基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法

提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除.根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标.设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合.实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90％以上.     

基于改进的随机森林的人体部件识别

姿态估计是自然人机交互最为重要的环节,人体部件识别是姿态估计的重要步骤。本文介绍了一种基于特征预筛选的改进的随机森林的方法来识别人体各个部件。与传统的随机森林构造不同,在该方法中,对于特征空间十分庞大的实例给出了特征预筛选方法,使得每个分裂节点的特征子集更为高效。该方法既保证了树与树之间的独立,又保证了每棵树的分类性能。在树与树之间的组合中,根据人体部件构造,引入了和分层树的组合模型方式,提高了差异较小类的分类性能,进而提高了森林的准确性。     

图像压缩的小波系数模型

通过对3种经典的小波系数模型(EZW模型，SPIHT模型，EBCOT模型)进行仿真实验，表明SPIHT的压缩性能优于EZW(平均高0．6dB)，而EBCOT的压缩性能又优于SPIHT(平均高0．5dB)，再通过对3种模型的分析，明确了3种模型性能差异的根源在于对于带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性的不同利用。最后，综合上述3种模型的优点，充分利用于带内小波系数的相关性和子带间小波系数的相似性，提出了一种新型小波系数模型。实验表明该模型在压缩比方面优于上述3种模型。