傳統(tǒng)的基于位置信息的服務(wù)（LBS）的隱私保護(hù)需要LBS提供者（簡(jiǎn)稱LSP）與用戶之間通過(guò)第三方作為中介來(lái)進(jìn)行信息交換，但這種模式極易遭到攻擊者攻擊。為此提出一種基于K-匿名機(jī)制的隱形空間算法KABSCA（k-anonymity based spatial cloaking algorithm ），通過(guò)移動(dòng)設(shè)備獨(dú)立建立一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)直接與LSP通訊進(jìn)而避免了第三方的安全威脅。仿真實(shí)驗(yàn)顯示:使用這種算法，用戶可以享受到高質(zhì)量的信息服務(wù)以及高度的隱私保護(hù)。
標(biāo)簽： hoc LBS 移動(dòng)Ad 環(huán)境
上傳時(shí)間： 2013-11-06
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使用ABI Cloud Mask算法，結(jié)合多種基礎(chǔ)的表數(shù)據(jù)，對(duì)MTSAT-1R衛(wèi)星圖像進(jìn)行了云掩膜分類。將衛(wèi)星圖像中的像素成功分為了4類：“晴空”“似晴空”“似云”“云” 。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本掩膜計(jì)算方便，達(dá)到了進(jìn)一步計(jì)算下一步數(shù)據(jù)的要求。
標(biāo)簽： MTSAT 衛(wèi)星數(shù)據(jù) 掩膜 閾值
上傳時(shí)間： 2013-10-19
上傳用戶：xauthu
一篇不錯(cuò)的傳感網(wǎng)絡(luò)定位算法文章
標(biāo)簽： 精確度 傳感器網(wǎng)絡(luò) 定位算法 覆蓋率
上傳時(shí)間： 2013-11-22
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為提高農(nóng)產(chǎn)品追溯效率、降低農(nóng)產(chǎn)品跟蹤、監(jiān)控成本，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、定位、跟蹤、監(jiān)控、銷售等全過(guò)程進(jìn)行了分析，給出了一種基于RFID農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)方案。重點(diǎn)分析了標(biāo)簽的唯一編碼方案、RFID防碰撞算法和RFID數(shù)據(jù)采集過(guò)濾算法，最后對(duì)RFID數(shù)據(jù)采集進(jìn)行了仿真與實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用結(jié)果表明對(duì)提高農(nóng)產(chǎn)品追溯效率、降低農(nóng)產(chǎn)品跟蹤、監(jiān)控成本有較明顯的效果。
標(biāo)簽： 物聯(lián)網(wǎng) 農(nóng)產(chǎn)品 關(guān)鍵算法
上傳時(shí)間： 2013-10-23
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文中詳細(xì)地介紹了正交投影子空間跟蹤算法（OPAST），它是一種基于最優(yōu)化問(wèn)題的方法，保證了每次迭代時(shí)權(quán)向量的正交性，并具有和PAST算法一樣的線性復(fù)雜度，以及與自然冪法（NP）一樣的全局收斂性。然而將其應(yīng)用于盲多用戶檢測(cè)時(shí)，在迭代一定次數(shù)后，會(huì)出現(xiàn)誤碼率突然增大現(xiàn)象，這就導(dǎo)致了算法性能的下降，為了解決這一問(wèn)題，文中提出一種方法，并通過(guò)仿真結(jié)果，證明它是行之有效的。
標(biāo)簽： OPAST 算法 多用戶檢測(cè) 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2014-11-11
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基于信號(hào)到達(dá)角度（AOA）的定位算法是一種常見(jiàn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位算法，算法通信開(kāi)銷低，定位精度較高。由于各種原因，估測(cè)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)位置可能存在不可靠位置，提出了一種改進(jìn)的基于信號(hào)到達(dá)角的定位方法，通過(guò)過(guò)濾誤差較大的估計(jì)位置，來(lái)提高定位的精度。仿真結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)算法很好地提高了定位精度。
標(biāo)簽： AOA 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)算法 節(jié)點(diǎn)定位
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：jennyzai
文中將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理應(yīng)用于參數(shù)辨識(shí)過(guò)程，結(jié)合傳統(tǒng)的 PID控制算法，形成一種改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法。該算法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立系統(tǒng)參數(shù)模型，能夠跟蹤被控對(duì)象的變化，取得較高的辨識(shí)精度。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)權(quán)系初始值敏感的缺點(diǎn)，優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)系數(shù)。通過(guò)BP算法修正BP網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整。仿真結(jié)果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強(qiáng)、穩(wěn)定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 控制器
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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在逆向工程的數(shù)據(jù)處理中點(diǎn)云采樣是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云精簡(jiǎn)，從而提高后續(xù)的建模效率。文中介紹了基于曲率的點(diǎn)云采樣算法，并進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)，對(duì)其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
上傳時(shí)間： 2013-11-09
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網(wǎng)絡(luò)提供了海量的共享資源，人們需要從網(wǎng)絡(luò)上搜索出自己感興趣的信息，由此產(chǎn)生了Web挖掘的問(wèn)題。Web挖掘就是借用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘，本文主要研究了實(shí)現(xiàn)文本挖掘的層次凝聚類算法，對(duì)于傳統(tǒng)的算法存在的問(wèn)題，提出了改進(jìn)的算法，研究了相似度值對(duì)整個(gè)算法過(guò)程的影響，設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)改變相似度值的計(jì)算公式。
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：banlangen
在網(wǎng)格環(huán)境中，如何對(duì)任務(wù)進(jìn)行高效調(diào)度是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。目前Min-Min調(diào)度算法是一個(gè)簡(jiǎn)單、快速、有效的算法，但它很難滿足網(wǎng)格任務(wù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求。在獨(dú)立型的任務(wù)調(diào)度模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于權(quán)值的改進(jìn)Min-Min調(diào)度算法。改進(jìn)后的算法通過(guò)量化網(wǎng)格任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和等待時(shí)間，解決了原有算法存在的高質(zhì)量任務(wù)和大任務(wù)等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法滿足了網(wǎng)格任務(wù)對(duì)優(yōu)先級(jí)和等待時(shí)間的服務(wù)質(zhì)量要求，是一種網(wǎng)格環(huán)境下有效的任務(wù)調(diào)度算法。
標(biāo)簽： Min-Min 網(wǎng)格任務(wù) 調(diào)度算法
上傳時(shí)間： 2014-12-29
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