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显著颜色提取的织物图像色彩转移改进方法 预览
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作者 谢斌 徐晨 +1 位作者 韩雨 刘钧彬 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期593-600,共8页
针对传统织物图像色彩转移方法中存在的算法复杂度高、不能很好地保留原织物图像的层次感和细节等问题,文中结合显著颜色提取提出了一种新的织物图像色彩转移改进方法。一方面,利用显著颜色提取得到原织物图像更具代表性的主要颜色和分... 针对传统织物图像色彩转移方法中存在的算法复杂度高、不能很好地保留原织物图像的层次感和细节等问题,文中结合显著颜色提取提出了一种新的织物图像色彩转移改进方法。一方面,利用显著颜色提取得到原织物图像更具代表性的主要颜色和分割区域,以使色彩转移结果图像的层次感更加忠实于原织物图像。另一方面,利用图像分解和一种简单高效的防溢出色彩转移策略更好地保持了色彩转移结果图像的细节。仿真实验结果表明,相对于传统的织物图像色彩转移方法,文中所提新方法不仅能够有效地保持原织物图像的层次感和细节,而且运行效率也得到了明显的提高。新方法具有简单、高效的特点,能够较好地适用于织物图像的颜色设计工作。 展开更多
关键词 织物图像 色彩转移 显著颜色 图像分解 用户评价
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Lasso约束下融和光流信息的DCF目标跟踪算法 预览
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作者 张能波 苏振斌 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期911-918,共8页
视频目标跟踪是计算机视觉的基础问题之一。近来由于discriminative correlation filter(DCF)跟踪器的高效性和鲁棒性,出现了许多基于DCF的目标跟踪算法。为了克服DCF跟踪器对运动模糊目标的不适应性,本文提出了一种利用Lasso约束并融... 视频目标跟踪是计算机视觉的基础问题之一。近来由于discriminative correlation filter(DCF)跟踪器的高效性和鲁棒性,出现了许多基于DCF的目标跟踪算法。为了克服DCF跟踪器对运动模糊目标的不适应性,本文提出了一种利用Lasso约束并融入光流信息的目标跟踪算法。首先在跟踪器抽取特征通道块中融入光流特征。然后在通道块之后进行多特征融合。其次利用Lasso约束DCF跟踪器的目标函数。考虑到所约束的目标函数在定义域上不连续和目标跟踪的优化效率。最后,采用块坐标下降算法来优化所约束的目标函数。实验结果表明,与基于DCF视觉跟踪算法相比,所提出的算法可以有效的处理运动模糊目标,实现复杂环境下鲁棒的视觉目标跟踪。 展开更多
关键词 单目标跟踪 DCF 光流 Lasso
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UKF参数辨识的T-S模糊多模型目标跟踪算法 预览
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作者 王小梨 李良群 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期361-368,共8页
针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义... 针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型 模糊C回归聚类算法 无迹卡尔曼
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基于PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究 预览
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作者 杜浩翠 谢维信 范建德 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第6期1079-1087,共9页
针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程( Poisson Point Process, PPP )模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联( Joint Probabilistic Data Association, JPDA )算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以“多对一”关... 针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程( Poisson Point Process, PPP )模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联( Joint Probabilistic Data Association, JPDA )算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以“多对一”关联模型思想提出一种JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联( Probability Data Association, PDA )的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪。实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势。 展开更多
关键词 泊松点过程 多扩展目标跟踪 联合概率数据关联 “多对一”关联模型 边缘关联概率 形状参数
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基于边界先验双模型贝叶斯决策的红外图像海天线检测 预览
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作者 邵旭慧 裴继红 赵阳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期877-887,共11页
为了解决红外图像在复杂海面干扰下的海天线检测问题,本文提出了一种基于边界先验双模型贝叶斯决策的海天线检测方法。该方法首先将海空背景下的红外图像划分为子图像块,以子图像块的离散余弦变换的主余弦谱作为子图像块特征;然后,基于... 为了解决红外图像在复杂海面干扰下的海天线检测问题,本文提出了一种基于边界先验双模型贝叶斯决策的海天线检测方法。该方法首先将海空背景下的红外图像划分为子图像块,以子图像块的离散余弦变换的主余弦谱作为子图像块特征;然后,基于边界先验建立了海、天子图像块的贝叶斯决策模型,对海、天子图像块进行粗划分;之后,利用粗划分的子图像块集合建立细划分贝叶斯决策模型,利用重叠子图像块滑动细划分方法,获取海天线上候选点;最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法得到海天线模型参数,实现海天线的检测。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂海空背景下的海天线,对于海杂波、亮斑等干扰较多的复杂红外图像具有更优的检测效果,运算速度较快。 展开更多
关键词 红外图像 海天线检测 贝叶斯决策 离散余弦变换 随机抽样一致性算法
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平滑约束无迹卡尔曼滤波器 预览
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作者 张宏伟 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期466-471,共6页
针对非线性动态系统估计的不确定性及量测非线性问题,通过将观测软约束信息作为先验知识有效融入无迹卡尔曼滤波算法,本文提出了平滑约束无迹卡尔曼滤波器。为了解决约束问题,该算法通过数值优化法近似修正先验概率统计。遍历全局最优解... 针对非线性动态系统估计的不确定性及量测非线性问题,通过将观测软约束信息作为先验知识有效融入无迹卡尔曼滤波算法,本文提出了平滑约束无迹卡尔曼滤波器。为了解决约束问题,该算法通过数值优化法近似修正先验概率统计。遍历全局最优解,将采样的高斯西格玛点限制在可行域,从而,有效近似表征可行域的后验概率分布。最后,通过一维非平稳增长模型及纯方位机动目标跟踪两个仿真场景对滤波效果进行比较分析,结果表明,提出算法的估计性能在准确性和稳健性方面具有优越性。 展开更多
关键词 约束 数值优化 平滑约束无迹卡尔曼滤波
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基于差分进化优化的BP神经网络图像复原方法 预览
7
作者 张勇 何泽裕 +1 位作者 赵东宁 张席 《深圳大学学报:理工版》 CSCD 北大核心 2018年第4期405-412,共8页
针对back-propagating(BP)神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小的问题,基于差分进化算法,改进其差分策略,提出随机缩放差分进化(random scaling-differential evolution,RSDE)优化的BP神经网络(RSDE-BP)图像复原方法.该方法用高... 针对back-propagating(BP)神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小的问题,基于差分进化算法,改进其差分策略,提出随机缩放差分进化(random scaling-differential evolution,RSDE)优化的BP神经网络(RSDE-BP)图像复原方法.该方法用高斯噪声对无噪图像进行模糊处理,将模糊图像和原图像组成训练对,用于训练和优化RSDE-BP算法.最后利用训练好的BP神经网络对测试图像进行复原,从而达到去除噪声的目的.仿真结果表明,与BP神经网络、PSO-BP算法和DE-BP算法相比,所提出的算法收敛速度快,迭代次数少,且复原图像在峰值信噪比和结构相似性等指标方面有很好效果.与自适应全变差复原方法和二阶广义全变差正则项复原方法相比,该方法能够较好地恢复被噪声和模糊污染的图像,同时可以很好地保留图像的纹理和细节信息. 展开更多
关键词 图像处理 模糊图像 图像复原 BP神经网络 差分进化 峰值信噪比 结构相似性
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基于运动前景效应图特征的人群异常行为检测 预览
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作者 张俊阳 谢维信 植柯霖 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期296-304,共9页
异常行为检测是智能监控领域的研究热点之一,针对人群中的异常行为,提出了一种基于运动前景效应图特征的人群异常行为检测算法。该算法首先通过自适应混合高斯模型的前景检测方法分割得视频帧序列的前景区域,而后对视频帧图像采用分... 异常行为检测是智能监控领域的研究热点之一,针对人群中的异常行为,提出了一种基于运动前景效应图特征的人群异常行为检测算法。该算法首先通过自适应混合高斯模型的前景检测方法分割得视频帧序列的前景区域,而后对视频帧图像采用分块处理,结合获得的前景区域计算运动前景目标块的运动效应图,并提取其各个空时分块的运动效应图特征,通过一种改进的优化初始聚类中心的K均值聚类算法对数据进行训练和测试。实验结果表明,与现有算法相比,本文算法有效地提高了异常行为的检测准确率,并可定位异常行为的位置。 展开更多
关键词 异常行为检测 前景分割 运动效应图特征 改进的K均值聚类
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深度图像下基于头部多特征的人数统计算法 预览
9
作者 刘磊 陈泽虹 +1 位作者 张勇 赵东宁 《深圳大学学报:理工版》 CSCD 北大核心 2017年第6期584-590,共7页
在现实生活中,因人流量过大而引发的安全事故不胜枚举.为了防止此类事故的发生,可通过视频监控的方式统计人数,及时对行人进行限流和分流.提出一种有效的人数统计算法.该算法采用深度摄像机作为视频采集源,通过分析和提取深度图像下头部... 在现实生活中,因人流量过大而引发的安全事故不胜枚举.为了防止此类事故的发生,可通过视频监控的方式统计人数,及时对行人进行限流和分流.提出一种有效的人数统计算法.该算法采用深度摄像机作为视频采集源,通过分析和提取深度图像下头部的4个特征,实现行人头部检测,并依靠Kalman滤波技术实现对头部目标的跟踪,进而达到人数统计的目的.该算法对行人的不同发型具有一定适应性,同时对轻微遮挡和多人环境下的头部检测均有良好效果.该算法人数统计平均准确率达到88.6%. 展开更多
关键词 数字图像处理 深度图像 区域生长 KALMAN滤波 多特征 人数统计
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脉冲噪声下加权稀疏约束稳健波束形成方法 预览 被引量:2
10
作者 汪小叶 阳召成 +1 位作者 黄建军 黄敬雄 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期288-293,共6页
针对脉冲噪声下现有稀疏约束波束形成方法,对不同角度信号施加相同稀疏约束而带来干扰抑制能力有限的问题,本文提出了一种干扰抑制能力更优的加权稀疏约束稳健波束形成方法。该方法首先利用波束方向图的稀疏特性,在最小散度无畸变响应... 针对脉冲噪声下现有稀疏约束波束形成方法,对不同角度信号施加相同稀疏约束而带来干扰抑制能力有限的问题,本文提出了一种干扰抑制能力更优的加权稀疏约束稳健波束形成方法。该方法首先利用波束方向图的稀疏特性,在最小散度无畸变响应波束形成的目标函数中加入波束方向图l1范数约束;然后采用基于无穷范数归一化方法对阵列接收到的所有快拍信号做自适应预处理,以使预处理后的阵列接收信号协方差矩阵有限;最后运用传统的基于协方差矩阵特征分解的子空间法构造加权矩阵并应用到稀疏约束项中,使得波束方向图中不同角度的信号得到不同程度的约束。实验仿真表明,所提出方法不仅保持相对较低的旁瓣增益,而且显著加深了干扰方向的零陷,提高了输出信干噪比。 展开更多
关键词 脉冲噪声 稳健波束形成 无穷范数归一化 加权稀疏约束
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基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法 预览 被引量:3
11
作者 李俊 谢维信 +1 位作者 李良群 刘钧彬 《电子学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期513-519,共7页
多目标在线跟踪是视频监控中的关键问题之一.针对日益增长的智能化视频监控的需求,提出了一种基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法.在该算法中,引入模糊空时多属性特征定义距离函数,利用模糊C均值聚类优化得到交叉隶属度矩阵,实现目... 多目标在线跟踪是视频监控中的关键问题之一.针对日益增长的智能化视频监控的需求,提出了一种基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法.在该算法中,引入模糊空时多属性特征定义距离函数,利用模糊C均值聚类优化得到交叉隶属度矩阵,实现目标与观测间的数据关联.为了减少错误的轨迹起始,利用空时线索定义了遮挡度函数,判别出新目标并起始相应的目标轨迹.实验结果表明,本文算法能够准确地估计出目标的运动轨迹.本文算法可应用于视频监控、安防以及自动驾驶等领域. 展开更多
关键词 视频监控 在线跟踪 模糊C均值 空时线索 模糊隶属度
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云存储访问控制中的快速属性基加密方案 预览 被引量:2
12
作者 王廷 喻建平 黄敏强 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第1期54-60,共7页
密文策略属性基加密(CP-ABE)的特征比较适合用于安全云存储中对数据的访问控制,而单授权中心的CP-ABE中,随着用户属性个数的增加,其计算密钥生成和分发的难度越来越大,不能满足实际应用的需要。针对上述问题,在多授权机构CP-ABE的基础... 密文策略属性基加密(CP-ABE)的特征比较适合用于安全云存储中对数据的访问控制,而单授权中心的CP-ABE中,随着用户属性个数的增加,其计算密钥生成和分发的难度越来越大,不能满足实际应用的需要。针对上述问题,在多授权机构CP-ABE的基础上,引入在线/离线加密和外包解密思想,基于l-BDHI难题提出了多授权机构下快速属性基加密方案。分析表明方案在标准模型下是选择明文攻击安全的,并通过实验仿真对方案性能进行了详细地对比分析,方案在密钥生成时间、加密时间及解密时间方面均具有较大优势,更适合于计算能力受限的云用户。 展开更多
关键词 访问控制 属性基加密 多授权机构 在线/离线加密 外包解密
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一种遮挡检测的核最小二乘视觉跟踪算法 预览 被引量:1
13
作者 刘钧彬 谢维信 李良群 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第4期505-510,共6页
针对视觉跟踪中目标、背景的复杂变化问题,提出一种遮挡检测的核最小二乘视觉跟踪算法。首先,以带约束的核最小二乘方法建立视觉跟踪优化模型,训练阶段,循环移位基采样构造训练样本集,达到稠密采样目的,利用循环矩阵的优良特性,通过快... 针对视觉跟踪中目标、背景的复杂变化问题,提出一种遮挡检测的核最小二乘视觉跟踪算法。首先,以带约束的核最小二乘方法建立视觉跟踪优化模型,训练阶段,循环移位基采样构造训练样本集,达到稠密采样目的,利用循环矩阵的优良特性,通过快速傅里叶变换高效计算核最小二乘问题;同时,提出了基于高阶累积量的遮挡、形变等复杂变化的检测方法,改进分类器的更新处理机制。实验结果表明,在各种具有挑战性的视频序列,与现有最好算法对比,在实时性和精度方面,本文所提算法都具有较优的性能。 展开更多
关键词 视觉跟踪 遮挡检测 核最小二乘 高阶累积量
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融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法 预览 被引量:3
14
作者 湛西羊 李良群 张富有 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期397-405,共9页
针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方... 针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM)、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM)等。 展开更多
关键词 图像分割 直觉模糊集 局部信息 核函数
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基于功率分配的无线传感器网络拥塞控制协议 预览 被引量:2
15
作者 谢寅亮 罗成 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期412-416,共5页
由于无线传感器网络的资源受限,相比传统网络其传输过程更容易导致丢包和拥塞。为了避免和控制拥塞,本文提出了一种利用功率分配重新选择路径的拥塞控制算法,首先参考路径传输的多种Qo S相关参数度量网络的路径代价和节点可用资源,基于... 由于无线传感器网络的资源受限,相比传统网络其传输过程更容易导致丢包和拥塞。为了避免和控制拥塞,本文提出了一种利用功率分配重新选择路径的拥塞控制算法,首先参考路径传输的多种Qo S相关参数度量网络的路径代价和节点可用资源,基于测量得到的网络拥塞水平通过传输功率递增和递减选择不同的路径控制网络拥塞。仿真结果表明所提出的协议减少了网络时延,提高了系统吞吐量和网络生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 拥塞控制 传输功率
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研究生课程教学质量的直觉模糊综合评价 预览 被引量:1
16
作者 李良群 李小香 《电脑知识与技术:学术交流》 2016年第2X期138-141,共4页
课堂教学作为高校研究生一种重要的教学方式,课堂教学质量的好坏直接影响到研究生培养质量的高低,如何科学有效的对研究生课程教学质量进行评价成为当前高等学校的一个重大研究课题。为此,为了公平、公正的对每个老师的课程教学质量进... 课堂教学作为高校研究生一种重要的教学方式,课堂教学质量的好坏直接影响到研究生培养质量的高低,如何科学有效的对研究生课程教学质量进行评价成为当前高等学校的一个重大研究课题。为此,为了公平、公正的对每个老师的课程教学质量进行评价,构建了一套较完备的研究生课程教学质量评价体系,并针对调查中存在主观不确定性以及问卷不完整的特点,引入直觉模糊理论,提出了一种多级自适应加权的直觉模糊综合评价方法,利用直觉模糊集成算子构建模糊评价模型,用两级模糊评价获得最后的评价结果。实验结果表明,提出方法能够有效对实际调查中存在的不确定性问题进行有效处理,对课程教学进行客观公正的评价。 展开更多
关键词 研究生教学 教学质量 评价体系 直觉模糊 综合评价
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模板自适应的积分通道特征行人检测算法 预览 被引量:1
17
作者 汤义 黄建军 赖勉力 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第9期1009-1014,共6页
本文对视频中的行人检测问题进行了研究。针对传统的积分通道特征算法在误测背景目标和丢失目标两方面存在缺陷,本文以积分通道特征的行人检测算法为核心,对原检测算法进行了优化并提出模板自适应的积分通道特征算法。通过使用预处理... 本文对视频中的行人检测问题进行了研究。针对传统的积分通道特征算法在误测背景目标和丢失目标两方面存在缺陷,本文以积分通道特征的行人检测算法为核心,对原检测算法进行了优化并提出模板自适应的积分通道特征算法。通过使用预处理优化和自适应模板,该优化算法能够有效地检测到丢失的目标并且抑制了背景干扰,提高了检测的准确性。最后的实验数据表明该优化算法整体性能有所提高,尤其在提高检测丢失目标的准确率和降低误测背景目标的检测率上都相较于传统的积分通道特征算法有较大的提高。 展开更多
关键词 积分通道特征 模板自适应 行人检测 计算机视觉 检测优化
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基于量子演化理论的行人检测改进算法 预览
18
作者 汤义 黄建军 孙颖 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第8期229-232,共4页
对视频中移动摄像头下的行人检测问题进行了研究,在AdaBoost行人分类算法、支持向量机(SVM)理论和多目标优化原理的基础之上,并结合三者的特点,提出了一种基于量子演化算法的行人检测优化算法。首先,使用传统的AdaBoost算法对行人进... 对视频中移动摄像头下的行人检测问题进行了研究,在AdaBoost行人分类算法、支持向量机(SVM)理论和多目标优化原理的基础之上,并结合三者的特点,提出了一种基于量子演化算法的行人检测优化算法。首先,使用传统的AdaBoost算法对行人进行粗粒度的分类,然后使用支持向量机(SVM)设计精度更高的行人检测器。针对SVM的分类器参数多、关系复杂,而且无好的调节准则,根据核函数的构建条件,将实值量子演化算法引入到SVM参数的寻优问题中,对于分类性能采用多目标优化的方法,取得了较好的效果;同时从理论上分析了算法的复杂度。经过实例测试,算法与经典多目标优化算法NSGA-II的相比,改进效果明显。最后的实验说明了算法检测的准确性。 展开更多
关键词 视频 行人跟踪 量子演化
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适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法 预览 被引量:3
19
作者 黄隆胜 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第11期1318-1327,共10页
无线传感器网络节点通信能力有限,有事件发生时,数据产生速率将急剧增大,网络可能会发生拥塞的问题,提出了一种适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法CAARTKI(Congestion Avoidance Algorithm for Reliable Transmission of Key Info... 无线传感器网络节点通信能力有限,有事件发生时,数据产生速率将急剧增大,网络可能会发生拥塞的问题,提出了一种适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法CAARTKI(Congestion Avoidance Algorithm for Reliable Transmission of Key Information)。算法主要思想是通过引入区分服务,数据包按其重要性不同划分为不同的优先级,高优先级分组优先得到传输。本算法中,节点只有在下一跳节点为其分配了发送窗口才可以发送数据,以避免节点拥塞发生;在链路层考虑拥塞避免的同时,在路由层通过选择可用缓存空间多的邻居节点作为下一跳节点,使关键信息能及时可靠传输到负载较轻的节点,减少由于负载过重时重要信息不能及时传输的可能;在关键信息密集产生时,采用主动丢包策略,丢弃部分低优先级分组,为高优先级分组腾出缓存区间。NS2仿真实验结果表明:CAARTKI可预防拥塞的产生,最高优先级分组的丢包率低,平均网络时延较小,能保证关键信息的及时可靠传输。 展开更多
关键词 无线传感器网络 可靠传输 拥塞避免 优先级
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多相随机子采样FFT模拟信息转换器 预览 被引量:2
20
作者 金磊 黄建军 高国星 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期457-462,共6页
模拟信息转换器是实现稀疏信号压缩感知的一种装置,常用的主要结构是随机解调下采样,但是通常存在采样恢复精度低以及压缩率不高的问题。为提高压缩率及采样恢复精度,本文提出了一种多相随机子采样FFT模拟信息转换器实现方法,该模拟信... 模拟信息转换器是实现稀疏信号压缩感知的一种装置,常用的主要结构是随机解调下采样,但是通常存在采样恢复精度低以及压缩率不高的问题。为提高压缩率及采样恢复精度,本文提出了一种多相随机子采样FFT模拟信息转换器实现方法,该模拟信息转换器由多相分频移相器、伪随机数发生器、多路并行低速ADC以及累加器组成。该方法利用信号在频域循环卷积后下采样等效于信号随机子采样FFT的特点,实现对信号的压缩采样,能有效提高信号压缩率及采样恢复精度,且结构简单、易于实现。仿真实验验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 信息处理技术 压缩感知 模拟信息转换器 多相随机采样 子采样FFT
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