公共文化服务平台

共 11 条记录，以下是 1-9

全选清除导出

排序方式：

A Novel Trust Model Based on Bayes Statistics: Based on Bayesian statistics,this paper presents a novel P2P trust model BTtrust.The history records of transa...; Hai-Mei Xu; 文献传递

稀疏随机矩阵有限等距性质分析被引量：17: 2014年; 稀疏随机矩阵由于具有存储容量小、编码和重构复杂度低、易于更新等优良特性而适用于分布式应用。为确保稀疏随机矩阵可作为压缩感知观测矩阵,该文证明了稀疏随机矩阵的有限等距性质(RIP)。首先,证明了测量矩阵满足有限等距性质等价于其子矩阵的格拉姆矩阵特征值分布于1附近;在此基础上,证明了当测量值个数满足特定条件时,稀疏随机矩阵以接近于1的概率满足有限等距性质。仿真实验表明,稀疏随机矩阵在保证稀疏信号精确重建的同时,大大节约了测量和重建所需的时间。; 张波刘郁林王开; 关键词：压缩感知测量矩阵

线性回归的分布式压缩采样算法被引量：2: 2014年; 为减少无线传感器网络数据传输量,进而延长网络的生命周期,研究了一种联合线性回归和压缩感知的分布式采样方法。依据节点数据的相关性对网络进行分簇,将感知数据显著线性相关的传感器节点划分到同一簇中。以此为基础,提出了一种基于线性回归的分布式压缩采样算法,该算法联合运用线性回归和压缩感知理论重构节点数据,实现了低速率采样条件下节点数据的高精度重构。对实测温度数据进行仿真实验,结果表明,与等间隔采样相比,该算法减少了71%的采样值个数。; 张波刘郁林常博文张建新; 关键词：无线传感器网络压缩感知分簇

一种高维航迹融合协方差交集算法降维实现方法: 2013年; 在互相关性未知的分布式融合系统中,协方差交集算法是一种有效的融合算法,但其在融合高维航迹时存在计算量大、精度低的问题,为此对高维航迹进行了降维处理,把高维航迹的融合变为多组二维航迹的融合,从而得到了一种降维的协方差交集算法(Dimensionality Reduction Intersection Algorithm,DRCI)。理论分析表明该算法能有效降低运算量,仿真实验结果表明,该算法的精度高于协方差交集算法(Covariance Intersection,CI),与Kalman融合算法处于同一水平。; 钱广华李颖骆荣剑; 关键词：降维

基于概率稀疏随机矩阵的压缩数据收集方法被引量：8: 2014年; 测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时,让参与投影值计算的节点分布集中化,从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上,为提高网络数据重构精度,又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明,与稀疏随机矩阵和稀疏Toeplitz测量矩阵相比,采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗,且重构误差更小。; 张波刘郁林王开王娇; 关键词：无线传感器网络压缩感知数据收集

基于差值信号稀疏模型的分布式压缩感知被引量：3: 2012年; 利用无线传感器网络的空间相关性,构建了一种差值信号稀疏模型,该模型适用于对同一物理现象或事件进行监测的传感器网络应用。在差值信号稀疏模型的基础上,提出了一种适用于该模型的分布式压缩感知算法,该算法能够在节点间不通信的情况下实现对差值信号的编码。仿真结果表明,与单独重构相比,提出的算法可以用更少的观测值联合重构出信号群,以能量有效的方式满足了无线传感器网络的应用。; 张波刘郁林张建新; 关键词：无线传感器网络压缩感知

基于最佳联合稀疏表示的分布式压缩感知算法被引量：3: 2012年; 通过探索无线传感器网络节点感知数据的时空相关性,可以构建适用于不同应用情形的联合稀疏模型。利用联合稀疏模型,提出了一种适用于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法采用联合编码联合解码的方式,充分利用了信号内部和信号之间的相关性,从而可以用更少的观测值实现信号群的精确重构。与单独编码单独解码相比,采用联合编码联合解码的方法,在保证信息可靠传输的前提下,减少了整个网络的数据流量,节约了宝贵的能量资源,以能量有效的方式满足了传感器网络的应用。; 张波刘郁林张建新; 关键词：无线传感器网络

机动目标跟踪中一种机动频率和方差自适应滤波算法被引量：13: 2013年; 在机动目标跟踪中,"当前"统计模型("Current"Statistical model,CS)需要预先依据经验设定机动频率和加速度极限值,当预先设定的值与目标的实际运动状态不一致时,将造成较大的跟踪误差。为克服上述问题,该文首先从"当前"统计模型的离散状态方程中,导出了一种机动频率自适应算法,然后对张安清及巴宏欣等人提出的加速度方差自适应算法进行了改进。仿真实验表明,在综合运用上述机动频率自适应和加速度方差自适应算法的基础上,对CS模型修改后,得到的机动目标跟踪自适应滤波算法(Mending CS based Adaptive Filtering algorithm,MAF),能够有效增强基于CS模型的机动目标跟踪自适应滤波算法(CS based Adaptive Filtering algorithm,AF)对目标运动状态变化的自适应能力,并且在低噪声环境下,跟踪精度比AF算法有所提高,算法收敛速度可达到AF算法的2倍,在强噪声环境下,目标机动阶段的跟踪精度提高近2倍,匀速阶段的精度与AF算法相当,算法的收敛速度可达到AF算法的4～10倍,因此,MAF算法具有较强的抗干扰能力。; 钱广华李颖骆荣剑; 关键词：机动目标跟踪

一种基于改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法: 2013年; 针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整优化的问题;以及标准"当前"统计模型在跟踪非机动或弱机动目标时,精度不高的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变化关系、卡尔曼滤波的新息与加速度方差关系的基础上,提出了一种高效的机动频率和加速度方差双变量自适应算法。仿真结果表明该算法能够很好地自适应目标的加速度变化;并能有效提高跟踪精度,大大提高了对非机动或弱机动目标的跟踪精度。; 钱广华李颖骆荣剑; 关键词：机动目标跟踪

全选清除导出

共1页<1>

重庆市自然科学基金(CSTC2011BA2016)