无线传感器网络定位算法综述

无线传感器网络(WSN)是一个多学科的研究领域,具有很广泛的应用前景,其中,WSN的定位是非常重要的研究方向。介绍了国内外研究机构在WSN定位方面的研究进展,并对这些工作进行了归纳和总结。将每种定位算法按照需不需要测距分为两大类,而且在具体算法中讨论了其以下几个特征,包括:需要/不需要锚节点、集中式/分布式、固定/移动等。     

DCT域网格编码量化及其在图像量化中的应用

本文提出了在离散余弦变换(DCT)域内作网格编码量化(TCQ)的新方法.该方法不仅利用了信号间的时间相关性,而且也利用了信号变换域内的相关性,该方法首先用一维或二维DCT变换减小变换域内的相关性,然后利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维持比算法寻找最优量化序列.仿真结果表明,基于二维DCT的TCQ方法在相对大的灰度率下,比传统的TCQ方法好2dB左右,与此同时,TCQ又比最优标量量化好2dB左右.该方法还具有编码计算复杂度适中,解码简单以及对误差扩散不敏感的优点.     

基于DSP的智能相关电视跟踪系统

介绍了一种基于TMS32OC6202的数字式智能相关电视跟踪系统的设计,该系统以DSP图像处理板为核心,采用双CPU的系统结构设计,使图像处理系统和云台控制系统分离,增强了系统的实时性、可靠性.并介绍了本系统采用的图像分割及跟踪算法.     

无线传感器网络分簇算法分析与性能比较

文中在介绍无线传感器网络路由协议的基础上,重点分析了几种有代表性的分簇路由协议算法。然后对各种分簇算法从10个评价参数上进行了一个综合对比,总结了无线传感器网络现有分簇路由协议的优点和存在的问题。最后从网络安全性和协议的实用性等方面,并对无线传感器网络分簇路由协议算法进行了展望。     

基于改进模糊算法和相对熵的遥感图像增强

针对传统的Pal-King算法阈值难以确定的缺点,利用改进的最大类间方差(OTSU)算法来自适应获取阈值,通过改进的模糊增强算法对遥感图像进行全局增强,然后以相对熵为判别标准,进行领域信息的自适应对比度增强。实验结果表明,该算法增强的结果在主观上能获得很好的视觉效果,客观指标中清晰度和标准差有了大幅度的提升。因此该算法能获得很好的视觉效果和更加明显的细节信息。     

基于遗传算法的宽带加权子空间拟合测向算法

宽带信号测向一直是信号处理领域研究的难点.本文把窄带情形下的加权子空间拟合测向算法推广到宽带情形,构造了一个目标函数,然后应用遗传算法进行非线性全局优化,即可得到波达方向估计值,同时避免了对入射方向进行预估计.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性.     

色噪声环境下GTD模型的参数估计

本文将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法做了相应改进。提出利用特征分析方法中信号与噪声子空间正交特性,使改进后的MUSIC算法既能够精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型。本文采用基于四阶累量的MUSIC算法,在一定程度上克服了高斯色噪声对MUSIC算法的影响,拓宽了GTD 模型参数求解的条件。     

二维图像放大方法的熵分析

对最近邻插值法、线性插值法、邻域像素交换法3种二维图像放大方法的熵进行了分析,给出了放大到4倍和9倍时的计算方法,并对误差进行了分析,仿真结果证明了所给方法的有效性,并发现线性插值法要好一些。     

基于聚类混合遗传算法的LRP问题研究

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响,属于NP-hard难题,为有效解决定位-车辆路径问题（LRP）,文中提出的两阶段算法设计结合了聚类算法和混合遗传是算法,针对实际情况在遗传算法中加入爬山算法,同时采用改进的自适应交叉、变异算法,确保种群的最优个体参与进化,提高了遗传算法的局部搜索能力。仿真实验表明,所改进的混合遗传算法有较好高的全局寻优能力,且其收敛速度快,是解决配送路径优化问题的有效方法。     

计算智能主要算法的比较与融合

计算智能算法的融合可以有效解决实际问题,但算法选择带有一定盲目性.文章对计算智能的主要算法--人工神经网络、人工免疫系统、模糊系统和遗传算法等的特性进行比较,提出了四种融合形态--串联型、并联型、部分融合型和完全融合型,以及融合步骤、融合的数学描述,讨论了六种融合算法的特点和方法.融合提高了算法性能大了应用范围.通过比较明确了计算智能算法的选择方法和进一步研究的方向;通过仿真分析说明了算法融合思路的正确性.