摘要：为优化无线传感器网络的部署问题,提出一种新的无线传感器网络三维部署优化方法.在增强灰狼优化算法的基础上,通过在外层位置更新策略中引入自适应权重方法,平衡了增强灰狼优化算法开发与勘探之间的搜索.在马鞍形曲面山坡上进行仿真实验,实验结果表明,在50个节点下,该方法在保证连通的情况下最高覆盖率可达97.58%,平均覆盖率可达96.74%,与其他算法相比提高了1.64%~3.87%,可以有效提升无线传感器网络的覆盖率,增强无线传感器网络的服务质量.

摘要：对传统的基于视觉物体识别的室内定位算法中物体识别不准确导致定位精度低的问题,提出了一种改进的并行全卷积神经网络(Parallel-Fully Convolutional Neural Network,P-FCN)物体识别算法。该改进算法通过将传统FCN网络并行化,实现在样本不平衡的训练情况下,网络能够对图像中的物体进行像素级的准确分类,从而提高物体轮廓的识别精度。与已有的区域卷积网络-模板匹配联合检测(Parallel R-CNN Detection and Template Matching Refinement,PDTR)算法和传统FCN算法相比,并通过相同验证数据集进行验证,实验结果表明,所提改进算法提高了图像中物体识别的准确率、轮廓识别精度和粗定位准确性,进而提高了最终的定位成功率和定位准确率。

摘要：当两个或两个以上网络互联时,无线局域网的低功率与高频率限制了其覆盖范围,为了扩大覆盖,可以引入蜂窝或者微蜂窝的网络结构来实现;也可通过增大发射功率扩大覆盖半径来实现。那么相比较前者成本较高,