【摘 要】
:
传感网服务整合架构中的服务层和传感器层存在"互操作鸿沟",即服务层和传感器层的适配工作代价非常大,现有的人工适配的方法严重影响观测的实时性,形成了传感器"即插即用"的巨大
【机 构】
:
清华大学深圳研究生院智能计算实验室
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(71171121,61033005),国家“863”计划资助项目(2012AA09A408)
论文部分内容阅读
传感网服务整合架构中的服务层和传感器层存在"互操作鸿沟",即服务层和传感器层的适配工作代价非常大,现有的人工适配的方法严重影响观测的实时性,形成了传感器"即插即用"的巨大障碍。设计了一种传感器的信息模型USDI用于描述传感器的数据模型和协议模型,进而基于USDI提出了一种动态适配器方法,通过自动生成动态适配来实现与传感器的自动适配,进而实现传感器的"即插即用"。相关实验表明:该方法能够在不明显增加时间消耗的前提下,将适配的人工干预降低为零,进而能够实现传感器数据的自动解析,为传感器的"即插即用"提供了标准
其他文献
为了在低端单片机的环境下设计与研究一种嵌入式瘦Web服务器,对TCP/IP协议栈进行了精简,尤其是在TCP精简中提出了一种加速打开机制,避免了三次握手过程,并对CGI技术进行了改进。利
句子排序问题是文本自动的核心问题,基于互增强关系(MRP)的基本思想,提出一种新的句子排序模型——段落一句子互增强模型。利用段落关系,通过段落句子的互增强,迭代计算出句子的显
近邻(Nearest Neighbor,NN)算法是一种简单实用的监督分类算法。但NN算法在分类未知类标的样例时,需要存储整个训练集,还要计算该样例到训练集中每一个样例之间的距离,所以NN算
在分析contourlet域系数分布特征的基础上提出了一种基于context模型的contourlet域图像去噪算法。算法的关键点在于:基于contourlet变换系数的分布特性,确定合适的去噪门限;利用context模型建立图像contourlet变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的门限去噪。实验表明,本方法能较好地去除图像噪声,在提高去噪图像PSNR值和改善主观视觉效果方面都表现出了良好的
平台资源规划方法是作战任务规划的重要组成部分,为作战提供资源分配方案。描述了作战任务、平台以及它们之间的关系,建立了以最小化全部任务完成的截止时间和最大化平台资源
目前无线Mesh网络异常检测的方法大多针对单一恶意攻击,还不具备检测来自不同协议层的恶意攻击的综合能力。提出一种基于多协议层跨层结合的异常检测方法,即采集多协议层结合
基于高斯函数与光谱信号的相似性,采用高斯函数来对离子敏光纤传感器阵列一光纤舌信号进行仿真。利用Matlab对光纤舌可能检测到的发生光谱叠加的光谱信号进行分离和相对误差分