一种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络对信息的安全性和可靠性比较敏感,在数据融合过程中易受到节点生存期短和数据被伪造或篡改等方面的威胁,为了提高融合结果的真实性与可靠性,本文提出一种针对网络路由和节点的优化改进策略,路由方面应用流量分布加权算法最大化网络的生命周期;节点方面,应用BP神经网络算法融合簇头节点和基站的数据,最后采用信誉度评价机制对网络的整体性能进行分析。实验表明,改进后的融合方法可靠性提高,较大程度减少了数据的冗余度、降低了能量的消耗,提高了整个网络的性能。

一种多特征融合的小波变换图像配准方法

为了满足图像配准对鲁棒性、准确性和效率的要求,提出一种多特征融合的小波变换图像配准方法。该方法首先提取H-L特征点,边缘稳定点以及相关性等特征,对这些特征构造特征空间,用模糊集求解特征点距,之后用多约束准则进行处理,用小波方法剔除匹配对中的错误匹配,最后对结果进行分析。实验结果表明该配准方法能够对不同分辨率、不同旋转角度的图像精确地实现配准,同时配准的时间也大幅减少,具有精度高、速度快、抗噪性能良好等优点。