吴凡
- 作品数：5 被引量：34H指数：4
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- 一种采用蚁群优化的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法被引量：12
- 2015年
- 针对无线传感器网络中多跳通信造成的"热区"等问题,提出一种采用蚁群优化的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法EUCRP-ACO.该算法同时考虑节点剩余能量、节点稀疏程度等因素来保证簇头的最优选择,确定簇的大小,均衡簇内通信能耗.同时将优化过的蚁群算法应用到的多跳的路径搜索中,选择最优能量路径完成簇头间信息传输,平衡簇间通信能耗.实验表明,与LEACH、HEED、EEUC算法相比,该算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络生命周期.
- 董国勇彭力吴凡闻继伟
- 关键词：非均匀分簇节点密度
- WSN中基于中位线分割的APIT定位算法被引量：7
- 2015年
- APIT是一种基于非测距的定位算法,定位过程中经常会发生误判.一方面,在判断未知节点是否处于邻居锚节点组成三角形的内部时有In-To-Out Error和Out-To-In Error两种错误.另一方面,存在邻居锚节点数目少而无法被定位的节点.针对以上问题,提出了改进的APIT算法,在算法中采用三角形中位线将区域分割成4个三角形,缩小定位范围并通过比较面积大小方法减少误判率,同时针对邻居锚节点数目小于3的情况,采用寻找锚节点的邻居锚节点的方法进行定位,增加了定位覆盖率.仿真结果表明,改进后的APIT算法能够有效的降低节点的定位误差.
- 吴凡彭力董国勇
- 关键词：无线传感网APIT
- 基于混合卷积神经网络的人头检测方法被引量：5
- 2018年
- 考虑到行人检测是视频监控领域的一项重要技术,其检测效果易受遮挡严重、光照不均等因素的影响,而人头检测是行人检测的重要研究内容,本文提出了一种基于混合卷积神经网络的人头检测方法。该方法将快速区域卷积神经网络(CNN)架构引入到局部模型的构建中,可以更好地获取图像的上下文信息,以得到更好的检测效果。通过全局模型预测头部的位置和尺度,利用成对模型确定待测目标间的成对关系。最后将局部、全局和成对模型融合成一个混合卷积神经网络框架,进行人头检测。研究结果表明,网络结构优化后的模型比多卷积神经网络方法在实时性显著提高52.3倍的同时,还可以将检测精度提高1.8%,计算复杂度和内存消耗也大大降低。
- 吉训生吴凡
- 关键词：行人检测人头检测上下文
- 基于权值和代价函数的WSNs非均匀分簇路由算法被引量：6
- 2015年
- 针对无线传感器网络(WSNs)中多跳通信造成的"热区"等问题,提出一种基于权值和代价函数的WSNs非均匀分簇路由(WCF-UC)算法。该算法采用权值的局部竞选簇首策略,簇首根据距离信息等构建大小不均的多个簇,通过考虑节点剩余能量、节点稀疏程度等因素来保证簇首的最优选择,簇内使用链式结构代替点对点通信,有效均衡簇内通信能耗。采用簇间多跳路由算法,使用一个代价函数,兼顾簇首剩余能量、簇内成员节点数量和位置信息,确定最优能量路径,完成簇间信息传输,平衡簇间通信能耗。仿真结果表明:与LEACH,HEED,EEUC等算法相比,该算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络生命周期。
- 董国勇彭力吴凡闻继伟
- 关键词：权值非均匀分簇代价函数路由协议
- 基于节点密度及路径优化的无线传感器网络定位算法研究被引量：4
- 2014年
- 无线传感器网络中非测距定位算法一般采用基于连通性或跳数信息方式进行定位,一跳范围内节点间的估算距离值均相同,不能体现实际的节点间距离大小;此外,当多跳的路径有较大的转折时,此时用路径的估距值代替实际距离也会出现严重的偏差。基于此,提出了新的节点间距离模型RPD,将节点间估距与周围节点的密度信息相关联,同时进行路径优化以使路径的估距更接近实际的距离。最后将新的距离模型运用到DV-Hop节点间估距阶段实现定位。通过仿真实验表明,改进的定位算法与传统的DV-Hop相比,在不同的锚节点比率和不同的通信半径的情况下,定位的误差率和稳定性都要优于传统算法。
- 吴凡彭力
- 关键词：无线传感网DV-HOP
