基于SVD的无线多媒体传感器网络图像压缩机制

针对无线多媒体传感器网络图像压缩问题,从节点协作特性出发,提出了一种基于奇异值分解的图像压缩传输方案.首先研究了基于SVD的分块图像自适应压缩算法,以平衡网络能耗为目标,将相机节点和普通节点按照角色分工,协作完成图像采集、压缩和传输工作.相机节点负责采集图像信息,然后将图像分块发送给簇内普通节点;簇内普通节点对分块图像进行自适应压缩并将数据发送给簇头节点;簇头节点再将压缩后的数据转发至基站.仿真结果表明,提出的网络拓扑方案和图像压缩传输机制极大地缓解了图像采集节点的能耗压力,有效地平衡了网络的节点能耗.与JPEG2000协同图像压缩方案相比,基于SVD的图像处理方案的网络总能耗更少;且后者能够有效地对图像进行压缩传输,平衡网络能耗,延长整个网络的生命周期.     

无线传感器网络基于节点调度的双簇头路由协议

为了延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇与节点调度相结合,提出了一种基于节点调度的双簇头的路由协议.该算法利用节点调度实现网络中冗余节点查找,减少分簇时活跃节点;考虑节点和基站的距离及能量,优化选择主、副簇头,副簇头优先选择冗余节点.主簇头用以收集和融合簇内节点的信息,副簇头负责与基站进行通信.仿真结果表明,新算法能有效节约网络能量、平衡节点能耗、延长网络生存时间.     

一种WSN消冗降耗多跳路由发现算法

针对无线传感器网络(WSN)中多跳路由转发带来的数据冗余传输、簇头网络能耗较大及网络生存周期较短的问题,提出一种全局动态优化的消冗降耗多跳路由发现算法.通过优化路径权重参数,改进多跳路由选择策略.在簇头分配接收数据时隙问题上引入双射频分工方式,减小接收簇头节点信息及向其他节点转发信息带来的数据冗余传输,在减小整个网络耗...     

基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法

以应用于隧道结构健康监测的无线传感器网络为基础,针对长线形的隧道结构和分布式的节点布置,提出了超长线状多跳非均匀分簇结构.通过考虑节点剩余能量和优化簇头分簇半径,降低并平衡节点能耗.针对传感器数据冗余量大的问题,提出了基于超长线状分簇结构的分布式卡尔曼滤波融合算法.利用单节点不同时刻的数据,通过卡尔曼滤波器得到局部估计值,降低数据时间冗余度.在簇头节点端和汇聚节点端分别实现分布式卡尔曼滤波融合算法,降低数据空间冗余度,达到具有一致性的网络数据估计值.实验结果表明:该方法能有效实现超长线状分簇结构下的分布式数据融合,具有高可靠性和准确性.     

基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法

针对非均匀分簇路由算法中频繁簇头选举带来的簇内和簇间能耗、网络部署密集易造成数据冗余等问题,提出一种基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法(HGUC)。首先,将网络正六边形网格划分,遍历选举每个网格能量最大的节点作为备选簇头;其次,考虑最优簇头数、剩余能量和节点密度确定最终簇头和修改竞争半径,从而减少能耗,降低数据冗余。仿真结果表明,HGUC算法与LEACH算法、非均匀成簇EEUC算法对比,网络生存寿命分别延长了58.84%、51.68%.     

基于信息熵的无线传感器网络数据融合方案

为了有效地节省无线传感器网络节点的能量,提出了一种基于信息熵的层簇式数据融合方案.首先,该方案对传感器采集的历史数据进行分析.然后,利用并查集划分等价类的思想将存在数据冗余的节点尽可能地划分到一个簇中,并周期性地选取簇头节点对簇内节点数据进行融合处理.最后将所提方案与传统的LEACH协议在分簇和数据融合2方面进行了仿真比较.实验结果表明:相比于传统的LEACH协议,所提方案分簇更为合理,显著减少了节点的能量消耗,延长了网络生存周期.     

无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法

针对无线传感器网络LEACH路由协议簇头分布不均匀、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题,提出基于DCHS簇头选择策略的无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法LEACH-MUL。该算法在非簇头节点中选择一个节点作为通信簇头节点,其它簇头节点进行融合后的数据发送到该簇头节点并进行数据再次融合,最后通信簇头节点将数据融合后的结果数据发送到基站BS。LEACH-MUL算法能够有效地均衡节点能耗,提高能量利用率,延长网络寿命。     

传感器网络中一种基于簇的路由算法的研究

为了降低无线传感器网络中节点的能量消耗,提高网络生存期,提出了一种基于簇的路由算法.该算法首先采用K均值动态聚类算法将网络分簇,靠近Sink节点处具有更多的簇;其次利用数据汇聚路由算法寻找从簇头节点到Sink节点的路由;最后由当前簇头根据节点剩余能量及邻居节点的位置重新选择下一轮的簇头,并由新簇头形成簇间路由.仿真计算证明该算法是合理有效的,达到簇内节点能量均衡消耗的目的,同传统分簇算法相比,具有更长的网络生存期和更低的通信能耗.     

基于数据引流的无线传感器网络能量空洞避免研究

无线传感器网络中,节点数据产生速率的动态变化会导致能量空洞现象的出现.为避免能量空洞的出现,在非均匀分簇网络中提出了一种基于数据引流的能量空洞避免策略FRUC.节点数据产生速率动态变化的真实场景下,对分层网络中各层簇头节点的平均能耗进行计算和分析.在此基础上,将网络各层层高取为不同值,以满足数据产生速率变化未知条件下,各层间的簇头节点在一个簇周期内的能耗之和相等.进一步,为均衡每一层内的簇头节点能耗,将数据引流至下一层网络中负载更低的簇头.仿真实验表明,FRUC算法不仅能有效均衡网络各层间簇头节点的能耗,也能有效均衡各层内各簇头节点的能耗,从而避免能量空洞现象的出现.     

基于环形缓冲区的WSN数据融合技术研究

无线传感器网络监测系统中,环境变化缓慢和节点感知范围重叠所造成的冗余数据会增加节点的数据发送量,降低信息收集效率并导致传感器节点过早死亡.因此,提出一种基于环形缓冲区的簇内数据融合方案.所有节点采用环形缓冲区存储数据.源节点基于环形缓冲区采用二值化相似函数和滑动四分位检测法,在保证数据时间关联性的同时剔除冗余数据和瞬时性异常数据.簇头节点基于加权皮尔逊距离的改进支持度对从源节点接收到的数据进行加权融合.仿真实验表明,所提出的方案在网络剩余节点数、网络剩余能量和网络发送数据包数等3个方面有明显的优势.     

基于序列图像的全景图像拼接

基于图像建模和绘制的虚拟环境构造是近年来虚拟现实技术研究的热点。其中基于序列图像的全景图像拼接技术研究是虚拟环境临场感的一个关键因素,文章以普通照相机拍摄的序列图像为基础,通过相邻两幅序列图像差值图像极值点的搜寻,可以快速提取两幅序列图像之间的重叠部分,并采用线性加权法使得缝合后的图像自然、逼真。最后给出了本算法在PC机拼接的效果图。     

图像拼接技术在太极动漫创作中的应用

以制作《太极拳》动漫为例将图像拼接技术应用到制作真实感3D模型贴图上,以简化模型贴图的制作.使用数码相机采集一组具有一定重叠区域的图像,进行投影后,采用Harris角点检测算法对该组图像进行特征点提取,然后使用快速RANSAC方法过滤特征点,最后对拼接图像采用多分辨率融合算法进行图像融合,使最终输出的图像达到令人满意的视觉效果.     

一种新的基于像素交迭的图像插值方法

提出一种图像插值算法，将图像像素看成矩形块而非像素点，利用插值图像的矩形像素块由尺寸放大(或缩小)的原始图像的像素所占的百分比，将原始图像做放大或缩小变换，从而在最大程度上保留了原始图像的数据．即使经过多次的缩放变换，也不至使图像失真。     

基于小面元配准的倾斜遥感图像拼接

针对倾斜遥感图像拼接中存在配准精度不高,重叠区域出现重影的问题,提出了利用三角网进行小面元配准及加权融合的拼接方法。首先,求解全局单应性矩阵进行图像预对齐,并利用转换矩阵提取图像重叠区域;其次,利用特征匹配对构建重叠区域Delaunay三角网并对相应三角网逐个进行仿射变换实现精确配准;最后,利用渐出渐入式融合消除图像重叠区域重影,提高了图像拼接目视效果。通过主观评价(CCIR500-1的主观评价标准)与客观评价[峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)评价和结构相似性(structural similarity index, SSIM)评价]相结合的方式对图像配准及拼接质量进行评价。实验结果表明:该方法能够有效提高图像配准精度,消除图像拼接重叠区域的重影,相比于当前主要算法,该算法配准精度更高,图像拼接目视效果更好,能有效地应用到倾斜图像拼接领域。     

基于分簇结构的P2P流媒体混合分发算法

提出了一种基于分簇结构的混合分发算法,算法采用分簇的方法将流媒体中的节点资源进行簇划分,形成由簇头、簇内节点构成的分簇网络结构,簇头与簇内节点通过拉拽算法来获得数据,而簇头间采用推送分发算法.仿真结果表明,该算法能提高数据块复制速度,减少数据传播时延,有效降低系统的控制开销,提高了播放连续度.     

全景图像拼接技术研究现状综述

图像拼接技术作为合成全景图像的工具得到较快发展;图像拼接技术就是把若干幅有重叠部分的图像合成一幅大视角宽幅面的图像;主要对图像拼接技术的应用、国内外发展现状以及面临的问题进行了较为详细的介绍;最后对图像拼接技术的未来研究做了展望,提出了一些改进的思路,为进一步深入研究图像拼接技术提供参考。     

无线传感器网络中改进的HEED分簇算法

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议在能量消耗、拓扑控制以及数据融合等方面具有优势。采用完全分布式产生簇头的HEED协议具有分簇速度快、簇头均匀等优点。但是HEED协议没有考虑网络中节点的移动性,当邻居节点距离发生变化时,通过簇内最小平均功率（AMRP）决定节点属于哪个簇会导致簇头能量开销过大,网络生命周期减小等问题。针对HEED分簇算法存在的问题,提出了一种基于稳定性的S HEED分簇算法。S HEED协议以稳定性作?问淳龆ń诘愕乃舸兀饩隽艘蛭贫源吹拇啬诮诘愫痛赝纺芰肯墓呶侍狻７抡媸笛橹っ鳎琒 HEED算法有效的减少了簇头节点的能耗,延长了网络寿命。     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

能量高效的无线传感器网络稳定分簇路由协议

针对无线传感器网络能量受限和能量消耗不均衡问题,提出了一种能量高效的稳定分簇(energy-efficient steady clustering,EESC)路由协议,其核心思想是:当前簇头根据其簇成员节点的剩余能量信息决定下一轮簇头,下一轮簇头上任后,非簇头节点根据能量距离函数决定加入哪个簇头,簇间通过簇头最小能量耗费判定依据来决定采用单跳还是多跳通信方式向基站发送数据.EESC路由协议每轮产生的簇头数量稳定,综合了分布式和集中式两类分簇协议的优点.实验结果表明,EESC路由协议不仅高效地利用了网络节点有限的能量,而且均衡了节点的能量消耗,显著地延长了网络的存活时间.