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一种基于干扰感知概率预测的无线异构Mesh网络带宽统计联合优化算法
被引量：
1
1
作者
赵海涛
朱洪波
+2 位作者
刘南杰
董育宁
张晖
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014年第2期19-26,共8页
文中提出了一种基于IEEE 802.11的无线多媒体异构网络可用带宽评估算法,该算法通过研究分组碰撞概率和退避时间的相互影响计算发送端与接收端空闲时间的重叠概率,同时通过区分节点的繁忙状态和载波侦听状态来提高重叠概率估计的准确性...
文中提出了一种基于IEEE 802.11的无线多媒体异构网络可用带宽评估算法,该算法通过研究分组碰撞概率和退避时间的相互影响计算发送端与接收端空闲时间的重叠概率,同时通过区分节点的繁忙状态和载波侦听状态来提高重叠概率估计的准确性。网络节点根据感知的信道剩余可用带宽,综合考虑流内和流间干扰,计算路径可行的发送速率和路径代价函数,以此选择最佳分组转发路径。NS2仿真结果表明,文中提出的带宽优化算法,与现有算法相比能够更加准确的感知链路的可用带宽,提高网络吞吐量,避免网络拥塞,为多媒体业务流的接入提供更好的QoS保障。
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关键词
无线异构多媒体网络
概率预测
联合优化
quality
of
service(QoS)
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职称材料
典型室内场景显著性稀疏识别
被引量：
2
2
作者
严晗
刘佶鑫
龚建荣
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期79-85,共7页
随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场...
随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种基于显著性检测的稀疏表示室内场景识别方法.该方法利用显著性区域检测算法提取出场景图像中人眼感兴趣的区域,并与稀疏表示结合进行场景识别.实验结果表明,将本方法应用在典型家庭室内场景(如卧室、厨房、衣帽间等),在识别正确率方面有一定的优势.
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关键词
场景识别
室内场景分类
显著性区域检测
稀疏表示
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职称材料
题名
一种基于干扰感知概率预测的无线异构Mesh网络带宽统计联合优化算法
被引量：
1
1
作者
赵海涛
朱洪波
刘南杰
董育宁
张晖
机构
南京邮电大学
通信与信息
工程
学院
南京邮电大学
物联网科技园
南京邮电大学教育部工程研究中心
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014年第2期19-26,共8页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329005)
国家自然科学基金(61302100
+7 种基金
61101105
61201162)
江苏省基础研究计划重点研究专项基金(BK2011027)
中国博士后研究基金(2013M531391)
教育部博士点基金(20133223120002)
江苏省高校自然科学研究基金(12KJB510022)
南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY211007
NY211006)资助项目
文摘
文中提出了一种基于IEEE 802.11的无线多媒体异构网络可用带宽评估算法,该算法通过研究分组碰撞概率和退避时间的相互影响计算发送端与接收端空闲时间的重叠概率,同时通过区分节点的繁忙状态和载波侦听状态来提高重叠概率估计的准确性。网络节点根据感知的信道剩余可用带宽,综合考虑流内和流间干扰,计算路径可行的发送速率和路径代价函数,以此选择最佳分组转发路径。NS2仿真结果表明,文中提出的带宽优化算法,与现有算法相比能够更加准确的感知链路的可用带宽,提高网络吞吐量,避免网络拥塞,为多媒体业务流的接入提供更好的QoS保障。
关键词
无线异构多媒体网络
概率预测
联合优化
quality
of
service(QoS)
Keywords
wireless heterogeneous networks
probability prediction
quality of service （QoS）
joint opti-mization
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
典型室内场景显著性稀疏识别
被引量：
2
2
作者
严晗
刘佶鑫
龚建荣
机构
南京邮电大学
通信与信息
工程
学院
南京邮电大学教育部工程研究中心
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期79-85,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金(61401220)
江苏省自然科学基金青年基金(BK20140884)
江苏省高校自然科学研究面上项目(14KJB510022)
文摘
随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种基于显著性检测的稀疏表示室内场景识别方法.该方法利用显著性区域检测算法提取出场景图像中人眼感兴趣的区域,并与稀疏表示结合进行场景识别.实验结果表明,将本方法应用在典型家庭室内场景(如卧室、厨房、衣帽间等),在识别正确率方面有一定的优势.
关键词
场景识别
室内场景分类
显著性区域检测
稀疏表示
Keywords
scene recognition, indoor scene classification, salient region detection, sparse representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于干扰感知概率预测的无线异构Mesh网络带宽统计联合优化算法
赵海涛
朱洪波
刘南杰
董育宁
张晖
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
典型室内场景显著性稀疏识别
严晗
刘佶鑫
龚建荣
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
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职称材料
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