计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提...计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提供的传输任务较重,能量消耗更快,会导致整个网络部署周期变短.本文提出了一种路径可实时定义的物联网传输模型(IoT Transmission Model with Real-time Path Definition,ITRP),物联子网中所有节点将邻接关系上报给网关设备,由性能占优的有源供电网关设备来定义网络的实时路由树.网关向物联子网节点发送报文时会携带转发标签,后续转发节点只需根据标签完成报文传输,并根据上一跳信息建立其到网关的反向传输路径.ITRP模型可围绕特定的网络服务目标(节能、传输安全、带宽保障等)收集相关网络状态信息,并周期性调整路由拓扑,实现物联网传输服务的优化.实验面向能量均衡目标展开,经过10个信息采集周期,ITRP模型相对确定性路由模型能量最低节点的能耗比为44%~86%,相对自适应多径传输模型能量最低节点的能耗比为63%~86%;而且,ITRP模型只需较小的标签代价,实验环境中报文的平均标签长度不超过5比特.展开更多
在学术和工程领域,如何在带宽严重受限的水声信道中获取具有一定可用性的彩色图像一直是一个备受关注的问题。文章提出了一种新的水下彩色图像传输方法,利用基于分级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的图...在学术和工程领域,如何在带宽严重受限的水声信道中获取具有一定可用性的彩色图像一直是一个备受关注的问题。文章提出了一种新的水下彩色图像传输方法,利用基于分级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的图像渐进传输和视觉显著性检测,在复杂多变、带宽严重受限的水声信道中获得可用性较好的水下彩色图像。该方法根据信噪比动态调整数据传输方案,并使用红色通道补偿来提高频域中显著性检测的准确性。然后使用SPIHT渐进传输图像,并在接收端通过导向滤波解决高降采样率引起的块效应,以获得高质量的水下图像。实验结果表明,所提出的方法在压缩水下彩色图像方面具有一定的适用性。展开更多
A framework that integrates planning,monitoring and replanning techniques is proposed.It can devise the best solution based on the current state according to specific objectives and properly deal with the influence of...A framework that integrates planning,monitoring and replanning techniques is proposed.It can devise the best solution based on the current state according to specific objectives and properly deal with the influence of abnormity on the plan execution.The framework consists of three parts:the hierarchical task network(HTN)planner based on Monte Carlo tree search(MCTS),hybrid plan monitoring based on forward and backward and norm-based replanning method selection.The HTN planner based on MCTS selects the optimal method for HTN compound task through pre-exploration.Based on specific objectives,it can identify the best solution to the current problem.The hybrid plan monitoring has the capability to detect the influence of abnormity on the effect of an executed action and the premise of an unexecuted action,thus trigger the replanning.The norm-based replanning selection method can measure the difference between the expected state and the actual state,and then select the best replanning algorithm.The experimental results reveal that our method can effectively deal with the influence of abnormity on the implementation of the plan and achieve the target task in an optimal way.展开更多
提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明,...提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).展开更多
超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大...超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大多数超光谱图像在各个方向上具有非对称的统计特性,所以利用非对称三维小波变换去除图像的谱间和空间冗余.与传统的对称三维小波变换相比,非对称的三维小波变换能够更有效地去除相邻谱段间的冗余.提出了一种改进的3DSPECK(3D set partitioning embedded block)算法——非对称三维集合分裂块算法(asymmetric transform 3DSPECK,简称AT-3DSPECK),并被用于编码变换后的系数.根据变换系数的能量分布特点,三维零块分裂和三维octave子带分裂方法被有效地结合在所提出的AT-3DSPECK算法中.为了优化率失真和加速编码速度,也给出了一种零块优化排序的快速算法.实验测试表明:AT-3DSPECK算法的平均PSNR(peak signal to noise ratio)分别比AT-3DSPIHT(asymmetric transform 3D set partitioning in hierarchical trees)和3DSPECK算法高0.4dB和1.4dB.此外,AT-3DSPECK还具有比零树算法更快的编码速度.展开更多
提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基...提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基于"模块度"的社区发现方法倾向于发现相似规模社区的弊端.同时,该算法能够以可扩展的方式,在处理器规模为O(hmn)或O(hn2)的条件下,以并行计算时间复杂度为O(logn)高效地挖掘大规模复杂社会网络中社区密度为h的社区,其中,n为社会网络节点数,m为边数,h为用户指定的任意社区密度.所提出的算法对用户参数输入要求简单,从而使得算法具有较强的实用性.充分的实验数据验证了所提出算法的精确性和高效性.展开更多
文摘计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提供的传输任务较重,能量消耗更快,会导致整个网络部署周期变短.本文提出了一种路径可实时定义的物联网传输模型(IoT Transmission Model with Real-time Path Definition,ITRP),物联子网中所有节点将邻接关系上报给网关设备,由性能占优的有源供电网关设备来定义网络的实时路由树.网关向物联子网节点发送报文时会携带转发标签,后续转发节点只需根据标签完成报文传输,并根据上一跳信息建立其到网关的反向传输路径.ITRP模型可围绕特定的网络服务目标(节能、传输安全、带宽保障等)收集相关网络状态信息,并周期性调整路由拓扑,实现物联网传输服务的优化.实验面向能量均衡目标展开,经过10个信息采集周期,ITRP模型相对确定性路由模型能量最低节点的能耗比为44%~86%,相对自适应多径传输模型能量最低节点的能耗比为63%~86%;而且,ITRP模型只需较小的标签代价,实验环境中报文的平均标签长度不超过5比特.
文摘在学术和工程领域,如何在带宽严重受限的水声信道中获取具有一定可用性的彩色图像一直是一个备受关注的问题。文章提出了一种新的水下彩色图像传输方法,利用基于分级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的图像渐进传输和视觉显著性检测,在复杂多变、带宽严重受限的水声信道中获得可用性较好的水下彩色图像。该方法根据信噪比动态调整数据传输方案,并使用红色通道补偿来提高频域中显著性检测的准确性。然后使用SPIHT渐进传输图像,并在接收端通过导向滤波解决高降采样率引起的块效应,以获得高质量的水下图像。实验结果表明,所提出的方法在压缩水下彩色图像方面具有一定的适用性。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(61806221).
文摘A framework that integrates planning,monitoring and replanning techniques is proposed.It can devise the best solution based on the current state according to specific objectives and properly deal with the influence of abnormity on the plan execution.The framework consists of three parts:the hierarchical task network(HTN)planner based on Monte Carlo tree search(MCTS),hybrid plan monitoring based on forward and backward and norm-based replanning method selection.The HTN planner based on MCTS selects the optimal method for HTN compound task through pre-exploration.Based on specific objectives,it can identify the best solution to the current problem.The hybrid plan monitoring has the capability to detect the influence of abnormity on the effect of an executed action and the premise of an unexecuted action,thus trigger the replanning.The norm-based replanning selection method can measure the difference between the expected state and the actual state,and then select the best replanning algorithm.The experimental results reveal that our method can effectively deal with the influence of abnormity on the implementation of the plan and achieve the target task in an optimal way.
文摘提出了一种图像编码算法ESPIHT(extended set partitioning in hierarchical trees).该算法能够通过以下3项措施提高SPIHT算法工作效率:(1) 全面引入快速提升小波变换;(2) 重新定义扩充零树结构;(3) 综合考虑人眼视觉特性.实验结果表明, ESPIHT算法是一种高效的图像压缩算法,其编解码速度、图像复原质量、内存需求量等关键技术指标均优于SPIHT等编码算法(特别是在低比特率下).
文摘超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大多数超光谱图像在各个方向上具有非对称的统计特性,所以利用非对称三维小波变换去除图像的谱间和空间冗余.与传统的对称三维小波变换相比,非对称的三维小波变换能够更有效地去除相邻谱段间的冗余.提出了一种改进的3DSPECK(3D set partitioning embedded block)算法——非对称三维集合分裂块算法(asymmetric transform 3DSPECK,简称AT-3DSPECK),并被用于编码变换后的系数.根据变换系数的能量分布特点,三维零块分裂和三维octave子带分裂方法被有效地结合在所提出的AT-3DSPECK算法中.为了优化率失真和加速编码速度,也给出了一种零块优化排序的快速算法.实验测试表明:AT-3DSPECK算法的平均PSNR(peak signal to noise ratio)分别比AT-3DSPIHT(asymmetric transform 3D set partitioning in hierarchical trees)和3DSPECK算法高0.4dB和1.4dB.此外,AT-3DSPECK还具有比零树算法更快的编码速度.
文摘提出了一种基于带权图并行分解的层次化社区发现方法,该方法采用图划分的方式定义社区结构,并在这种社区结构之上实现了社会网络社区发现并行算法P-SNCD(parallel social network community discovery).P-SNCD算法有效地避免了传统的基于"模块度"的社区发现方法倾向于发现相似规模社区的弊端.同时,该算法能够以可扩展的方式,在处理器规模为O(hmn)或O(hn2)的条件下,以并行计算时间复杂度为O(logn)高效地挖掘大规模复杂社会网络中社区密度为h的社区,其中,n为社会网络节点数,m为边数,h为用户指定的任意社区密度.所提出的算法对用户参数输入要求简单,从而使得算法具有较强的实用性.充分的实验数据验证了所提出算法的精确性和高效性.
