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1. 基于单快拍信号到达角估计算法的室内入侵检测

任晓奎, 刘鹏飞, 陶志勇, 刘影, 白立春

计算机应用 2021, 41 (4): 1153-1159. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071030

摘要（331）

PDF （1270KB）（525）

针对基于信道状态信息（CSI）的入侵检测方法易受环境布局及噪声干扰的影响从而导致检测率下降的问题，提出一种基于单快拍信号到达角（DOA）估计算法的室内入侵检测方法。首先，结合无线信号空间选择性衰落的特点对天线阵列接收到的CSI数据进行数学分解，并将未知的DOA估计问题转化为一个过完备表示的问题。然后，利用 l ₁范数对稀疏信号的稀疏性进行约束，通过求解稀疏正则优化问题得到准确的DOA信息，由此在数据层面为最终检测结果提供了可靠的特征参数。最后，根据前后时刻的DOA变化评估出室内安全指数（ISIN），进而实现室内入侵检测。在实验中，利用真实的室内场景对检测方法进行验证，并与传统的主成分分析和离散小波变换的数据预处理方法进行对比。实验结果表明：该方法能够在不同的复杂室内环境下准确检测出入侵行为的发生，平均检测率达到98%以上，且在鲁棒性上明显优于对比算法。

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2. 融合密度峰值的高斯混合模型聚类算法

陶志勇, 刘晓芳, 王和章

计算机应用 2018, 38 (12): 3433-3437. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040739

摘要（593）

PDF （944KB）（389）

针对高斯混合模型（GMM）聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题，利用密度峰值（DP）算法全局搜索能力强的优势，对GMM算法的初始聚类中心进行优化，提出了一种融合DP的GMM聚类算法（DP-GMMC）。首先，基于DP算法寻找聚类中心，得到混合模型的初始参数；其次，采用最大期望（EM）算法迭代估计混合模型的参数；最后，根据贝叶斯后验概率准则实现数据点的聚类。在Iris数据集下，DP-GMMC聚类准确率可达到96.67%，与传统GMM算法相比提高了33.6个百分点，解决了对初始聚类中心依赖的问题。实验结果表明，DP-GMMC对低维数据集有较好的聚类效果。

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3. 无线传感器网络中基于层次结构的时间同步算法

陶志勇胡明

计算机应用 2012, 32 (06): 1513-1515. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01513

摘要（1149）

PDF （613KB）（543）

时间同步作为无线传感器网络的关键技术之一，对整个网络的工作和发展有着至关重要的作用。提出了基于层次结构的传感器网络时钟同步协议(TPSN)改进算法：在层次建立阶段采取等级广播，在同步阶段采取直接双向和间接双向相结合的时间同步方式，获得相对较少的报文开销和系统维护开销；进行了时间频率偏移校正，以保证节点的时间同步精度。仿真实验结果表明，该算法不仅提高了网络的同步精度，也节约了网络的能量消耗，更加满足实际应用的需求。