。基于小波理论,提出了一种快速、高精度图像配准的新方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,通过引入有效子图的概念来降低待搜索的数据量,应用小波理论的多分辨分析思想来缩小搜索空间,最后通过迭代求精算法实现了图像的快速、高精度配准。实验结果表明,该方法对大数据量的遥感图像,较之传统的方法具有明显的优越性。

遥感数字图像配准技术综述

图像配准技术是近年来迅速发展的图像处理技术之一,也是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,并在遥感、军事、医学、计算机视觉等众多领域都有广泛的应用。本文首先简要介绍了图像配准的步骤和过程,接着具体分析了目前几种常用的配准方法,并归纳总结了其在遥感领域应用中的技术特点,最后讨论了图像配准在遥感领域中的发展趋势。