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题名探索性数据分析在LoRa通信SNR性能的研究
被引量：2
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作者
房海峰
檀蓉
韩院彬
赵继军
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机构
河北工程大学河北省城市公共安全信息感知与处理重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第4期58-61,共4页
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基金
河北省教育厅项目(QN2016142)
河北省教育厅项目(YQ2014014)
河北省自然科学青年基金项目(F2015402119)
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文摘
为了降低数据传输信噪比,提高传输质量,在实际部署过程中需合理配置LoRa物理层参数。为此,基于探索性数据分析,提出一种优化配置参数选择的预测模型。首先,设置物理层参数配置,收集数据;其次,利用探索性数据分析剔除数据中的异常值,并计算各配置参数和信噪比的相关性;最后,通过ID3决策树算法构建预测模型,建立配置参数和SNR之间的关系,以此提高传输信噪比,改善数据传输质量。实验结果表明,预测模型可以有效地对LoRa通信技术中信噪比性能进行优化。
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关键词
信噪比性能
LoRa通信
探索性数据分析
参数优化
预测模型构建
数据收集
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Keywords
SNR performance
LoRa communication
EDA
parameter optimization
prediction model building
data collection
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分类号
TN92-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名边缘环境中目标检测算法的应用研究
被引量：3
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作者
王云峰
黎作鹏
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机构
河北工程大学信息与电气工程学院
河北工程大学河北省城市公共安全信息感知与处理重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第16期220-227,共8页
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基金
国家自然科学基金(61802107)
河北省自然科学基金(F2016402174)。
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文摘
为了满足对安防图像数据安全准确高效的处理需求,在低延迟、高可靠性的边缘计算环境中设计了一种实时性目标检测框架,按层次分为终端网络层、边缘服务器层与云层。在终端网络层采用BING(Binarized Normed Gradients)算法区分图像的目标区域与背景区域,对不同区域采取选择性压缩以减少数据传输量。在边缘服务器层,针对安防图像中小目标易漏检的问题提出了基于SSD(Single Shot Multibox Detector)的改进算法2FSSD,将SSD主干网络中具有高语义信息的深层特征与低层特征进行融合,形成新的特征提取层进行目标检测。实验表明,2FSSD算法在VOC数据集中检测精度可达79.5%,检测速度为27.3 frame/s。因此该研究方法可以在保证检测准确度的同时满足安防图像处理的实时性要求。
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关键词
边缘计算
目标检测
小目标
SSD
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Keywords
edge computing
object detection
small object
SSD
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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