基于地理位置划分的无线传感器网络分簇算法

利用分簇算法延长无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。基于经典的LEACH路由算法,提出了改进:主要体现在对节点地理位置的划分和在成簇过程中考虑传感器节点的剩余能量以及簇头与非簇头之间的距离。最后用Matlab对LEACH算法和改进后的算法进行仿真,证实了改进后的算法在网络生存时间上比LEACH算法有了很大提高。     

基于改进的小波阈值去噪和二级判断模型的说话人识别

针对目前说话人识别系统中噪声使得识别率严重下降的问题,在特征提取前用小波阈值去噪方法对带噪语音进行去噪处理.对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,小波阈值中的噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,将改进的小波阈值去噪结合一种二级判断模型提高噪声环境下的说话人识别率.在不同信噪比条件下进行试验,改进的小波阈值去噪法优于传统小波阈值去噪方法,改进后的阈值函数与二级判断模型相结合的识别率比原始语音DTW模型提高了7.9%,比原始语音GMM提高了4.6%,对于短时语音有较好的识别率.     

A Survey of Secure Routing in Wireless Sensor Networks

We analyze and summarize the literatures on secure routing protocols published since 2003.Firstly,threats and attacks on sensor network routing are sorted and summarized.Then the current secure routing protocols are also classified.According to the taxonomy,some typical secure routing protocols are clarified particularly.Besides,the advantage and disadvantage of these secure routing protocols are compared and analyzed.Finally,we conclude this paper and prospect the future work.     

多维正态分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计

在N P（θ,Σ）和方差Σ已知情况下,给出了多维正态分布多维参数均值θ=（θ1,θ2,…,θΡ）估计的损失函数和风险函数的Bayes估计。     

盗伐、滥伐林木材积测算及定案研究

盗伐、滥伐林木材积数量是对案件定性、对行为人处罚的重要依据。目前材积测算的方法较多,相关法律法规对测算方法没有统一规定,导致同一案件出现多个测算结果。笔者采用案例研究、调查访问、模拟现场调查等方法,根据涉案林木的状态,分别对几种常用的测算方法的精度进行了比较研究,提出应根据不同案情确定材积测算方法;同一案情有多种测算方法时,应优先选用精度较高的方法,使测算结果具有唯一性,并经司法机关认可取得合法性。这样对盗伐、滥伐林木案件进行定案时可减少争议的出现,缩短办案时间,提高办理毁林案件的质量。     

应用探地雷达数据提取填土路基含水量的方法

目的为了从地质雷达测量数据中定量提取土路基的含水量。方法根据电磁理论和现代信号处理原理,提出了应用小波反射系数估计和层速度估计定量提取土体相对介电常数的方法,应用该方法对陕西本地的土壤介电常数和含水率进行了详细地研究并与实验测试数据相比较。结果小波反射系数估计法和层速度估计法是定量提取填土路基含水率非常有效且实用的方法。结论利用地质雷达结合土体的物理特性,可以实现公路填土路基土体含水量的无损定量检测。     

动态跟踪中背景补偿与目标运动估计

针对目标的观测位置信息中混入了背景运动的问题,提出一种特征点集与稀疏光流场相结合的背景补偿方法.通过Harris算子找出一组特征点,在相邻帧中通过计算每个特征点的局部最优匹配区域得到稀疏点集的光流向量.根据其光流方向概率分布,最终计算出背景的偏移量.通过背景补偿,得到目标的真实偏移量序列,带入Kalman滤波方程,对下一帧中目标的运动状态进行实时估计.实验表明,背景补偿后的预测精度在10个像素之内,每个均值迁移跟踪单元大约需要10ms,提高了跟踪的稳定性,有效减少了迭代次数.新的跟踪器能满足动态实时跟踪的要求.     

基于有色噪声卡尔曼滤波的GPS多径估计研究

在最大似然多径估计技术的基础上,提出了一种新的基于有色噪声卡尔曼滤波的全球定位系统(GPS)多径信号估计技术.建立了GPS多径信号的卡尔曼滤波估计模型,推导了观测噪声为有色噪声的卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,阐述了有色噪声的形成过程,推导了卡尔曼滤波的递推公式.实验结果表明,提出的设计技术可以在20dB·Hz的载噪比条件下对多个GPS多径信号进行较精确的估计.     

基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

一种基于多尺度的GPS动态滤波方法

以GPS动态滤波方法为研究对象,首先采用了多尺度分析方法,将机动载体的"当前"统计模型与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合;然后结合常规卡尔曼滤波算法,建立起GPS动态滤波的多尺度数据融合估计新算法;最终在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值。将上述算法应用于GPS的动态滤波中,仿真结果表明,该算法相对于原始算法可有效提高目标状态的估计精度。