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Target tracking in wireless sensor networks using adaptive measurement quantization

Science China(information Sciences) 2012年第4期55卷 827-838页

作者： zhou yan 1,2.li jianxun 2.& wang dongli 1 1 colleage of information engineering,{2.,xiangtan 411105,China 2.Department of Automation,Shanghai Jiao Tong university,Shanghai 2.02.0,China 1. colleage of information {2. Xiangtan University Xiangtan 411105 China2. Department of Automation Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240 China

Quantization/compression is usually adopted in wireless sensor networks (WSNs) since each sensor node typically has very limited power supply and communication *** consider the problem of target tracking in a WSN with quantized measurements in this *** is focused on the design of measurement quantizer with adaptive *** on the probability density function (PDF) of the signal amplitude measured at a random location and by maximizing the entropy,an adaptive design method for quantization thresholds is *** to the nonlinear measuring and quantization models,particle filtering (PF) is adopted in the fusion center (FC) to estimate the target *** Cram'er-Rao lower bounds (CRLBs) for tracking accuracy using quantized measurements are also ***,a simulation example on tracking single target with noisy circular trajectories is provided to illustrate the effectiveness of the proposed approach.

关键词： target tracking wireless sensor network adaptive quantization posterior Cram’er-Rao lower bound

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Interactive Multiple Kalman Filters based 3-D Target Tracking for Two Airborne Platforms with Bearings-Only Measurements

Interactive Multiple Kalman Filters based 3-D Target Trackin...

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第2.届中国控制与决策会议

作者： zhou yan 1 , li {2. 2.1. College of {2. engineering, xiangtan university, xiangtan 411105, China2. Department of Automation, Shanghai Jiao Tong university, Shanghai 2.02.0, China

Target tracking by two airborne platforms with bearings-only measurements has obtained distinct interest recently. It is a nonlinear problem that Kalman filter (KF) can not be applied directly. Using extended Kalman filter (EKF) to solve this problem will get high computational burden involved because the Jacoby and Hessian matrices for the measuring equation should be calculated online. In this paper, the triangular ranging formula is derived for two bearings-only platforms first. Then the location error is proved to be zero mean Gaussian noises. This enables the traditional Kalman filter applicable. To further improve the tracking accuracy, interactive multiple model (IMM) is adopted to estimate the target state from the converted measurements. Simulation for both non-maneuvering and maneuvering target is also included to illustrate the proposed approach has high accuracy with much lower computational burden.

关键词： Bearings-only Target tracking Interactive multiple model Kalman filter.

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基于RGB-D融合特征的图像分类

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计算机工程与应用 2018年第8期54卷 178-182,254页

作者：向程谕王冬丽周彦李雅芳湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411100

当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两... 详细信息

当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两种图像特征进行特征融合;其次,使用改进K-means算法对融合特征建立视觉词典,克服了传统K-means算法过度依赖初始点选择的问题,并在图像表示阶段引入LLC稀疏编码对融合特征与其对应的视觉词典进行稀疏编码;最后,利用线性SVM进行图像分类。实验结果表明,所提出的算法能有效地提高图像分类的精度。

关键词：深度图像 dense尺度不变特征变化(SIFT)特征 Gist特征 K-means算法局部约束线性编码(LLC)稀疏编码

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人工智能可解释性:发展与应用

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计算机科学 2023年第S1期50卷 9-15页

作者：王冬丽杨珊欧阳万里李抱朴周彦湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 悉尼大学电气与信息工程学院悉尼2006 百度美国研究院森尼韦尔94086

近年来人工智能在诸多领域和学科中的广泛应用展现出了其卓越的性能,这种性能的提升通常需要牺牲模型的透明度来获取。然而,人工智能模型的复杂性和黑盒性质已成为其应用于高风险领域最主要的瓶颈,这严重阻碍了人工智能在特定领域的进... 详细信息

近年来人工智能在诸多领域和学科中的广泛应用展现出了其卓越的性能,这种性能的提升通常需要牺牲模型的透明度来获取。然而,人工智能模型的复杂性和黑盒性质已成为其应用于高风险领域最主要的瓶颈,这严重阻碍了人工智能在特定领域的进一步应用。因此,亟需提高模型的可解释性,以证明其可靠性。为此,从机器学习模型可解释性、深度学习模型可解释性、混合模型可解释性3个方面对人工智能可解释性研究的典型模型和方法进行了介绍,进一步讲述了可解释人工智能在教学分析、司法判案、医疗诊断3个领域的应用情况,并对现有可解释方法存在的不足进行总结与分析,提出人工智能可解释性未来的发展趋势,希望进一步推动可解释性研究的发展与应用。

关键词：人工智能机器学习深度学习可解释性

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