Grid-Scan算法定位精度和定位率的改进

针对Grid-Scan算法定位率及定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点的Grid-Scan定位算法。具体做了3个方面的工作:有邻居锚节点的未知节点只利用邻居锚节点进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;没有邻居锚节点的未知节点利用虚拟锚节点完成定位;锚节点及虚拟锚节点与未知节点采用不同的通信半径进行扫描并完成定位。仿真结果表明,相比传统算法,改进算法的定位精度和定位率分别平均提高了约6.35%和23.37%。

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作:对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。

基于新内点测试与Grid-SCAN的铀尾矿库监测定位算法

面向铀尾矿库放射性核素污染WSN监测中,由于监测环境制约,针对该条件下节点密度低、带状分布网络连通性差等问题,为保证一定定位精度,提出一种新的定位算法。新内点测试利用RSSI值与海伦公式判断是否在三角形内外,无需未知节点周围其他节点信息,并采用Grid-SCAN寻找概率模型选取点,使该算法满足低密度条件的定位并减少其计算量。约束范围内计算网格内各点RSSI值的概率,并以最大概率坐标为定位结果。经过仿真,新算法较APIT算法在定位精度上提高了55%~69%。

基于移动多线激光雷达扫描的树冠叶面积估计方法

移动单线激光雷达(Laser detection and ranging,LiDAR)扫描(Mobile single-layer LiDAR scanning,MSLS)树冠叶面积估计方法使用单一视角的单线激光雷达采集树冠点云数据,获取的冠层信息不够全面,限制了树冠叶面积估计精度。本文提出一种基于移动多线LiDAR扫描(Mobile multi-layer LiDAR scanning,MMLS)的树冠叶面积估计方法,使用多线LiDAR从多个视角采集树冠点云数据,提升树冠叶面积估计精度。首先,将多线LiDAR采集的点云数据变换到世界坐标系下,通过感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取出树冠点云。然后,提出一种MMLS树冠点云融合方法,逐个融合单个激光器采集的树冠点云,设置距离阈值删除重复点,添加新点。最后,构建MMLS空间分辨率网格,建立基于树冠网格面积的树冠叶面积估计模型。实验使用VLP-16型多线LiDAR传感器搭建MMLS系统,设置1、1.5 m 2个测量距离和间隔45°的8个测量角度对6个具有不同冠层密度的树冠进行数据采集,共得到96个树冠样本。采用本文方法,树冠叶面积线性估计模型的均方根误差(Root mean squared error,RMSE)为0.1041 m^(2),比MSLS模型降低0.0578 m^(2),决定系数R^(2)为0.9526,比MSLS模型提高0.0675。实验结果表明,本文方法通过多线LiDAR多视角树冠点云数据采集、MMLS树冠点云融合和空间分辨率网格构建,有效提升了树冠叶面积估计精度。

二次栅格扫描与三角形质心迭代的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上提出一种改进的二次栅格扫描定位算法,再利用三角形质心迭代法进一步提升定位精度。首先通过比较未知节点的所有邻居锚节点到该未知节点的信号强度,找到最近邻居锚节点,利用最近邻居锚节点对可再定位的未知节点所在的估计区域进行二次栅格扫描,再利用PIT法则对定位区域进一步缩减,最后对质心三角形质心进行迭代计算得到最终定位点。仿真结果表明,在相同的网络环境下,与传统算法相比,改进算法明显提高了平均相对定位精度。

基于网格扫描的嵌入式软件漏洞检测方法

现有嵌入式软件漏洞检测方法难以实现全覆盖,导致漏洞检测存在较为严重的漏检问题。基于此,本文提出基于网格扫描的嵌入式软件漏洞检测方法。将嵌入式软件的源代码划分为多个逻辑上相互独立但又相互关联的“网格”后,从静态和动态两个维度分析漏洞特征,并通过模拟攻击的动态测试方式进行验证识别。以全覆盖为目标对网格阵列进行调整,实现嵌入式软件漏洞检测。测试结果证明,该方法对不同类型漏洞的有效检出率均在99.0%以上,整体均值达到99.25%,嵌入式软件漏洞检测效果较好。

列车设备近距离射频干扰测试与应用研究

随着高速铁路的智能化发展,列车配备越来越多包含无线局域网、蓝牙、无线传感器等电子器件的车载智能系统,如广播显示屏、闭路监控、智能识别,语音对讲等系统。射频干扰信号可能会对列车的信号系统、控制系统和安全系统产生不利影响。本文从射频干扰机理、干扰测试方法以及实车验证实施等方面进行阐述,并分析测试中遇到的问题和局限性,为列车测试方法优化和测试装置改进提供更多有价值的参考。

冻融循环作用下裂隙岩石损伤扩展演化特征

为深入剖析冻融循环对岩石裂隙发育特性的影响,运用CT扫描技术获取完整砂岩与裂隙砂岩样本的三维结构影像,对孔隙网络的模型参数实施量化描述,旨在系统分析岩石在经历冻融循环过程中的裂隙形态动态演变,以及伴随冻融循环次数增加的孔隙结构变化规律.结果表明:冻融循环过程中,砂岩样本细观结构参数表现出与冻融循环次数之间的正相关性;完整砂岩对冻融损伤的抵抗力较强,主要在岩石外围形成环状损伤区;裂隙砂岩的分形维数显著高于完整砂岩,孔径分布变化更为显著,由于存在预制裂隙,裂隙成为冻融损伤的集中区;孔隙总体积和面孔隙率的增加是冻融损伤的直接结果.研究结果对于揭示寒冷地区岩体损伤机制具有一定参考价值.

二次栅格扫描与锚节点递减栅格扫描的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上作进一步的改进。首先利用二次栅格扫描确定初始定位点,并产生缩小的定位区域;在该缩小区域内,将邻居锚节点与初始定位点间的距离转换为理论信号强度值,再对比邻居锚节点实际接收未知节点的信号强度,对邻居锚节点进行有条件递减,得到递减锚节点栅格扫描法则,最终确定未知节点的估计位置。通过仿真实验的对比,改良后的定位算法在一定程度上提高了定位精度。

柴达木盆地英中地区下干柴沟组盐间复杂断裂识别

柴达木盆地英中地区地表及地下地质条件复杂,基于常规叠前深度偏移资料难以准确刻画下干柴沟组盐间断裂系统。基于多方位网格层析速度优化后的叠前深度偏移资料能够对下干柴沟组盐间复杂断裂进行准确识别,结合分方位倾角扫描属性分析,厘清断裂体系的平面展布特征,为英中地区有利区带划分和优选提供了依据。结果表明:①基于多方位网格层析速度优化后的叠前深度偏移资料较好地解决了英中地区下干柴沟组地层产状成像不准、断裂成像不清的问题,通过对新处理地震资料重新解释,发现在XI号断裂和IV号断裂相交形成的“夹角区”内,下干柴沟组盐间地层存在多个小型滑脱断层,与盐下地层发育的叠瓦冲断断裂分属不同断裂体系;②基于新的叠前深度偏移资料提取分方位倾角扫描属性,揭示盐间小型滑脱断层在平面上呈反“S”形展布,与北北东向的区域挤压构造应力背景吻合,发育时期为上新世晚期—第四纪强烈挤压定型阶段;③下干柴沟组盐间断裂对局部构造控制作用明显,目前在“夹角区”内识别了六个有利圈闭,部分井已获得高产,是下一步勘探的重点有利区带。

结合扫描线与栅格投影的车载LiDAR实时道路边界提取

针对车载激光雷达(LiDAR)实时点云数据提取道路边界困难的问题,本文采用扫描线与栅格投影地图相结合的方法进行道路边界提取。首先,基于方位角周期性实施扫描线分离;其次,采用单束点云空间邻域联合分割滤波分离路面点,保留非路面点进行障碍物地图建立;再次,以搜索格网两方向的搜索方式,增加高程极差和路宽约束条件进行道路边界提取;最后,通过多项式曲线拟合算法进行边界拟合,并选取两组代表性KITTI郊区道路数据进行试验。试验结果表明,本文方法能够有效提取道路边界,且应用效果良好,平均准确度可达80%以上。

基于车载激光扫描点云数据的杆状地物提取方法研究

杆状物作为道路场景中重要的公共设施,研究如何对其进行自动化精确分类十分重要。本文基于车载激光扫描点云数据,提出一种基于聚类的杆状物自动提取方法。主要实现步骤为:首先,对原始道路车载激光点云数据进行水平面投影并构建格网,以格网为单位进行地物点提取;其次,基于格网对地物点进行聚类;最后,以聚类结果的单个点云块为处理单元,根据地物的空间表达特征实现杆状物的精细提取与分类。为了对本文提出杆状物方法的有效性进行检验,使用实测道路点云数据进行实验,并将杆状物提取结果与人工提取结果进行对比,结果表明,灯杆与行道树均取得较高的探测率,证明了算法的正确性与优越性。

基于双边格网的计算机视觉扫描图像立体匹配方法

由于计算机视觉扫描环境的光线变化使得相应的图像较为复杂,对图像特征点的选取造成了较大的干扰,为图像的立体匹配过程带来了困难,导致处理结果的畸变度较大.为了缓解这一问题,提出基于双边格网的计算机视觉扫描图像立体匹配方法 .考虑光照因素等干扰量化计算机视觉扫描图像的畸变干扰,解析相应的相容性约束条件,以此解构图像视差.结合边缘像素点矢量值的计算筛选图像立体匹配的特征点并连接相应的结构线,建立结构线的双边格网对其进行平滑去噪处理,进而利用修正的结构线实现图像的立体匹配.经过实验可知,依据该方法校准得到的图像立体匹配结果畸变度较小,质量较高,满足了计算机视觉扫描图像应用的实际需求.

基于三角形重心扫描的改进APIT无线传感器网络自定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.APIT是一种主要的非基于测距的定位算法.相对于其他非基于测距定位算法,APIT具有定位精度高、通信开销小等优点.但是,APIT要求有较高的锚节点密度,而且在APIT测试过程中,边界效应以及低邻居节点密度容易增加InToOut和OutToIn测试错误的发生次数.另外,APIT算法中的网格扫描算法对于OutToIn错误的容错性较差且其执行效率低.针对以上问题,提出了一种基于三角形重心扫描的改进APIT算法.首先,分析了APIT测试中的两种典型错误InToOut和OutToIn错误产生的原因,引入了对APIT测试方法的两处改进;然后,分析了网格扫描算法对节点定位精度和算法执行效率的影响,提出了一种三角形重心扫描法,有效改进了算法的定位精度和执行效率;最后,通过仿真实验验证了改进后的算法不但可以有效地减少InToOut和OutToIn两类错误发生的次数,提高平均定位精度,改善算法的性能,而且对OutToIn错误的容错性更强,执行效率更高,能够显著地提高节点的平均精度.

从数字地图到空间信息网格——空间信息多级网格理论思考

提出了一种既适合网格计算环境又充分考虑到地球空间的自然特征和社会属性的差异性及经济发展不平衡的特点的空间信息表示新方法———空间信息多级网格。阐述了其体系结构 ,信息表示与数据存取 ,与传统的各种比例GIS空间数据库之间的数据转换及应深入研究的关键技术 。

基于二次栅格扫描的无线传感器网络定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在栅格扫描算法的基础上提出了一种基于二次栅格扫描的无线传感器网络定位算法。利用未知节点与两跳范围内的锚节点的连通性约束信息,在近节点对未知节点进行栅格扫描得到其初始位置估计的基础上,引入远节点对未知节点再次进行栅格扫描,从而提高定位精度。算法增加了远节点栅格扫描的计算量,但不需要额外地增加节点的硬件功能。仿真结果表明,与仅利用近节点的栅格扫描算法相比,该算法在锚节点密度增大的过程中可以更快地提高定位精度。

数字化建造技术在历史保护建筑更新上的研究与应用

历史保护建筑是文化遗产的重要部分,但因长时间的自然侵蚀或人为因素,许多历史保护建筑逐步受损。随着数字化建造高速发展,考虑到保护修缮需遵循最小干预原则,通过数字技术为文物注入生机。以上海四行仓库、华东医院南楼修缮改造项目为例,证明了摄影测量复原技术、网格化数控放样技术、3D扫描与拟合装配技术、3D打印技术、BIM信息模型技术、智能传感器数字化安全监控技术等数字化建造技术带来的积极效果,为城市更新提供了更有效的技术支持和解决方案。

多可利用节点加权网格扫描安全定位算法

定位算法是无线传感器网络的重要支撑技术,现有定位算法大多假设网络中的节点是完全可信的,然而这种假设通常不可能实现,尤其在战场环境中,无线传感器网络经常因受到攻击而导致网络定位不准确或系统崩溃.除此之外,与其他网络相同,无线传感器网络也存在着多径问题.针对以上问题,提出了一种适用于有遮蔽的战场环境下的分布式传感器网络的多可利用节点加权网格扫描安全定位(MANWS)算法.该算法首先对网络中的锚节点的安全性做出判定,从而去除由于网络攻击或者多径问题引出的恶意节点,然后利用加权的网格扫描算法对未知节点进行定位.因而,算法可以有效地解决网络中的安全和多径问题.仿真结果表明:不论在网络安全还是受到攻击时,算法的定位误差都远远小于经典的分布式网络DLE(distributed location estimation)算法.

基于网格扫描的WSN节点定位算法

现有的非测距定位算法无法准确获取未知节点的估计区域。针对该问题,提出一种基于网格扫描的分布式无线传感器网络(WSN)节点定位算法。计算每个被定位节点的初步估计区域,将该区域划分成网格阵列,通过逐个扫描得到有效网格,并将该有效网格区域的质心作为节点的估计位置。实验结果表明,在不同锚节点比率和不同节点总数的情况下,该算法的定位精度比DLE算法提高20%以上。

基于激光扫描数据的建筑物信息格网化提取方法

针对车载激光扫描点云的分布密度,提出了一种把扫描数据格网化进行信息提取的新方法。实践证明,这种方法效率高,可以自动从密集的扫描数据中快速提取出建筑物信息,能够满足城市三维建模的要求。