王旭
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- WRSNs中基于PE-FWA算法的周期性充电路径规划
- 2019年
- 针对无线传感器网络(WSNs)中能量短缺问题和大量数据收集的场景,提出了一种无线充电和数据收集的移动设备(MD)路径规划方法。将传感器网络划分为多个小区,移动设备周期性的遍历每个含有传感器节点的小区进行充电和数据收集,在保证传感器网络持续运行的前提下,最大化MD单位能量所收集的数据量。设计了一种基于种群熵的离散烟花算法(PE-FWA)求解问题,与MDSA、DFWA算法进行对比,实验显示PE-FWA具有更好的性能。在此基础上,进一步优化了PEFWA算法中锚点的位置,使得目标值提高了31.8%。
- 王旭魏振春吕增威冀建军
- 关键词：路径规划
- 空中视角下基于局部线性判别嵌入的目标跟踪方法被引量：2
- 2018年
- 空中视角下无人机的目标跟踪是在空中视角下辨认出运动目标,并且对目标进行准确且连续的追踪。如何实现在遮挡,尺度变化,实时性要求高的俯视条件下鲁棒的目标跟踪仍是亟待解决的问题。提出一种将采用局部线性判别嵌入(LLDE)特征提取的方法和核相关滤波训练分类器相结合的算法。LLDE是流形学习中的局部线性嵌入算法(LLE)的改进,通过在LLE的基础上构造了一个向量转换和距离标度模型,使得不同类的样本距离更远,同类样本距离更近,提高了分类精度有助于解决遮挡和尺度变化。同时核相关滤波训练分类器,能够快速的跟踪目标满足空中无人机跟踪的时实性要求。算法保持了相关滤波的快速跟踪算法实时性的优势,同时对遮挡和尺度变化有较好的稳健性。实验表明,与其他算法相比,算法在速度和精度方面有优势。
- 陆艳孙锐王旭
- 关键词：流形学习目标跟踪
- 一个高效的包处理入侵检测模型
- 2010年
- 提出了一个高效率的包处理入侵检测模型。包俘获装置俘获网络数据包就直接对其进行检测,而不是重组这些数据包后进行检测,这样就提高了检测的效率。现有的入侵检测产品为了降低系统的漏报率,均采用包重组机制。提出的模型将包重组机制和数据包关联处理进行结合,该模型在保证了检测攻击完整性的基础上提高了检测系统的效率。
- 王旭叶震夏竹青
- 关键词：入侵检测
- WRSN联合无线充电和数据收集的周期性充电规划被引量：3
- 2019年
- 针对无线可充电传感器网络中无线充电设备(WCE)兼顾充电和数据收集的情况,提出了联合无线充电和数据收集的周期性充电规划问题,并证明了该问题是NP-complete问题.首先分析了无线充电和数据收集对WCE路径规划的影响,根据传感器节点当前的剩余能量和数据量计算出WCE需要停留的时间;然后证明了最优方案是在周期时间最大化的前提下获得的;最后设计出多种群离散烟花算法(MFWA)求解该问题.在Matlab R2016a中生成不同节点数目的网络场景进行仿真,结果表明,MFWA算法的性能优于DFWA算法.
- 魏振春王旭吕增威丁煦冀建军
- 关键词：数据收集
- 采用局部线性嵌入的稀疏目标跟踪方法被引量：4
- 2017年
- 目标跟踪是从复杂的背景中辨认出运动目标,并且对目标进行准确且连续的追踪。如何在遮挡、形变、背景复杂的条件下鲁棒性跟踪目标仍是亟待解决的问题。针对遮挡和形变问题,提出一种局部线性嵌入(LLE)和稀疏表示的算法来有效的学习外观模板。其中LLE是流形学习的一种典型算法。在该算法中每个点的近邻权值在平移、旋转、伸缩变化下是保持不变的,因此可以用来提取目标的本质特征,发现数据的内在规律。算法首先采用局部线性嵌入提取低维特征,提取后的特征作为基向量与琐碎模板组成稀疏原型,稀疏原型用于模板的更新。算法保持了原有稀疏跟踪方法对遮挡处理的优势,同时对目标形变有较好的稳健性。实验结果表明,跟踪算法比其他7个常用的算法在9个视频序列中有较好的鲁棒性能。
- 孙锐王旭张东东高隽
- 关键词：目标跟踪局部线性嵌入流形学习
- 一个新的入侵检测分类算法
- 2010年
- 针对传统分类方法对入侵检测不均衡数据集中小类别攻击的检测率较低的问题,本文提出了一种欠抽样和二级分类结合的算法。用欠抽样方法对训练数据进行预处理,改善训练集的不均衡程度,用二次分类避免欠抽样中丢失有用信息。实验表明本文提出的算法对小类攻击有很好的识别精度。
- 夏竹青叶震王旭
- 关键词：入侵检测聚类ADABOOST算法
