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Hybrid Power Bank Deployment Model for Energy Supply Coverage Optimization in Industrial Wireless Sensor Network
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作者 Hang Yang Xunbo Li Witold Pedrycz 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第8期1531-1551,共21页
Energy supply is one of the most critical challenges of wireless sensor networks(WSNs)and industrial wireless sensor networks(IWSNs).While research on coverage optimization problem(COP)centers on the network’s monito... Energy supply is one of the most critical challenges of wireless sensor networks(WSNs)and industrial wireless sensor networks(IWSNs).While research on coverage optimization problem(COP)centers on the network’s monitoring coverage,this research focuses on the power banks’energy supply coverage.The study of 2-D and 3-D spaces is typical in IWSN,with the realistic environment being more complex with obstacles(i.e.,machines).A 3-D surface is the field of interest(FOI)in this work with the established hybrid power bank deployment model for the energy supply COP optimization of IWSN.The hybrid power bank deployment model is highly adaptive and flexible for new or existing plants already using the IWSN system.The model improves the power supply to a more considerable extent with the least number of power bank deployments.The main innovation in this work is the utilization of a more practical surface model with obstacles and training while improving the convergence speed and quality of the heuristic algorithm.An overall probabilistic coverage rate analysis of every point on the FOI is provided,not limiting the scope to target points or areas.Bresenham’s algorithm is extended from 2-D to 3-D surface to enhance the probabilistic covering model for coverage measurement.A dynamic search strategy(DSS)is proposed to modify the artificial bee colony(ABC)and balance the exploration and exploitation ability for better convergence toward eliminating NP-hard deployment problems.Further,the cellular automata(CA)is utilized to enhance the convergence speed.The case study based on two typical FOI in the IWSN shows that the CA scheme effectively speeds up the optimization process.Comparative experiments are conducted on four benchmark functions to validate the effectiveness of the proposed method.The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the ABC and gbest-guided ABC(GABC)algorithms.The results show that the proposed energy coverage optimization method based on the hybrid power bank deployment model generates more accurate results than the results obtained by similar algorithms(i.e.,ABC,GABC).The proposed model is,therefore,effective and efficient for optimization in the IWSN. 展开更多
关键词 Industrial wireless sensor network hybrid power bank deployment model:energy supply coverage optimization artificial bee colony algorithm radio frequency numerical function optimization
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6G网络中面向AI大模型的联邦学习与协同部署技术综述
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作者 田辉 倪万里 +2 位作者 聂高峰 孙浩峰 敖会清 《移动通信》 2024年第8期30-40,共11页
随着6G网络的逐步推进和AI技术的迅猛发展,AI模型在无线网络中的应用日益广泛。综述了6G网络中面向AI大模型的无线联邦学习与协同部署技术发展现状与挑战。首先,对比了AI大模型与基础模型的区别,并介绍了不同的联邦学习范式。接着,概述... 随着6G网络的逐步推进和AI技术的迅猛发展,AI模型在无线网络中的应用日益广泛。综述了6G网络中面向AI大模型的无线联邦学习与协同部署技术发展现状与挑战。首先,对比了AI大模型与基础模型的区别,并介绍了不同的联邦学习范式。接着,概述了AI大模型在无线网络中的几种高效联邦微调方案,包括低秩自适应、模型分割、用户分簇和跨组织协作微调等。然后,阐述了AI大模型在无线网络中的多种部署方案,包括基于模型压缩的轻量化部署、分布式横向协同模型部署、云边端纵向协同模型部署等。最后,讨论了在6G网络中应用AI大模型面临的挑战与机遇。 展开更多
关键词 6G网络 AI大模型 联邦学习 协同部署
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面向移动端图像分类的轻量级CNN优化 被引量:3
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作者 张晓青 刘小舟 陈登 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期436-442,共7页
为解决图像分类算法由于计算量大和参数冗余难以应用在存储空间与计算能力受限的移动设备上的问题,提出一种轻量的卷积计算模块Extremely Lightweight Block(ELBlock),采用逐点卷积叠加深度可分离卷积的方法,对逐点卷积进行分组,增加相... 为解决图像分类算法由于计算量大和参数冗余难以应用在存储空间与计算能力受限的移动设备上的问题,提出一种轻量的卷积计算模块Extremely Lightweight Block(ELBlock),采用逐点卷积叠加深度可分离卷积的方法,对逐点卷积进行分组,增加相邻层过滤器之间的对角相关性,进一步降低卷积操作的计算复杂度;利用通道混洗关联输入和输出通道,提高特征的信息表达能力;基于ELBlock设计一个极其轻量的小型神经网络架构ELNet,结构更加简洁、高效。在Android手机上的实验结果表明,所提ELNet在保证分类精度的同时,具有计算量小、参数少和推理时间短的优点。 展开更多
关键词 深度学习 图像分类 轻量级神经网络 模型优化 模型压缩 模型部署 移动终端
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面向多功能张量加速器的细粒度结构化稀疏设计
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作者 赵桦筝 庞善民 +4 位作者 赵英海 华高晖 李晨阳 段战胜 梅魁志 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期176-184,共9页
为解决模型压缩算法与多功能张量加速器(VTA)的适配性问题,通过改进经典的YOLObile分块剪枝方法,完成面向该加速器的自适应细粒度结构化稀疏设计及性能评估。针对VTA的多重循环维度展开特性,对模型的权重张量进行32×32大小的分块;... 为解决模型压缩算法与多功能张量加速器(VTA)的适配性问题,通过改进经典的YOLObile分块剪枝方法,完成面向该加速器的自适应细粒度结构化稀疏设计及性能评估。针对VTA的多重循环维度展开特性,对模型的权重张量进行32×32大小的分块;结合时间维度的自蒸馏与空间维度的教师蒸馏,进行多维度特征对齐;通过一阶段式迭代训练方式,改进原有的ADMM算法计算流程,在提升模型部署精度的同时减少训练成本;提出自适应层剪枝率模块,进行总剪枝率的自适应分配,实现端到端的自动化剪枝。实验结果表明:改进方法有效减少了约2.4%的浮点计算量,并在图像分类、目标检测等多项任务中提升了压缩模型的精度,最大增长百分比为2.6%。该方法为深度学习模型在VTA上的稀疏化部署提供了一种高效、轻量级的软件解决方案。 展开更多
关键词 神经网络轻量化 模型稀疏化 深度学习 多功能张量加速器 模型部署
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基于特征图的AI模型压缩方法研究及在广电行业嵌入式设备中的应用
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作者 张苓轩 姜竹青 王海婴 《广播与电视技术》 2024年第4期34-38,共5页
以深度学习为代表的AI模型在近十年中充分赋能广电行业的发展,大幅提升了内容制播、媒资管理、监测监管以及运行维护等工作的效率。本文提出一种基于特征图信息的AI模型简易压缩系统,旨在降低模型计算成本和提升模型部署效率,从而在广... 以深度学习为代表的AI模型在近十年中充分赋能广电行业的发展,大幅提升了内容制播、媒资管理、监测监管以及运行维护等工作的效率。本文提出一种基于特征图信息的AI模型简易压缩系统,旨在降低模型计算成本和提升模型部署效率,从而在广电行业的嵌入式设备上实现降本增效。该系统通过利用特征图信息,实现了卷积核计算成本的降低,同时保持了模型的原有性能。实验结果表明,该系统能够在基本保持原有模型能力的情况下大幅降低模型计算成本,缓解了模型部署和实时运行的压力。 展开更多
关键词 人工智能 内容制播 监测监管 特征图 卷积神经网络 模型部署 嵌入式设备
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Reinforcement Learning Based Quantization Strategy Optimal Assignment Algorithm for Mixed Precision
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作者 Yuejiao Wang Zhong Ma +2 位作者 Chaojie Yang Yu Yang Lu Wei 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第4期819-836,共18页
The quantization algorithm compresses the original network by reducing the numerical bit width of the model,which improves the computation speed. Because different layers have different redundancy and sensitivity to d... The quantization algorithm compresses the original network by reducing the numerical bit width of the model,which improves the computation speed. Because different layers have different redundancy and sensitivity to databit width. Reducing the data bit width will result in a loss of accuracy. Therefore, it is difficult to determinethe optimal bit width for different parts of the network with guaranteed accuracy. Mixed precision quantizationcan effectively reduce the amount of computation while keeping the model accuracy basically unchanged. In thispaper, a hardware-aware mixed precision quantization strategy optimal assignment algorithm adapted to low bitwidth is proposed, and reinforcement learning is used to automatically predict the mixed precision that meets theconstraints of hardware resources. In the state-space design, the standard deviation of weights is used to measurethe distribution difference of data, the execution speed feedback of simulated neural network accelerator inferenceis used as the environment to limit the action space of the agent, and the accuracy of the quantization model afterretraining is used as the reward function to guide the agent to carry out deep reinforcement learning training. Theexperimental results show that the proposed method obtains a suitable model layer-by-layer quantization strategyunder the condition that the computational resources are satisfied, and themodel accuracy is effectively improved.The proposed method has strong intelligence and certain universality and has strong application potential in thefield of mixed precision quantization and embedded neural network model deployment. 展开更多
关键词 Mixed precision quantization quantization strategy optimal assignment reinforcement learning neural network model deployment
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电信运营商边缘云建设经验分享
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作者 陈方亮 《通信与信息技术》 2024年第5期69-72,114,共5页
企业上云、IT上云业务蓬勃发展,电信运营商凭借公有云、网络、数据中心及运维优势大力推进边缘云建设。从分析边缘云承载业务功能、系统架构、网络架构入手,给出边缘云资源池计算资源、存储资源以及网络资源测算配置模型,并根据实际案... 企业上云、IT上云业务蓬勃发展,电信运营商凭借公有云、网络、数据中心及运维优势大力推进边缘云建设。从分析边缘云承载业务功能、系统架构、网络架构入手,给出边缘云资源池计算资源、存储资源以及网络资源测算配置模型,并根据实际案例提供配置方案,为边缘云建设提供参考。 展开更多
关键词 边缘云 企业上云 网络架构 云资源池 配置模型
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能量受限约束下的舰船通信网络节点动态协同部署 被引量:2
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作者 吴强 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第4期171-174,共4页
通信网络的节点部署优劣直接关系到舰船通信能力,针对舰船通信网络资源利用能力低的问题,提出能量受限约束下舰船通信网络节点动态协同部署方法。分析能量受限的节点动态特性,得出能量约束条件下通信网络系统节点的闭环特性。计算舰船... 通信网络的节点部署优劣直接关系到舰船通信能力,针对舰船通信网络资源利用能力低的问题,提出能量受限约束下舰船通信网络节点动态协同部署方法。分析能量受限的节点动态特性,得出能量约束条件下通信网络系统节点的闭环特性。计算舰船通信网络节点网格密度,利用K-均值聚类以及粒子群2种算法找寻出最优节点位置,实现舰船通信网络节点动态协同部署。实验结果表明,本文方法的通信传输能耗小,信息吞吐量高,网络生命周期长。 展开更多
关键词 能量受限约束 舰船通信网络 节点动态协同部署 网格密度 信道模型
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端到端网络切片安全部署算法研究
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作者 张磊 《无线互联科技》 2023年第14期4-7,共4页
现代5G网络在建设时采用网络切片的方式,合理对不同环境中的网络资源进行分配,确保整个5G网络能够稳定运行。基于此,文章通过对网络切片数学模型的简单介绍,对节点的安全性进行了排序,并以此为基础,设计出一种端到端网络切片安全部署模... 现代5G网络在建设时采用网络切片的方式,合理对不同环境中的网络资源进行分配,确保整个5G网络能够稳定运行。基于此,文章通过对网络切片数学模型的简单介绍,对节点的安全性进行了排序,并以此为基础,设计出一种端到端网络切片安全部署模型,通过仿真实验的方式,对该部署模型的实际应用效果进行了验证。通过验证可以发现,该模型可提升网络切片部署的安全性,节约部署模型,可应用到实际当中。 展开更多
关键词 5G网络 网络切片 安全部署 数学模型
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基于张量虚拟机的深度神经网络模型加速方法 被引量:1
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作者 申云飞 申飞 +1 位作者 李芳 张俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第9期2836-2844,共9页
随着人工智能(AI)技术的蓬勃发展,深度神经网络(DNN)模型被大规模应用到各类移动端与边缘端。然而,边缘端算力低、内存容量小,且实现模型加速需要深入掌握边缘端硬件知识,这增加了模型的部署难度,也限制了模型的推广应用。因此,基于张... 随着人工智能(AI)技术的蓬勃发展,深度神经网络(DNN)模型被大规模应用到各类移动端与边缘端。然而,边缘端算力低、内存容量小,且实现模型加速需要深入掌握边缘端硬件知识,这增加了模型的部署难度,也限制了模型的推广应用。因此,基于张量虚拟机(TVM)提出一种DNN加速与部署方法,从而实现卷积神经网络(CNN)模型在现场可编程门阵列(FPGA)上的加速,并在分心驾驶分类应用场景下验证了所提方法的可行性。通过计算图优化方法减小了模型的访存和计算开销,通过模型量化方法减小了模型尺寸,通过计算图打包方法将卷积计算卸载到FPGA上执行以提高模型推理速度。与微处理器(MPU)相比,所提方法可使ResNet50和ResNet18在MPU+FPGA上的推理时间分别减少88.63%和77.53%;而在AUC(American University in Cairo)数据集上,相较于MPU,两个模型在MPU+FPGA上的top1推理精度仅下降了0.26和0.16个百分点。可见,所提方法可以降低不同模型在FPGA上的部署难度。 展开更多
关键词 张量虚拟机 深度神经网络 现场可编程门阵列 边缘设备 模型部署 模型加速
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面向嵌入式平台的电缆部件缺陷检测
11
作者 王庭琛 王宜怀 陈瑞雪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期123-126,共4页
为实现自动检测电缆成品上的多个部件引起的产品缺陷,如部件次序错误、部件朝向错误等,设计了一种适用于嵌入式平台的电缆部件缺陷检测方法。该方法以YOLOv5目标检测神经网络作为基础,将其改造为Anchor-free网络使其在嵌入式设备有更快... 为实现自动检测电缆成品上的多个部件引起的产品缺陷,如部件次序错误、部件朝向错误等,设计了一种适用于嵌入式平台的电缆部件缺陷检测方法。该方法以YOLOv5目标检测神经网络作为基础,将其改造为Anchor-free网络使其在嵌入式设备有更快的运行速度,并使用迁移学习及数据增强的方式加快网络训练速度并增加精度。根据实验结果,将该方法应用于NVIDIA Jetson Nano平台,单张图片的平均检测时间仅需76 ms,缺陷检测准确率达99%以上,其中缺陷检出率为100%,可满足工业生产的需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 目标检测 YOLOv5网络 模型部署 数据增强
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基于轻量化网络和知识蒸馏的纱线状态检测
12
作者 任国栋 屠佳佳 +2 位作者 李杨 邱子安 史伟民 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期205-212,共8页
为准确识别导纱管内纱线数量与种类,保证纱线打结有序进行,提出一种基于卷积神经网络的纱线分类方法。首先,将采集到的3500张图片分为训练集2800张和测试集700张,再从训练集中划出560张作为验证集;其次采用叠加深度可分离卷积构建轻量... 为准确识别导纱管内纱线数量与种类,保证纱线打结有序进行,提出一种基于卷积神经网络的纱线分类方法。首先,将采集到的3500张图片分为训练集2800张和测试集700张,再从训练集中划出560张作为验证集;其次采用叠加深度可分离卷积构建轻量化的自搭建学生网络。为克服学生网络准确率低、泛化性能弱等缺陷,采用迁移学习与知识蒸馏的组合训练方式对自搭建网络进行训练,将最终训练得到的学生网络权重进行移动端部署应用。实验结果表明:在PC端上对自搭建学生网络采取组合训练方式有效,在移动端上单根纱线识别概率在70%以上、双根纱线为80%以且纱线检测平均准确率达98.86%。为针织行业有关纱线的检测与识别提供了新思路。 展开更多
关键词 纱线状态识别 轻量化神经网络 知识蒸馏 迁移学习 模型部署 针织
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基于深度检测网络的配网工程动态缺陷检测进展 被引量:1
13
作者 李运硕 段祥骏 +3 位作者 李佳 林奕夫 任敬飞 杨婷 《电力信息与通信技术》 2023年第2期40-52,共13页
配网工程中大量的安全质量潜在缺陷给配网运行带来了极大的安全隐患。将深度检测网络应用于配网工程动态缺陷检测可加强配网工程管理、减少人工运维工作量,达到提质增效的目的。文章首先对配网工程缺陷种类进行梳理分类;然后,针对典型... 配网工程中大量的安全质量潜在缺陷给配网运行带来了极大的安全隐患。将深度检测网络应用于配网工程动态缺陷检测可加强配网工程管理、减少人工运维工作量,达到提质增效的目的。文章首先对配网工程缺陷种类进行梳理分类;然后,针对典型深度检测网络及其在配网工程动态缺陷检测领域的应用现状开展深入研究,并对现有研究成果进行详细综述;再次,总结深度检测网络应用于配网工程动态缺陷检测的关键问题及其解决方案。最后,对该领域的研究方向进行展望,期望为后续研究工作提供有益参考。 展开更多
关键词 深度检测网络 配网工程动态缺陷 目标检测 机器视觉 模型部署
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基于机器视觉的农作物病害识别研究进展 被引量:3
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作者 麻剑钧 刘晓慈 +5 位作者 金龙新 熊伟 易森林 封春芳 刘阳 夏先亮 《湖南农业科学》 2023年第9期97-100,共4页
基于机器视觉的农作物病害识别是近年来农业领域备受关注的研究方向。该识别技术旨在通过图像处理自动检测和识别农作物受到的病害,以便及时发现农作物病害,尽早防治。回顾了传统病虫害识别的机器学习方法;介绍了自动特征提取的深度学... 基于机器视觉的农作物病害识别是近年来农业领域备受关注的研究方向。该识别技术旨在通过图像处理自动检测和识别农作物受到的病害,以便及时发现农作物病害,尽早防治。回顾了传统病虫害识别的机器学习方法;介绍了自动特征提取的深度学习方法,并从病害分类、病害检测和病害分割3个方面阐述了深度学习方法在农作物病害识别中的的应用研究进展;讨论了基于机器视觉的农作物病害识别技术目前面临的挑战,例如大规模数据集的获取不易、数据不平衡和模型部署难等;最后对机器视觉在农作物病害识别领域应用的未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 病害识别 卷积神经网络 机器学习 模型部署 综述
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面向无人机场景的深度网络模型压缩与加速设计方法
15
作者 张佳奇 郭宣 +1 位作者 李魏然 王胜科 《软件导刊》 2023年第12期56-62,共7页
随着无人机应用日益广泛,无人机应用场景下的目标检测技术已在诸多领域有着重要的应用价值和迫切的应用需求。在无人机边缘设备实时检测的场景中,由于无人机高分辨率图像存在大量的微弱目标实例,将直接降低图像分辨率,从而造成微弱目标... 随着无人机应用日益广泛,无人机应用场景下的目标检测技术已在诸多领域有着重要的应用价值和迫切的应用需求。在无人机边缘设备实时检测的场景中,由于无人机高分辨率图像存在大量的微弱目标实例,将直接降低图像分辨率,从而造成微弱目标丢失,因此输入网络时保持高分辨率信息至关重要。为此,将高分辨率图像裁成多个图像块,将其作为网络输入,以保持网络精度的同时使其能在边缘智能设备上运行。同时,为了加快模型推理速度,使用分组卷积与通道混洗策略对检测算法的主干网络进行轻量化设计,并使用通道注意力机制提升网络精度。实验表明,所提方法相较于YOLOv5,在无人机数据集VisDrone与自建数据集OUC-UAV-DET上的精度分别提升2%、4%,在英伟达硬件(Xavier)上推理速度减少1 ms。在网络剪枝层面,结合具体数据集对检测模型进行通道剪枝,能在维持算法精度的前提下将推理速度减少2 ms。此外,对于无人机单类别检测任务,针对其目标实例尺寸相对固定的特点优化输出部分,能减少30%的模型参数量,使推理速度最多减少2 ms。 展开更多
关键词 无人机 高分辨率图像 目标检测 轻量化网络 网络剪枝 模型部署
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无线传感器网络中基于动态规划的节点高效部署算法 被引量:1
16
作者 许秀兰 李克清 黄瑜岳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3024-3027,3031,共5页
针对传感器提供的信息不可靠导致的节点部署问题,研究了4种不同的静态无线传感器网络(WSN)部署形式,并将这4个组合优化问题归纳为NP完全问题,提出了一种基于动态规划的不确定性感知节点部署算法进行求解。算法首先为感兴趣区域内的传感... 针对传感器提供的信息不可靠导致的节点部署问题,研究了4种不同的静态无线传感器网络(WSN)部署形式,并将这4个组合优化问题归纳为NP完全问题,提出了一种基于动态规划的不确定性感知节点部署算法进行求解。算法首先为感兴趣区域内的传感器节点找到其最佳的K个部署位置,然后从K个部署位置中选择最优部署方案。该算法能够在保证覆盖范围和连接性的前提下确定最小数量的传感器及其位置。仿真实验结果表明,相对于当前最新的其他传感器部署策略,所提算法在均匀覆盖、优先覆盖要求以及网络连接性下的性能都更优。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点部署 np完全问题 动态规划 节点数目
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多约束QoS多播路由的模型和算法研究 被引量:8
17
作者 孙宝林 李腊元1 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第29期41-44,共4页
随着高性能网络、移动网络及Internet的不断发展,具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题。基于约束多播路由的目的在于鉴别一条路径满足QoS约束,然而,多加、乘约束的路由是一个NP-完全性问题。因此,... 随着高性能网络、移动网络及Internet的不断发展,具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题。基于约束多播路由的目的在于鉴别一条路径满足QoS约束,然而,多加、乘约束的路由是一个NP-完全性问题。因此,快速的和精确的约束路由算法是少有的,甚至不存在。如此基于路由算法的需求导致众多的启发算法和一些少有的QoS算法的出现。文章描述了一种适用于研究QoS多播路由的网络模型,给出一个完全,简洁和公平地评价7个典型的基于多约束QoS多播路由算法,并且提供多约束路径算法的最坏情况下复杂性的比较。 展开更多
关键词 多播路由算法 多QOS约束 QOS路由 网络模型 np-复杂性
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多个服务中心的服务网络设计与优化 被引量:2
18
作者 冯博 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期177-184,共8页
为解决具有多个需求节点和多个服务中心的服务网络,如何在预算约束条件下设计与优化服务网络的服务中心配置,使得服务网络运营的总效率最高的决策问题,本文对多个服务中心的服务网络优化问题进行了提炼和描述,并构建了服务网络设计的优... 为解决具有多个需求节点和多个服务中心的服务网络,如何在预算约束条件下设计与优化服务网络的服务中心配置,使得服务网络运营的总效率最高的决策问题,本文对多个服务中心的服务网络优化问题进行了提炼和描述,并构建了服务网络设计的优化模型,同时证明了该服务网络优化问题是一个NP-完全问题;进一步,针对优化模型的特点,设计了求解模型的混合拆分遗传算法,进行了大规模仿真实验并与传统的多目标遗传算法进行了比较,结果表明本文给出的算法具有较好的求解效率和效果;最后,通过例子说明了本文提出方法的潜在应用价值. 展开更多
关键词 服务网络 服务中心 优化模型 np-完全 κ-子集拆分
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基于网格扫描的实现目标点覆盖的确定性传感器节点部署方法 被引量:24
19
作者 郭秀明 赵春江 +4 位作者 杨信廷 孙传恒 李明 李文勇 周超 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期104-109,共6页
提出了一种确定性目标点覆盖算法,把目标点所在区域划分为若干正方形网格,从中选择最适合的网格作为下一个节点的放置位置;同时本文引入了概率感知模型,把节点能感知到目标点的最小感知概率值作为整体覆盖水平的评价指标,把节点能感知... 提出了一种确定性目标点覆盖算法,把目标点所在区域划分为若干正方形网格,从中选择最适合的网格作为下一个节点的放置位置;同时本文引入了概率感知模型,把节点能感知到目标点的最小感知概率值作为整体覆盖水平的评价指标,把节点能感知到目标点的个数及对它们的最小感知概率值作为网格的评价标准。该方法能使用最少的节点实现目标点覆盖并达到要求的总体覆盖水平,且能计算出较优的节点部署位置;对网格边长和感知概率下限的不同取值分别进行仿真实验。实验结果表明,网格边长越小,节点部署位置越精确;感知概率下限取值越大,总体覆盖性能越好,需要的节点越多。 展开更多
关键词 无线传感器网络 目标点覆盖 节点部署 网格 概率感知模型
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WSN最短链路调度问题的常数近似算法 被引量:1
20
作者 吕玉华 禹继国 王晨曦 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第7期110-114,共5页
针对无线传感器网络中的最短链路调度问题,在有界线性功率分配方式下,提出一种基于物理干扰模型的常数近似算法。采用网格划分方法,使每个时间段所对应链路集合中的链路都满足SINR阈值约束,并对算法的有效性和近似比进行理论论证。仿真... 针对无线传感器网络中的最短链路调度问题,在有界线性功率分配方式下,提出一种基于物理干扰模型的常数近似算法。采用网格划分方法,使每个时间段所对应链路集合中的链路都满足SINR阈值约束,并对算法的有效性和近似比进行理论论证。仿真结果表明,与TONOYAN算法相比,在多数情况下该算法具有更小的时间延迟。 展开更多
关键词 无线传感器网络 链路调度 最大独立集 物理干扰模型 线性功率分配 np完全
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