基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法

针对目标快速运动、遮挡等复杂视频场景中目标跟踪鲁棒性差和跟踪精度低的问题,该文提出一种基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法(ASFTT)。首先提取卷积神经网络(CNN)中帧图像的多层卷积特征,避免网络单层特征表征目标信息不全面的缺陷,增强算法的泛化能力;使用多层特征计算帧图像相关性响应,提高算法的跟踪精度;最后该文使用自适应决策融合算法将所有响应中目标位置决策动态融合以定位目标,融合算法综合考虑生成响应的各跟踪器的历史决策信息和当前决策信息,以保证算法的鲁棒性。采用标准数据集OTB2013对该文算法和6种当前主流跟踪算法进行了仿真对比,结果表明该文算法具有更加优秀的跟踪性能。     

时延和能耗均衡的强连通支配集构造算法

针对无线传感器网络中链路的非对称性,提出时延约束的强连通支配树(SDTT,strongly connected dominating tree with bounded transmission delay)问题,给出在有向图上构建传输时延和能量消耗均衡的强连通支配集的强连通支配树(SCDT,distributed strongly connected dominating tree)算法。首先在单位圆图(UDG)模型的基础上构建极大独立集(MIS),然后在具有双向权值的有向图上基于最小支撑树和最短路径树实现分布式SCDT算法,同时满足时延和能耗均衡的约束条件要求。理论算例分析和仿真结果表明提出的算法能有效地解决SDTT问题,构造联合约束的强连通支配集,形成时延和能耗均衡的虚拟骨干。     

基于蚁群优化的无线多媒体传感器网络区分服务路由

无线多媒体传感器网络中存在多种类型的数据,而且这些数据的服务质量需求并不相同。针对这种情况,提出一种基于蚁群优化的区分服务路由协议（DSACO, differentiated service and ant colony optimization based routing protocol）。DSACO在网络分层的基础上通过限制蚂蚁的搜索范围以减少建立路由的时间和能量消耗,对不同服务质量需求的数据采用区分服务路由以满足不同类型数据的服务质量需求。仿真结果表明,新协议能够为多媒体数据的传输提供更好的QoS保障,在数据传输的平均时延、分组丢失率和能量消耗上优于已有路由协议。     

一种改进的无线传感器网络分簇路由协议

针对无线传感器网络中节点能量受限的特征,提出了ILEACH(improved-LEACH)分簇路由协议,达到延长网络生存时间的目的,该分簇路由协议在簇头选取时,充分考虑了节点的剩余能量;簇形成时利用了距离阈值的约束来优化分簇方案;数据收集阶段,根据节点的权值在簇头节点之间建立到基站的路由树,利用NS2仿真软件对LEACH和ILEACH协议进行仿真、比较,结果显示ILEACH具有良好的性能.     

公平性驱动的RSMA-SDMA预编码设计

针对在发射功率受限时系统最小用户速率与系统公平性问题,提出了一种联合速率分拆多址接入(RSMA)和空分多址接入(SDMA)的用户接入方式选择传输策略,并建模了最大化系统公平性预编码设计问题.为解决建模所形成的离散非凸优化问题,将其分解为求解外层用户接入方式选择与内层最优预编码设计2个非凸子问题.针对预编码设计优化,利用...     

基于内在生成机制的多尺度结构相似性图像质量评价

该文针对多尺度结构相似性(Multiple-scale Structural SIMilarity, MSSIM)图像质量评价算法对图像信息不确定部分度量能力的不足,结合人类视觉系统(HVS),提出基于内在生成机制(internal generative mechanism)的iMSSIM算法。首先采用基于逐段式自回归(Piecewise AutoRegressive, PAR)模型的内在生成机制将失真图像和原始图像分解成采用MSSIM算法评分的图像内容预测部分和采用PSNR评分的图像信息不确定部分;然后采用均方误差(MSE)进行加权来联合这两部分评分获得最终结果。在基准数据库上完成的对比实验表明：该算法不仅在不同失真类型上性能最好,且在6个公开数据库上的性能优于现有算法。