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二进制传感器网络加权目标跟踪算法研究 被引量：5
1
作者 孙晓艳 李建东 +2 位作者 陈彦辉 张文柱 姚俊良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期2052-2057,共6页
该文主要研究二进制传感器网络中加权目标跟踪算法的设计。针对已有算法中权值不能实时反映目标与感测节点之间距离关系的缺点,提出了距离加权和基于预测的距离加权目标跟踪算法。距离权值能够实时反映目标与各个感测节点间的距离关系,... 该文主要研究二进制传感器网络中加权目标跟踪算法的设计。针对已有算法中权值不能实时反映目标与感测节点之间距离关系的缺点,提出了距离加权和基于预测的距离加权目标跟踪算法。距离权值能够实时反映目标与各个感测节点间的距离关系,因此具有更高的跟踪精度。在距离加权算法中感测节点需要将感测信息和距离信息都传输到融合中心,这会增大感测节点的能量消耗。为了解决这个问题,文中提出一种基于预测的距离加权目标跟踪算法。该算法中感测节点不需要传输距离信息而只传输感测信息到融合中心从而减少了能耗。仿真结果表明,基于预测的距离加权算法比已有算法能够够精确地跟踪目标,在保证跟踪精度的同时减少了通信能耗。 展开更多
关键词 二进制传感器网络 目标跟踪 距离加权 预测距离加权
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距离加权的二进制传感器网络目标跟踪算法 被引量：3
2
作者 孙晓艳 李建东 +1 位作者 黄鹏宇 张文柱 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期140-146,共7页
提出了基于距离加权的二进制传感器网络中的目标跟踪算法。该算法可在二进制传感器节点判决输出信息比特的同时产生感测节点的权值。仿真结果证明了基于距离加权的目标跟踪算法的有效性,并且不论目标运动采用直线、曲线或随机轨迹,都具... 提出了基于距离加权的二进制传感器网络中的目标跟踪算法。该算法可在二进制传感器节点判决输出信息比特的同时产生感测节点的权值。仿真结果证明了基于距离加权的目标跟踪算法的有效性,并且不论目标运动采用直线、曲线或随机轨迹,都具有良好的性能,误差分布均集中在[0,0.2]的区间范围中。 展开更多
关键词 无线传感器网络 二进制传感器网络 距离加权 分段线性拟合
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二进制无线传感器网络目标跟踪问题的研究 被引量：4
3
作者 孙晓艳 李建东 +1 位作者 黄鹏宇 陈婷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第2期19-22,64,共5页
无线传感器网络是近几年发展起来的一门新技术,其研究的重点之一是目标跟踪问题。二进制传感器网络由于其低廉的布设代价、体积小、低能耗以及传感器节点简单,正得到越来越多的关注并用于目标跟踪。目前二进制无线传感器网络中的目标跟... 无线传感器网络是近几年发展起来的一门新技术,其研究的重点之一是目标跟踪问题。二进制传感器网络由于其低廉的布设代价、体积小、低能耗以及传感器节点简单,正得到越来越多的关注并用于目标跟踪。目前二进制无线传感器网络中的目标跟踪方法主要分为两大类:基于分段线性拟合的方法和基于粒子滤波的方法。现分别归纳总结现有二进制无线传感器网络中目标跟踪的两大类方法的研究成果并指出其优缺点以及未来的研究方向或需要完善的工作。 展开更多
关键词 二进制无线传感器网络 跟踪 分段线性拟合 粒子滤波
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二进制无线传感器网络目标定位跟踪算法 被引量：4
4
作者 张晓锋 邢昌风 周德超 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第11期100-102,共3页
二进制无线传感器网络是一种新的和具有巨大潜在应用前景的目标定位跟踪平台,它具有通信负荷少,生存能力强等特点。提出一种基于网络时间的迭代算法,在目标通过一定数量的节点后,给出较为精确的目标运动参数,并在算法迭代的过程中,不断... 二进制无线传感器网络是一种新的和具有巨大潜在应用前景的目标定位跟踪平台,它具有通信负荷少,生存能力强等特点。提出一种基于网络时间的迭代算法,在目标通过一定数量的节点后,给出较为精确的目标运动参数,并在算法迭代的过程中,不断优化算法结果。最后,运用多Agent仿真思想,借助于RePAST仿真平台对算法进行了仿真验证。 展开更多
关键词 二进制无线传感器网络 目标定位跟踪 网络时间 迭代算法
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基于分布式粒子滤波的二进制无线传感器网络目标跟踪 被引量：4
5
作者 朱志宇 苏岭东 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第3期564-570,共7页
为了提高二进制无线传感器网络跟踪算法的精度和实时性,降低传感器节点能耗,将分布式粒子滤波运用到二进制无线传感器网络中进行目标跟踪。选择信号强度最大的节点作为簇头节点,在簇头单跳通信范围内的所有节点和簇头组成对目标跟踪的... 为了提高二进制无线传感器网络跟踪算法的精度和实时性,降低传感器节点能耗,将分布式粒子滤波运用到二进制无线传感器网络中进行目标跟踪。选择信号强度最大的节点作为簇头节点,在簇头单跳通信范围内的所有节点和簇头组成对目标跟踪的动态分簇,在簇头节点进行粒子采样和状态估计,在簇头之间传递粒子及其权值,从而得到了二进制无线传感器网络的分布式粒子滤波跟踪算法。研究了粒子数和网络节点数量对跟踪精度的影响。仿真结果表明,传感器的节点数量会影响跟踪精度,但是粒子数对跟踪精度的影响更大。同时分布式粒子滤波比集中式粒子滤波具有更好的实时性和更低的能耗。 展开更多
关键词 二进制无线传感器网络 分布式粒子滤波 目标跟踪
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二进制立方形递归网络的拓扑结构 被引量：1
6
作者 孙云 李舟军 王德强 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第z1期179-184,共6页
二进制递归网络是一类具有良好拓扑性质和网络参数的互连网络模型.定义了一类特殊的二进制递归网络模型,即二进制立方形递归网络;引入子网和超网的概念对其拓扑结构进行了分析研究;证明了超立方体、扭n-立方体、广义扭立方体、交叉立方... 二进制递归网络是一类具有良好拓扑性质和网络参数的互连网络模型.定义了一类特殊的二进制递归网络模型,即二进制立方形递归网络;引入子网和超网的概念对其拓扑结构进行了分析研究;证明了超立方体、扭n-立方体、广义扭立方体、交叉立方体、Mbius立方体和扭立方体连接网络都是这类特殊的二进制递归网络的具体实例. 展开更多
关键词 互连网络 超立方体 二进制递归网络 子网 超网
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二进制无线传感器网络中的分布式自适应粒子滤波目标跟踪算法 被引量：3
7
作者 朱志宇 苏岭东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期43-45,62,共4页
为了提高无线传感器网络目标跟踪的实时性,减少通信量,提出了一种二进制无线传感器网络的分布式自适应粒子滤波算法,该算法在簇头更换时,簇头之间只需要传送滤波值和误差方差,而无需传递大量粒子,同时该算法根据滤波方差在线调整粒子数... 为了提高无线传感器网络目标跟踪的实时性,减少通信量,提出了一种二进制无线传感器网络的分布式自适应粒子滤波算法,该算法在簇头更换时,簇头之间只需要传送滤波值和误差方差,而无需传递大量粒子,同时该算法根据滤波方差在线调整粒子数,从而降低了算法的计算量。从算法耗时、均方根误差(跟踪精度)以及通信量等方面进行了仿真研究。仿真结果表明,分布式自适应粒子滤波算法的耗时、通信量要明显少于集中式粒子滤波和分布式粒子滤波;同时其均方根误差的变化幅度受粒子数的影响非常小,具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 自适应粒子滤波 二进制无线传感器网络 目标跟踪
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二进制递归网络的连通性
8
作者 孙云 李舟军 王德强 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第9期128-131,共4页
二进制递归网络是超立方体的一类特殊变体,它具有很多良好的网络特性。网络的连通性是衡量网络结构通信能力的一个重要性能,虽然到目前为止已知的一些二进制递归网络的连通性都已被研究过,但这些研究只是针对个体进行的,并不能代表所有... 二进制递归网络是超立方体的一类特殊变体,它具有很多良好的网络特性。网络的连通性是衡量网络结构通信能力的一个重要性能,虽然到目前为止已知的一些二进制递归网络的连通性都已被研究过,但这些研究只是针对个体进行的,并不能代表所有二进制递归网络的连通特性。本文通过证明任何一个二进制递归网络中的每对顶点之间只能存在n条顶点不交路,得到了整个二进制递归网络的点和边连通度皆为n的重要结论。 展开更多
关键词 互连网络 超立方体 二进制递归网络 连通度
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基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法
9
作者 邢思锐 邢昌风 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第11期188-191,共4页
介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况... 介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。 展开更多
关键词 方向估计二进制传感器网络 统计学习 支持向量机 线性判别分析
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基于二值化的Faster R-CNN柑橘病虫害识别研究 被引量：23
10
作者 宋中山 汪进 +2 位作者 郑禄 帖军 朱祖桐 《中国农机化学报》 北大核心 2022年第6期150-158,共9页
为研究在自然场景下柑橘叶片病害检测和识别技术,提出一种基于二值化的Faster R-CNN(Binary Faster R-CNN)区域检测神经网络模型。改进模型将原始的Faster R-CNN全连接层神经网络转变为二进制全卷积神经网络。试验结果表明,该模型对柑... 为研究在自然场景下柑橘叶片病害检测和识别技术,提出一种基于二值化的Faster R-CNN(Binary Faster R-CNN)区域检测神经网络模型。改进模型将原始的Faster R-CNN全连接层神经网络转变为二进制全卷积神经网络。试验结果表明,该模型对柑橘的黑斑病、溃疡病、黄龙病、疮痂病、健康叶片的平均准确率分别为87.2%、87.6%、89.8%、86.4%和86.6%,总平均准确率为87.5%;模型识别时间相较于Faster R-CNN网络提高0.53 s,每幅图像的检测时间为0.31 s,模型大小缩小到15.3 MB,FLOPs为2.58×10^(9);同时在保证模型检测有效性的情况下可快速收敛。该方法对复杂自然环境下的柑橘叶片病害检测具有较好的识别速度和鲁棒性,对柑橘类疾病预防有重要的研究意义。 展开更多
关键词 Faster R-CNN Binary Faster R-CNN 二进制网络 目标检测 柑橘 病虫害
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