国家自然科学基金(61072148)
- 作品数：4 被引量：24H指数：2
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- 相关机构：南京理工大学南京林业大学泰山学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进的微粒群算法的WSN节点部署策略被引量：2
- 2011年
- 在无线传感网络部署中,必须保证无线传感器节点能够有效地覆盖被监测区域。为了减少节点部署时产生覆盖盲区,提高网络的覆盖率,本文提出了一种基于改进微粒群算法的无线传感器网络节点部署优化策略,以网络的覆盖率为适应值函数,将传感器节点的部署问题转化为目标优化问题,通过采用k-means聚类算法划分子种群,并且对子种群进行动态重组,减弱微粒对局部最优点的追逐,实现对基本PSO算法的改进,有效地解决了标准PSO算法中的粒子"早熟"问题,同时也加快了算法收敛速度。实验结果表明,该部署策略最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效提高了网络覆盖率。与基本微粒群算法、传统遗传算法和蜂群算法的优化效果相比较,其覆盖率分别提高了4.11%、9.75%和5.25%。
- 郑磊朱正礼侯迎坤
- 关键词：无线传感器网络微粒群算法K-MEANS聚类
- 基于分而治之及Hash链表的图分类算法被引量：2
- 2013年
- 主流的图结构数据分类算法大都是基于频繁子结构挖掘策略。这一策略必然导致对全局数据空间的不断重复搜索,从而使得该领域相关算法的效率较低,无法满足特定要求。针对此类算法的不足,采用分而治之方法,设计出一种模块化数据空间和利用Hash链表存取地址及支持度的算法。将原始数据库按照规则划分为有限的子模块,利用gSpan算法对各个模块进行操作获取局部频繁子模式,再利用Hash函数将各模块挖掘结果映射出唯一存储地址,同时记录其相应支持度构成Hash链表,最后得到全局频繁子模式并构造图数据分类器。算法避免了对全局空间的重复搜索,从而大幅度提升了执行效率;也使得模块化后的数据可以一次性装入内存,从而节省了内存开销。实验表明,新算法在分类模型塑造环节的效率较之于主流图分类算法提升了1.2～3.2倍,同时分类准确率没有下降。
- 孙伟朱正礼
- 采用空间极化时频分布的跳频信号多参数联合估计算法被引量：11
- 2015年
- 为了在欠定条件下利用信号二维波达方向(2D-DOA)与极化状态进行跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,提出了一种基于空间极化时频分布(SPTFD)的FH信号多参数联合估计算法。首先利用FH信号时频域特征以及阵列流型建模方法,建立FH信号的极化敏感阵列快拍数据模型;然后通过组合时频分布构造各跳信号的SPTFD矩阵;在此基础上,根据秩损理论对方向和极化信息进行去耦合,利用旋转不变子空间原理估计俯仰角;通过一维搜索和方程求解来估计方位角与极化参数,最终实现了2D-DOA与极化参数的联合估计。新算法无需多维参数寻优和配对,估计精度高。仿真结果表明:该算法能在欠定条件下精确估计FH信号2D-DOA和极化参数;当阵元数为4、信噪比大于6dB时,空间5个FH信号所有参数的均方根误差均小于1°。
- 张东伟郭英齐子森张坤峰张波侯文林
- 关键词：跳频时频分布参数估计
- 基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略被引量：9
- 2012年
- 将无线传感器网络节点分布部署问题形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数。针对该模型提出基于人工鱼群与微粒群的混合算法的无线传感器网络节点部署优化策略。微粒群算法搜索效率高,而人工鱼群算法进行搜索时有很好的全局性。AFSA-POS算法将这两种算法相结合,局部搜索速度快,而且有效地解决了标准PSO算法中的粒子"早熟"问题。最后使用MATLAB进行了实验,结果表明提出的算法减少了迭代次数,并且提高了网络覆盖率,相对于人工鱼群算法和微粒群算法来说能取得更好的效果。
- 孙伟朱正礼郑磊侯迎坤
- 关键词：微粒群算法人工鱼群算法
