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王伟: 作品数：29 被引量：74H指数：5; 供职机构：西安工程大学计算机科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学航空宇航科学技术电子电信更多>>

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针对交叉目标场景的带标签GM-PHD改进算法被引量：3: 2018年; 在多目标跟踪系统中,当目标航迹较为接近或交叉时,使用带标签高斯混合概率假设密度(GM-PHD)算法会出现目标漏检的现象。为此,提出一种改进算法来解决存在交叉目标情况下的多目标跟踪问题。在更新结束后对估计得到的高斯项标签进行管理,若估计目标数目减少,则需要判断目标航迹是否较为接近或者交叉。若目标接近或交叉,则对高斯项进行标签管理和权值重置,并重新估计目标状态和航迹,否则将目标减少视为正常的目标消亡现象,直接进行航迹管理。实验结果表明,与无标签算法及常规带标签算法相比,该算法可以更好地解决由目标交叉导致的漏检问题,并具有更高的稳定性。; 陈金广赵甜甜王明明王伟; 关键词：目标跟踪概率假设密度滤波信息融合状态估计

基于卷积特征融合的通用目标检测方法被引量：2: 2020年; 针对现有目标检测算法在检测时易受到图像尺度变化、目标间遮挡或截断等因素影响的问题,对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中不同层次的特征进行了研究,提出了一种融合深度网络卷积特征的目标检测算法。算法采用多阶段的特征复用和特征融合减少特征间相关性的损失,最终在PASCAL VOC 2007测试数据集上mAP(mean average precison,平均精度均值)值达到了84.21%;与未使用特征融合方法以及使用传统特征融合的方法相比,提出的方法将mAP分别提高了4.41%和2.71%。; 王伟潘秋羽王明明王道顺; 关键词：卷积神经网络目标检测

基于代理车辆的车载网络消息认证技术: 2022年; 车载自组织网络(vehicular ad hoc network,VANET)的固有特性使其存在诸多安全问题。特别地,当路边单元(RSU)的覆盖区域中出现大量车辆时,现有认证方法难以确保RSU快速对每辆车进行签名认证。因此,提出一种新的基于代理车辆的消息认证方法。代理车辆对其他车辆的消息进行验证,将验证结果传输给附近的RSU,RSU再验证代理车辆的输出结果,从而达到降低RSU计算开销的目的。在椭圆曲线离散对数问题下,证明了提出的方法满足消息认证的安全需求。仿真结果表明,与传统认证方法相比,采用所提出的认证方法验证3000条消息所需时间减少了76%,更高效地满足VANET的消息认证。; 王梦婷王伟张强刘沫萌; 关键词：隐私保护

基于卷积特征建模的目标检测方法被引量：2: 2021年; 现有依赖CNN的目标检测算法常采用特征融合的建模方式来丰富特征表达,虽然该方法一定程度上能有效改善多尺度目标检测,但是在针对复杂场景进行检测时却没有显著的提升。这主要受限于三个问题的影响:长路径特征融合造成的特征间相关性损失;仅设计了单方向的融合连接,忽略了反方向的语义信息弥补;忽略了有效感受野(effective receptive field,ERF)在多尺度检测中的重要性。针对这三点分别设计了二次融合结构(double fusion structure,DFS)、多分支融合模块(multi branch fusion module,MBFM)和感受野增强模块(receptive field enhance module,RFEM)。该方法利用DFS缩短特征层级间的相对路径,然后通过MBFM来同时弥补上层和下层的语义信息缺失,并使用RFEM建模特征通道,增大ERF区域。最终模型在PASCAL VOC 2007测试数据集上达到了85.4%的平均精度均值(mean average precision,mAP),与依赖传统建模方式的检测算法相比,提出的方法提高了2.6%。; 潘秋羽王伟王明明王道顺; 关键词：目标检测卷积神经网络

保持几何特征的导弹发射车模型简化算法: 2023年; 针对传统QEM算法对导弹发射车等三角形网格较多、结构复杂的三维模型简化时存在的几何特征丢失问题,提出了一种改进算法。在QEM算法的基础上引入三角形折叠,计算模型简化前后的体积比并通过计算局部顶点的高斯加权曲度得到网格显著度,将上述2种权值作为约束因子引入到三角形折叠误差代价中,通过折叠代价大小决定三角形折叠次序。实验表明:使用改进算法得到简化模型的平均误差稳定在0.069 mm内,简化后模型视觉以及几何质量明显优于传统方法,对于提高复杂军事模拟场景的渲染效率提供了理论基础。; 姜艺诺王伟田泽; 关键词：网格简化体积比双边滤波

省级网络安全应急管理问题及对策被引量：3: 2018年; 随着互联网的快速发展，网络安全问题日渐突出，我国各级政府需要加强网络安全应急管理建设，其中，省级网络安全应急管理具有特别重要的意义。; 赵旭王伟陈惠娟; 关键词：网络安全问题应急管理互联网

一种基于身份的车载网消息认证方法被引量：3: 2020年; 车载网(vehicular ad hoc network,VANET)的认证方法大多采用双线性对运算,不但计算成本较高,且存在节点身份易在非安全传输信道遭受泄露、消息认证速度不够理想等问题。为此,提出一种基于身份的消息认证方法,实现VANET环境下的消息认证。该方法在使用匿名认证保护用户隐私的同时,采用批量消息认证:一方面满足了车辆节点与路边单元节点间的消息认证的需求,另一方面确保了车载网络信息的安全传输。仿真结果表明:提出的方法执行批量验证过程的时间较传统方法提高了约72.5%,达到了降低运算复杂性的目的。; 王梦婷王伟张强刘沫萌; 关键词：匿名认证隐私保护车载自组织网络

基于Bezier曲线的移动模型研究被引量：5: 2015年; 现有的移动模型大多采用简单的、随机的直线运动来描述物体的移动模式,难以描述现实场景下规避障碍物的曲线移动模式。为解决现有移动模型存在的这些问题,提出一种基于Bezier曲线的移动模型。首先从理论上对该模型的应用进行了详细分析,其次提出了曲线场景下的节点概率分布的分析模型和算法,最后从多个场景进行了仿真验证和比较分析。研究结果表明,与典型的Random Waypoint模型相比,该模型不但可描述移动自组网在有障碍物约束的普遍现实应用场景,而且在同样的场景下具有更优的节点概率分布,使移动自组网表现出良好的动态特性,因此可为移动自组网的仿真研究提供现实的应用场景。; 张文静加云岗王伟; 关键词：移动自组网贝塞尔曲线

欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法被引量：1: 2015年; 欠观测条件下的增量卡尔曼滤波算法能够消除未知的量测系统误差,提高滤波精度。当系统的过程噪声和量测噪声为非高斯分布时,该算法不能直接使用。针对该问题,结合高斯和滤波算法,提出一种欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法。该算法将初始状态、过程噪声和量测噪声近似为高斯和的形式,然后按照增量卡尔曼滤波的思想对每个高斯项进行预测和更新,最后以累加和的形式对状态向量进行近似。仿真结果表明,该算法在非高斯噪声分布的情况下,既能成功地消除量测系统误差,又能有效地提高滤波估计的准确度和可靠性。; 陈金广张曼王伟马丽丽; 关键词：非高斯噪声卡尔曼滤波状态估计

基于遗传特征的车载网络分簇路由算法研究被引量：1: 2021年; 路由算法是车载自组织网络的通信基础。然而现有的路由算法存在高时延、通信性能不稳定等缺陷,难以适应车辆变道预警、超车预警、碰撞预警和车载网络安全预警需求。基于此,文中采用IEEE802.11p通信标准基于经典的曼哈顿街区提出了基于遗传特征的分簇路由(genetic-characteristics-based clustering routing,GCCR)算法。该算法在分簇算法基础上,采取选择、交叉、变异操作对服务节点进行筛选,利用遗传算法自适应、择优等特性对分簇路由算法进行优化,既达到对服务节点优化的目的,又防止算法陷入局部最优。实验使用NS2软件仿真,并与经典AODV贪婪路由算法和LEACH分簇路由算法进行性能比较。实验结果表明,提出的基于遗传特征的分簇路由算法在数据包投递率、传输时延、网络开销方面具有明显的优势,符合车载网络安全预警应用的要求。; 路婷王伟; 关键词：车载自组织网络安全预警分簇路由算法

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