李丽
- 作品数：8 被引量：29H指数：4
- 供职机构：广西大学计算机与电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于Whittle索引的RFID多阅读器信道资源分配算法被引量：5
- 2019年
- 针对无线射频识别(RFID)系统中多标签-多阅读器环境下标签与信道资源的分配问题,提出了一种基于Whittle索引的多阅读器信道资源分配算法。在RFID多阅读器信道分配问题中建立无休止多臂赌博机(RMAB)模型,并采用Whittle索引算法进行求解。该算法依据信道前期的忙、闲状态,将信道空闲概率作为信任值赋予每个信道,并根据信道当前的信任值计算其Whittle索引值。标签选择索引值最大的信道作为可能感知接入的信道,随后根据每个时隙数据发送成功与否来动态更新信道信任值。对信道分配过程中可能出现的标签碰撞问题,采用等待一个时隙后再根据识别反馈信息重新选择接入信道的方式来解决。将文中所提算法从两个方面与典型的DiCa算法和Gentle算法进行比较:一是在阅读器数量固定的前提下,其系统吞吐量随待识别标签数量的变化情况;二是在待识别标签数量固定的前提下,其系统吞吐量随阅读器数量的变化情况。仿真结果表明,所提算法在上述两种情况下的系统吞吐量均优于DiCa算法和Gentle算法,其吞吐量在阅读器数量固定的前提下分别平均提高了150.34%和23.98%,在待识别标签数量固定的前提下分别平均提高了205.01%和43.37%。随着阅读器和待识别标签数量的增多,所提算法在系统吞吐量方面的优势更加明显。因此,采用提出的算法可以对有限的信道资源进行合理的动态分配,有效提高RFID多阅读器系统的识别效率。
- 石静郑嘉利袁源王哲李丽
- 关键词：无线射频识别
- 一种基于DWT的非自适应数字水印算法及其MATLAB实现被引量：1
- 2009年
- 介绍一种基于离散小波变换(DWT)的非自适应数字水印算法,并应用MATLAB数学软件实现算法,考察算法的有效性和抗攻击能力。该算法对原始图像进行3级小波变换,将水印信息嵌入到原始图像第3级小波变换的对角线系数分量,通过调整嵌入强度因子来获得满意的水印嵌入效果。该算法对JPEG压缩、椒盐噪声和剪切等攻击有很好的鲁棒性。
- 黄福莹李丽
- 关键词：数字水印离散小波变换MATLAB
- 一种基于DWT的非自适应数字水印算法及其MATLAB实现
- 本文介绍了数字水印系统的基本原理，应用MATLAB语言实现了一种基于DWT（离散小波变换）的非自适应数字水印算法。实验结果表明，该算法对JPEG压缩、噪声和剪切等攻击有较好的鲁棒性。
- 黄福莹李丽
- 关键词：MATLAB语言离散小波变换数字水印算法
- 文献传递
- 基于近端策略优化的RFID室内定位算法被引量：4
- 2021年
- 针对在动态射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)室内定位环境中,传统的室内定位模型会随着定位目标数量的增加而导致定位误差增大、计算复杂度上升的问题,文中提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)的RFID室内定位算法。该算法将室内定位过程看作马尔可夫决策过程,首先将动作评价与随机动作相结合,然后进一步最大化动作回报值,最后选择最优坐标值。其同时引入剪切概率比,首先将动作限制在一定范围内,交替使用采样后与采样前的新旧动作,然后使用随机梯度对多个时期的动作策略进行小批量更新,并使用评价网络对动作进行评估,最后通过训练得到PPO定位模型。该算法在有效减少定位误差、提高定位效率的同时,具备更快的收敛速度,特别是在处理大量定位目标时,可大大降低计算复杂度。实验结果表明,本文提出的算法与其他的RFID室内定位算法(如Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient(TD3),Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG),Actor Critic using Kronecker-Factored Trust Region(ACKTR))相比,定位平均误差分别下降了36.361%,30.696%,28.167%,定位稳定性分别提高了46.691%,34.926%,16.911%,计算复杂度分别降低了84.782%7,70.213%,63.158%。
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- 关键词：RFID
- 一种基于DWT的非自适应数字水印算法及其MATLAB实现
- 本文介绍了数字水印系统的基本原理,应用MATLAB语言实现了一种基于DWT(离散小波变换)的非自适应数字水印算法。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、噪声和剪切等攻击有较好的鲁棒性。
- 黄福莹李丽
- 关键词：数字水印DWTMATLAB
- 文献传递
- 蝗虫群优化和极限学习机相结合的RFID室内定位算法被引量：8
- 2019年
- 随着室内定位技术的飞速发展,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术以其非接触、快速识别等优点成为解决问题的首选方案。针对目前室内定位算法的精度容易受到标签密度和算法效率的影响及对动态环境适应性不足的问题,文中提出了一种蝗虫群优化(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)相结合的RFID室内定位算法。该算法通过蝗虫群优化对极限学习机随机产生的输入层权值和隐含层阈值进行选择,以提升极限学习机的性能,从而在离线阶段减少学习时间;利用蝗虫群算法对极限学习机参数进行优化,有效克服环境以及信号强度值变化对定位精度的影响。通过实验研究了影响算法性能的因素,并验证了算法的有效性。与BP神经网络算法(NN-Based)和非度量多维尺度算法(NMDS-RFID)相比,所提算法的定位平均误差分别降低了22.32%和20.06%,平均执行时间分别减少了58.7%和7.55%。仿真和实验结果表明,所提算法在获得更精确的定位结果的同时降低了时间成本,并对环境变化具有较好的适应性。
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- 关键词：射频识别极限学习机
- 基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法被引量：4
- 2020年
- 针对现有的RFID室内定位算法的精度容易受到环境因素影响的问题,提出了一种基于异步优势动作评价(Asynchronous Advantage Actor-critic,A3C)的RFID室内定位算法。该算法的主要步骤为:1)将RFID的信号强度RSSI值作为输入值,多个线程子动作网络并行交互采样学习,利用子评价网络评价动作值的优劣,使模型不断优化,找到最优信号强度RSSI值,并训练定位模型;子线程网络定期将网络参数异步更新到全局网络上,全局网络最后输出参考标签的具体位置,同时训练得到异步优势动作评价定位模型。2)在线定位阶段,当待测目标进入待测区域时,记录待测目标的信号强度RSSI值,将其输入异步优势动作评价定位模型中,子线程网络从全局网络中获取最新定位信息,对待测目标进行定位,最后输出目标的具体位置。实验数据表明,基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法与传统的基于向量机(Support Vector Machines,SVM)定位、基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)定位、基于多层神经网络定位(Multi-Layer Perceptron,MLP)的RFID室内定位算法相比,定位平均误差分别下降了66.114%,50.316%,44.494%;定位稳定性分别平均提高了59.733%,53.083%,43.748%。实验结果表明,基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法在处理大量室内定位目标时具有较好的定位性能。
- 李丽郑嘉利郑嘉利袁源石静
- 关键词：RFIDRSSI
- 基于Q-learning的RFID多阅读器防碰撞算法被引量：7
- 2019年
- 为了解决无线射频识别(RFID)系统中多阅读器与标签通信的碰撞问题,文中将此问题建模为马尔可夫决策过程,并提出了一种基于Q-learning的防碰撞算法。该算法通过智能体agent不断与周围环境进行交互和学习,从而产生Q值函数,得到最佳信道分配策略;取消了HiQ算法中复杂的分层结构,简化了系统模型,引入ε贪婪策略以得到全局最优解,改进奖赏函数以得到最优状态。仿真结果表明,与HiQ算法和EHiQ算法相比,该智能算法能够自适应地为阅读器分配不同的信道来进行数据传输,从而有效降低碰撞率,提高信道利用率和吞吐率。
- 袁源郑嘉利石静王哲李丽
- 关键词：无线射频识别Q-LEARNINGQ值
