J4 ›› 2014, Vol. 41 ›› Issue (6): 148-154.doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2014.06.025

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自适应维分编码维数估计与降维算法

李致金1;周杰1;乔杰1;吴文娟2   

  1. (1. 南京信息工程大学 电子与信息工程学院,江苏 南京  210044;
    2. 南京林业大学 理学院,江苏 南京  210017)
  • 收稿日期:2013-05-11 出版日期:2014-12-20 发布日期:2015-01-19
  • 通讯作者: 李致金
  • 作者简介:李致金(1973-),男,副教授,南京信息工程大学博士研究生,Email: lizhijin@nuist.edu.cn.
  • 基金资助:

    江苏省行业专项基金资助项目(20110230);江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏省气象探测与信息处理重点实验室资助项目;江苏省气象传感网技术工程中心资助项目

Dimensions estimating and the dimension-reducing algorithms for the adaptive multi-dimension division code

LI Zhijin1;ZHOU Jie1;QIAO Jie1;WU Wenjuan2   

  1. (1. College of Electronic & Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing  210044, China;
    2. College of Science,Nanjing Forestry University, Nanjing  210017, China)
  • Received:2013-05-11 Online:2014-12-20 Published:2015-01-19
  • Contact: LI Zhijin

摘要:

在自适应维分编码原理的基础上,证明了维分编码维重Q=4是最优的.标签越多,维分编码的维数就越多.为此文中给出了标签数量估计和维数估计方法,同时还给出了自适应维分编码降维后标签的降维编码算法以及自适应维分编码的解码算法,为自适应维分编码原理的完善做了正确和必要的研究,因此,完善的自适应维分编码算法无论标签数目较多和标签数目较少时,都能大大提高阅读器搜索标签的效率.

关键词: 自适应维分编码, 维数估计, 降维算法, 解码算法

Abstract:

When the dimension-weight(Q) equals the 4, Multi-Dimension Division Code algorithm is optimal. In this paper, we give the proof according to the principle of the Adaptive Multi-Dimension Division Code. The more the tags, the more the dimensions of the Multi-Dimension Division Code, and so we give the methods for tags estimation and dimensions estimation. Moreover, the algorithm for tags encoding after dimension-reduction is given, and the algorithm for tags decoding is given too. The Adaptive Multi-Dimension Division Code algorithm can significantly improve the efficiency of searching for tags whether in many collisions or few collisions.

Key words: adaptive multi-dimension division code, dimensions estimating, dimension-reducing algorithms, de-code algorithms

中图分类号: 

  • TN92