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物联网信息感知与交互技术被引量：218: 2012年; 信息感知作为物联网的基本功能,是物联网信息"全面感知"的手段.信息交互是物联网应用与服务的基础,是物联网"物物互联"的目的.随着物联网研究热潮的兴起,以传统无线传感器网络为核心的感知网络研究迅速升温,并在信息感知与交互方面取得了大量研究成果.文章分析了物联网信息感知与交互方面的最新研究进展.在信息感知方面,从数据收集、清洗、压缩、聚集和融合几个方面,梳理归纳了数据获取和处理的主要方法.在信息交互方面,提出了物联网信息交互的基本模型,分析总结了信息交互涉及的主要技术.在此基础上,讨论了物联网信息感知与交互研究的热点问题,包括新的感知技术、能效平衡、信息安全和移动感知网络等.最后,指出了物联网信息感知与交互技术发展面临的问题和挑战,展望了未来的研究方向.; 胡永利孙艳丰尹宝才; 关键词：物联网信息感知信息交互无线传感器网络压缩感知

图像视频信号的压缩采样与稀疏重建被引量：1: 2013年; 视觉传感器通常不知道它们"看到"的现象之下的物理过程,以远远超出图像视频信号有效维度的Shannon/Nyquist采样率获取图像视频数据,从而导致了对图像视频信号的存储、传输等数字处理的巨大压力.压缩感知(compressive sensing,CS)理论表明:在某个线性变换域下稀疏的信号,可以利用少量的观测数据精确地重建,或在噪声情况下鲁棒地重建.压缩感知是实现图像视频信号有效维度采样的理论基础,为图像视频信号的采样、处理和识别等领域带来了前所未有的突破.本文对图像视频信号领域压缩感知面临的基本问题:压缩采样、稀疏重建模型及其优化求解算法的研究进展进行了综述.在采样方面,分析了图像视频信号随机观测矩阵和有结构观测矩阵的性能;在稀疏重建模型方面,从图像视频信号的稀疏先验性出发,介绍了分析型的重建模型和合成型重建模型的构建方法;在优化求解方面,针对重建模型,介绍了约束优化问题和无约束优化问题两类求解算法.以此为基础,分析了在图像视频领域压缩感知的理论与应用的进一步发展所面临的问题和挑战,展望了未来的发展方向.; 尹宝才施云惠丁文鹏胡永利李敬华; 关键词：采样压缩感知

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用被引量：14: 2013年; 物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.; 胡永利朴星霖孙艳丰尹宝才; 关键词：信息融合物联网

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国家重点基础研究发展计划(2011CB302703)