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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103327608B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310273064.4
申请日：2013-07-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00 , H04B17/318
Abstract: 本发明提供了一种稀疏化节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题。然后，采用LU分解的预处理方法，对观测矩阵进行预处理，使其有效地满足了约束等距性条件。最后，针对稀疏定位模型中，确定的稀疏信号是近似稀疏信号的问题，采用质心算法来提升算法的定位性能。本发明引入压缩感知理论，通过网格化感知区域能把节点定位问题有效地转化为稀疏度为1的N维向量重构问题，有效地挖掘了节点自身的特点来完成节点自定位。
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公开(公告)号：CN103327608A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310273064.4
申请日：2013-07-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种稀疏化节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题。然后，采用LU分解的预处理方法，对观测矩阵进行预处理，使其有效地满足了约束等距性条件。最后，针对稀疏定位模型中，确定的稀疏信号是近似稀疏信号的问题，采用质心算法来提升算法的定位性能。本发明引入压缩感知理论，通过网格化感知区域能把节点定位问题有效地转化为稀疏度为1的N维向量重构问题，有效地挖掘了节点自身的特点来完成节点自定位。
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公开(公告)号：CN103020955A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210464869.2
申请日：2012-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供的是一种邻域空间窗口的高光谱图像稀疏表示目标检测方法。其步骤是：步骤1：待检测像元的邻域空间窗口大小的确定；步骤2：利用贪婪追踪算法，计算邻域空间窗口内各像元的稀疏系数；步骤3：分别计算基于背景过完备字典重建的像元重建误差和基于目标过完备字典重建的像元重建误差，依据误差大小，判定像元是否为检测目标。本发明能够提高数据处理的可靠性、高效性，并进一步提高了目标检测的性能以及光谱图像目标检测处理的效率。
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公开(公告)号：CN103200669B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310056974.7
申请日：2013-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩感知理论的无线传感器节点定位方法。首先利用信标节点发送的特殊信息，得到所有节点到信标节点的连通信息；然后利用信标节点得到的连通信息得到采样矩阵，和目标节点得到压缩连通信息，通过压缩感知算法，得到目标节点和所有信标节点的相关系数。最后，使用这些相关系数得到每个信标对目标节点的权值系数，利用质心算法得到每个目标节点的估计位置。本发明引入压缩感知理论，充分的挖掘了目标节点和信标节点在地理位置上的相关性。由于该算法满足了4个条件，因此它是一种可靠的、有效的、通用的、适合大规模网络的节点自定位方法。
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公开(公告)号：CN103200669A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310056974.7
申请日：2013-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩感知理论的无线传感器节点定位方法。首先利用信标节点发送的特殊信息，得到所有节点到信标节点的连通信息；然后利用信标节点得到的连通信息得到采样矩阵，和目标节点得到压缩连通信息，通过压缩感知算法，得到目标节点和所有信标节点的相关系数。最后，使用这些相关系数得到每个信标对目标节点的权值系数，利用质心算法得到每个目标节点的估计位置。本发明引入压缩感知理论，充分的挖掘了目标节点和信标节点在地理位置上的相关性。由于该算法满足了四个条件，因此它是一种可靠的、有效的、通用的、适合大规模网络的节点自定位方法。
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