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                题名一种基于加权多尺度分析技术的鲁棒节点定位算法
                    被引量:10
            
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                            作者
                                罗海勇
                                李锦涛
                                赵方
                                林权
                                朱珍民
                                袁武
                
            
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                    机构
                    
                            中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心
                            北京邮电大学
                            北京航空航天大学
                            北京理工大学
                    
                
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                出处
                
                
                    《自动化学报》
                    
                            EI
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2008年第3期288-297,共10页
            
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                        基金
                        
                                    国家高科技研究发展计划(863计划)(2006AA10Z253,2006AA01Z223,2007AA12Z321)资助~~
                        
                    
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                    文摘
                        研究了多种网络拓扑结构及稀疏网络下节点定位的鲁棒性问题.联合考虑1跳邻居数日、邻居节点自身定位精度与测距误差,引入节点相对定位误差和相对可信度概念,提出了一种分布式基于加权多尺度分析技术的鲁棒节点定位算法.该算法根据节点2跳局部网络连通度信息及邻居节点相对定位误差大小,自适应选择综合性能好的邻居节点参与迭代优化,并采用与节点相对可信度成正比的加权机制,增加高可信度节点在定位计算中的贞献度.实验数据显示,该定位算法能够有效地抑制较大定位误差在网络内的扩散,同基于高斯核加权的dwMDS(G)算法相比,不仅迭代次数减半,而且在网络连通度较低或拓扑不规则时,可提高5%左右的定位精度.
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            无线传感器网络
                            定位
                            分布式加权多尺度分析
                            自适应邻居选择
                            相对可信度
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Wireless sensor networks
                            localization
                            distributed weighted-multidimensional scaling
                            adaptive neighborhood selection
                            relative reliability
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]                                
                            
                    
                
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                题名多尺度单特征谱分割算法
            
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                            作者
                                张敬茂
                                沈艳霞
                
            
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                    机构
                    
                            江南大学物联网技术与应用教育部工程研究中心
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机科学与探索》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2018年第3期442-451,共10页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金
                                    Nos.61573167
                                +2 种基金
                                    61572237
                                    中央高校基本科研业务费专项资金
                                No.JUSRP51510~~
                        
                    
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                    文摘
                        为提高使用单一特征信息谱分割的图像分割效果,提出了一种多尺度谱分割算法。基于扩散映射构建一种多尺度特征描述器(diffusion map based multiscale feature descriptor,DMFD),高效地描述图像数据的几何结构,反映出图像的本质特征。随后建立DMFD与谱图小波之间的联系,利用谱图小波的快速计算方法,计算输入图像每个像素点对应的特征向量。提出基于DMFD的谱分割算法(DMFD-Ncut)及逐点自适应尺度选择方法(pointwise self-adaptive optimal scale,PSOS),自适应地在最优尺度下计算相似矩阵。最后,在Berkeley数据库上的实验结果显示,DMFD-Ncut算法和使用PSOS的DMFD-Ncut算法都能够显著地提高图像分割结果的精度。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            谱分割
                            扩散映射
                            谱图小波
                            自适应尺度选择
                            图像分割
                    
                
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                    Keywords
                    
                            spectral segmentation
                             diffusion map
                             spectral graph wavelet
                             self-adaptive optimal scale
                             image segmentation
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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