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通过功率控制建立密度自适应的分簇无线传感器网络

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传感技术学报 2006年第6期19卷 2751-2753,2759页

作者：赵静陈向东西南交通大学信息科学与技术学院

无线传感器网络的分簇密度是不定的,通过控制簇头发射功率将能使分簇密度控制在合理范围内.无线传感器网络的“簇头———成员”结构与CDMA的“基站———移动台”结构相似,可以采用CDMA的功率控制机制对无线传感器网络的最小ID分簇算... 详细信息

无线传感器网络的分簇密度是不定的,通过控制簇头发射功率将能使分簇密度控制在合理范围内.无线传感器网络的“簇头———成员”结构与CDMA的“基站———移动台”结构相似,可以采用CDMA的功率控制机制对无线传感器网络的最小ID分簇算法进行优化.改进后的算法和步骤得到了描述,并给出了控制簇头发射功率的流程图.

关键词：无线传感器网络功率控制分簇算法密度自适应

密度自适应的无线传感器网络簇头功率控制技术

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密度自适应的无线传感器网络簇头功率控制技术

作者：赵静西南交通大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(WSN)是由大量低成本且具有传感、数据处理和无线通信能力的传感器结点自组织构成的多跳网络。可以在大范围内用于收集、处理和发布复杂的环境数据。无线传感器网络中的节点一般采用电池供电,可以使用的电量非常有限,而... 详细信息

无线传感器网络(WSN)是由大量低成本且具有传感、数据处理和无线通信能力的传感器结点自组织构成的多跳网络。可以在大范围内用于收集、处理和发布复杂的环境数据。无线传感器网络中的节点一般采用电池供电,可以使用的电量非常有限,而且对于有成千上万节点的无线传感器网络来说,对电池的更换是非常困难的甚至是不可能的。但是无线传感器网络的生存时间却要求长达数月甚至数年,因此,如何提高网络的有效性,增长网络的生存期是无线传感器网络研究中的重要问题。无线传感器网络大多采用分层结构。由于同簇节点通信使用同一信道,簇的大小直接关系到每个节点究竟具有多少通信能力。当簇内节点个数处于一个合适的范围时,网络才能发挥最好的性能。通常,无线传感器网络的节点是通过撒播的,节点分布不均,分布密度无法预测。成簇后,簇内节点数疏密不一。而簇内节点数是由簇头的覆盖范围决定的,簇头的覆盖范围又是由簇头的发射功率决定的,因此,我们希望通过调节簇头的发射功率使簇内节点数控制在一个合理范围内。 CDMA的功率控制机制已比较成熟,无线传感器网络的“簇头—成员”结构与CDMA的“基站—移动台”结构相似,可以采用CDMA的功率控制机制对无线传感器网络的最小ID分簇算法进行优化。本文详细对改进算法进行了描述,并给出控制簇头发射功率的流程图。另外,提出了一种采用模糊技术调整簇头功率以改变拓扑结构的方案。通过测量簇内节点数与理想节点数的差异,调整簇头发射功率。当簇内节点数离目标值较远时,通过比较大的步长使系统迅速逼近目标值。越趋近于目标值,步长每步调得越少,可以缩短系统的响应时间,减小系统的过调量,增加系统的稳定性。最后进行了仿真,实验结果证明通过分簇大小控制以后,网络的生存时间和通信量都有增加。

关键词：无线传感器网络功率控制分簇算法密度自适应模糊逻辑

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海洋数据下的密度自适应聚类算法

计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2523-2529页

作者：蒋华林森王鑫王慧娇桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

针对DBSCAN算法需要人工设定参数,且数在对不同疏密度的数据敏感度较低以及处理多维多密度的海洋数据时鲁棒性欠佳的问题,提出一种基于K-均值模型的多密度自适应聚类算法AM-DBSCAN(adaptive multi-density DBSCAN algorithm)。采用K-均... 详细信息

针对DBSCAN算法需要人工设定参数,且数在对不同疏密度的数据敏感度较低以及处理多维多密度的海洋数据时鲁棒性欠佳的问题,提出一种基于K-均值模型的多密度自适应聚类算法AM-DBSCAN(adaptive multi-density DBSCAN algorithm)。采用K-均值模型对数据进行初次聚类,分别以结果簇中距离最远两点的平均值及最小簇的样本数作为DBSCAN算法中的邻域半径(Eps)及邻域样本阈值(Minpts);以最短路径原则改进DBSCAN算法中Eps邻域判定方式,提高算法全局的可靠性及稳定性。实验结果表明,相对于DBSCAN聚类算法,AM-DBSCAN算法在处理密度不均的数据时在聚类准确度和聚类效率方面有所提升。

关键词： DBSCAN算法 K均值模型参数自适应密度自适应海洋数据

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基于最大连通度的密度自适应分簇算法

合肥工业大学学报（自然科学版） 2010年第1期33卷 60-63页

作者：程敏张维勇马学森合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心安徽合肥230009

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法所得到的簇结构,簇内节点的数目往往是不定的。文章采用CDMA系统的反向闭环功率控制技术对最大连通度分簇算法进行优化,通过控制簇头发射功率将分簇的大小控制在一定的范围内。通过仿真实验验证... 详细信息

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法所得到的簇结构,簇内节点的数目往往是不定的。文章采用CDMA系统的反向闭环功率控制技术对最大连通度分簇算法进行优化,通过控制簇头发射功率将分簇的大小控制在一定的范围内。通过仿真实验验证,改进后的算法在保证较少的簇数目的基础上延长了网络的寿命。

关键词：无线传感器网络功率控制最大连通度密度自适应

一种改进的无线传感器网络密度自适应冗余节点调度算法

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电视技术 2023年第8期47卷 32-36页

作者：何少尉浙江邮电职业技术学院浙江绍兴312366

节点休眠调度算法是无线传感器网络降低能耗、延长网络生存时间的有效手段。Ditian算法是节点休眠调度算法的一种。针对Ditian算法在节点低密度状态下存在的不足,提出一种改进的密度自适应冗余节点调度算法,通过对网络中节点密度的监测... 详细信息

节点休眠调度算法是无线传感器网络降低能耗、延长网络生存时间的有效手段。Ditian算法是节点休眠调度算法的一种。针对Ditian算法在节点低密度状态下存在的不足,提出一种改进的密度自适应冗余节点调度算法,通过对网络中节点密度的监测,自适应地调整节点休眠调度策略。仿真结果表明,改进后的算法能有效减少系统中的活跃节点数,延长系统寿命。

关键词：无线传感器网络 Ditian算法密度自适应节点休眠调度

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生产工序约束下物流资源多矛盾目标优化调度

制造技术与机床 2024年第6期 170-176页

作者：朱晓靖张捷上海开放大学静安分校上海200040 上海大学机电工程与自动化学院上海200444

在车间生产工序约束下,为了实现物流资源的多矛盾目标优化调度,提出了密度自适应MOEA/D算法的调度方法。对智能车间中生产工序约束下的物流调度问题进行了分析,并建立了最小化完工时间、物流车数量和惩罚成本等多矛盾目标的优化调度模... 详细信息

在车间生产工序约束下,为了实现物流资源的多矛盾目标优化调度,提出了密度自适应MOEA/D算法的调度方法。对智能车间中生产工序约束下的物流调度问题进行了分析,并建立了最小化完工时间、物流车数量和惩罚成本等多矛盾目标的优化调度模型。以MOEA/D算法为基础,设计了随邻域中染色体密度自适应变化的惩罚因子,调节了染色体多样性和算法收敛性,有效提高了算法的解集质量。将密度自适应MOEA/D算法应用于物流资源调度中并进行实验验证,结果表明:与MOEA/D算法、改进NSGA-II算法相比,密度自适应MOEA/D算法的解集质量更高、分布多样性更好。以3台物流车为例,密度自适应MOEA/D调度方案的完工时间最短,为749 min。实验结果证明了文章方法在物流资源多矛盾目标优化调度中的优越性。

关键词：生产工序约束物流资源多矛盾目标优化密度自适应 MOEA/D算法

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聚合全局-局部特征的真实点云语义分割

计算机工程与应用 2024年

作者：田媛赵明富宋涛熊海龙叶定兴王敏光纤传感与光电检测重庆市重点实验室重庆理工大学电气与电子工程学院

从真实点云场景中学习有效特征进行点云分割仍是具有挑战性的难题。为加强点云局部细粒度特征的提取能力并兼顾全局上下文信息，提出聚合全局-局部特征的真实点云语义分割网络。首先基于Pointnet++网络分层提取特征的思想，引入密度自... 详细信息

从真实点云场景中学习有效特征进行点云分割仍是具有挑战性的难题。为加强点云局部细粒度特征的提取能力并兼顾全局上下文信息，提出聚合全局-局部特征的真实点云语义分割网络。首先基于Pointnet++网络分层提取特征的思想，引入密度自适应局部邻域特征提取层学习点云局部细粒度特征，自动调节点云分组尺度，增强网络对于疏密不均点云的特征学习适应性。其次，在编码器和解码器中加入空间注意力模块，通过自注意力机制学习全局点间的相关性并通过残差连接缓解梯度消失问题。此外，采用了改进的空间编码，显式的表达空间结构，优化网络参数。最后，在公开数据集S3DIS和Semantic3D上进行实验，其中在S3DIS测试的平均交并比(mIoU)和总体准确率(OA)分别比基准PointNet++提高了16.9%和7.4%。

关键词：点云处理语义分割自注意力密度自适应局部特征编码

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中小型RC桥梁点云自适应分割及BIM建模

交通科技与管理 2024年第13期 1-3页

作者：王金刘斌王国强刘端阳张强北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京路桥瑞通养护中心有限公司北京鑫旺路桥建设有限公司

中小型钢筋混凝土（Reinforced Concrete,RC）桥梁BIM建模的关键在于准确分割构件点云，但现有分割方法存在精度较低的问题，导致生成BIM时效率不高。为此，文章提出一种点云密度自适应区域生长算法，引入密度因子自适应调整搜索半径和... 详细信息

中小型钢筋混凝土（Reinforced Concrete,RC）桥梁BIM建模的关键在于准确分割构件点云，但现有分割方法存在精度较低的问题，导致生成BIM时效率不高。为此，文章提出一种点云密度自适应区域生长算法，引入密度因子自适应调整搜索半径和阈值等参数，实现了桥梁构件点云的精准分割，简化了BIM建模步骤。在4座公共数据集和3座实地扫描的中小型RC桥梁分割实验中取得了显著的性能提升，准确率、召回率和平均交并比分别为90.85%、90.82%和84.31%。文章成果可用于桥梁全生命周期的智能化管理。

关键词：桥梁构件分割区域生长算法密度自适应点云桥梁BIM

顾及点密度变化的城市场景地面激光点云分类研究

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顾及点密度变化的城市场景地面激光点云分类研究

作者：张昕怡重庆交通大学

学位级别：硕士

地面三维激光扫描技术能够以非接触的方式获取目标地物表面的精确三维空间信息和真实形状,具有灵活、快速、准确度高、主动性强、实时获取等优点,广泛应用于城市规划、三维建模、无人驾驶等领域,已成为数字孪生城市建设、智慧城市建设... 详细信息

地面三维激光扫描技术能够以非接触的方式获取目标地物表面的精确三维空间信息和真实形状,具有灵活、快速、准确度高、主动性强、实时获取等优点,广泛应用于城市规划、三维建模、无人驾驶等领域,已成为数字孪生城市建设、智慧城市建设以及城镇信息化建设的关键数据来源。由于扫描距离、角分辨率等因素的影响,地面激光扫描数据存在密度分布不均匀的特点。远离扫描中心的低密度区域,点云空间的连续性较差,不易还原局部结构,给后续点云处理带来了挑战。针对上述问题,本文提出一种密度自适应特征提取方法,旨在改善地面激光扫描数据的点密度变化问题。文中主要对点云处理过程中的点云预处理、角分辨率估算、点云特征提取和分类等环节展开深入研究,主要研究内容如下:(1)点云预处理。对比和研究了常用的三种点云索引组织形式:规则格网、八叉树以及KD树索引。针对点云处理的不同目的,选择合适的索引方法。在点云滤波方面,对比了三种点云滤波方法——渐进加密三角网滤波、基于点密度分析的点云滤波和布料模拟滤波,最终使用布料模拟滤波来去除实验场景中的地面点,以减少地面点对后续点云处理的影响,减少点云数据量。(2)使用随机邻域的点云角分辨率估算。作为衡量点云数据精度的重要指标,角分辨率是影响地面激光点云密度分布的重要因素,通常被视为已知参数直接带入密度自适应相关算法,而在实际应用中,由于扫描仪器、传输格式等因素的限制,角分辨率未知的情况难以避免,而现有密度自适应研究中较少考虑这种情况,使得相关算法的通用性受到限制。针对这一问题,本文提出一种使用随机点邻域分析的角分辨率估算方法。该算法计算每个中心点光束与相应邻域点光束的夹角来构建直方图,通过统计不同区间宽度下的水平角和竖直角,从而得到最终的角分辨率估算结果。多组实测数据上的对比实验表明,和基于点间距的角分辨率估算方法相比,本文方法具有良好的角分辨率估算精度,对不同地物类型和参数设置具有很好的稳定性,能够为后续点云密度自适应处理提供数据支持。(3)顾及点密度变化的地面激光点云分类。针对地面激光点云数据点密度分布不均匀的问题,本文通过对影响地面激光点云点密度变化的因素进行分析,提出一种密度自适应特征提取方法。该方法在特征设计层面基于角分辨率改进传统投影密度特征,结合常用点云几何特征,构建一组用于描述点云形状、密度分布、几何表面等的密度自适应特征组合。最后使用随机森林分类器进行分类并评估特征重要性,通过对比实验验证了改进投影密度特征的有效性。通过在四组数据上的实验验证,相较于传统投影密度,本文方法能够减弱点云密度变化对特征提取的影响,提高多目标点云分类精度,尤其是对于杆状物、车辆、扫描伪影等小类别地物,点云的总体分类精度分别提高3.2%、6.48%、3.11%和0.33%,能够为地面激光扫描数据多目标分类精度的提升提供一种新的解决方案。

关键词：地面激光扫描密度变化密度自适应角分辨率点云分类