【摘 要】
:
为实现无人机与无人机之间的机群通信传输,并提高其在自组网中的通信传输速率,引入拓扑信息,开展对无人机自组网路由协议设计研究.通过无人机自组网通信数据贪婪转发与周边转发、无人机自组网平面化处理、基于拓扑信息的路由方式动态调节和路由协议决策内容生成,提出一种全新的路由协议.通过将其与基于分簇的路由协议对比得出,新的路由协议条件下无人机自组网可实现无人机与无人机之间的通信传输,并进一步促进其通信传输速率的提升.
【机 构】
:
河南牧业经济学院,河南郑州450000
论文部分内容阅读
为实现无人机与无人机之间的机群通信传输,并提高其在自组网中的通信传输速率,引入拓扑信息,开展对无人机自组网路由协议设计研究.通过无人机自组网通信数据贪婪转发与周边转发、无人机自组网平面化处理、基于拓扑信息的路由方式动态调节和路由协议决策内容生成,提出一种全新的路由协议.通过将其与基于分簇的路由协议对比得出,新的路由协议条件下无人机自组网可实现无人机与无人机之间的通信传输,并进一步促进其通信传输速率的提升.
其他文献
构建全天候自动巡航、自动识别、自动定位、自动报警的森林草原火情智能监控服务,提升初期火情发现和辅助决策能力,实现森林草原火情“早发现、早处理”,通过服务指标的形式提升森林草原火情智能监控业务质量、增强用户的使用感知.
为改善识别技术中存在的部分缺陷,提高识别木材的能力,减少木材原料的浪费,提出了高光谱图像纹理增强方法提高木材识别能力的研究.通过木材图像的采集与预处理,获取灰度矩阵的纹理特征参数;建立高光谱图像纹理增强识别模型,基于模型的权重,实现木材特征的融合;选择图像的自适应波段,确定图像中的K-L散度;通过近红外高光图谱识别木材.实验结果证明,此种木材识别方法,较传统方法相比,识别结果的反射率与速率较高,能够在较短时间内完成木材的识别,且识别结果的准确率更高.
针对目前路网建模工具的不足,提出了一种基于高精导航地图来快速构建车道级路网模型的方法,利用路网模型中元素的逻辑关系属性最终形成“路段-路口-路段”间隔排列形式的路网模型.在此基础上设计并实现了一个三层系统架构的实时微观交通仿真系统,系统内部采用了消息队列和内存库技术进行数据通信和信息交换,其仿真结果可以通过三维Web渲染引擎实时呈现.文章所构建的路网模型与传统模型相比方式更加灵活,所实现的三维实时微观交通仿真系统具有较好的可扩展性和实用性.
船舶自动识别系统(AIS)历史数据保存着海量船舶航迹数据,其中蕴涵大量有价值的信息等待挖掘.简单介绍了AIS系统主要数据内容以及数据处理技术,详细分析了国内外对AIS船舶航行数据在船舶交通流特征分析、船舶行为特征分析以及其他相关领域的应用研究情况,并在此基础上预测了AIS数据可能的研究和发展方向,为基于AIS的船舶航行数据应用研究提供了参考.
近年来我国随着科技进步的发展,无人机在商用领域以及个人领域都呈井喷式发展,而5G网络技术的发展无疑为无人机行业的发展提供了新的机遇.文章提出了基于5G网络的无人机通信方案,具体包括无人机的信道建模、通信基站的信号增强方案、干扰抑制方案以及搭建系统仿真平台,以期为各行业的无人机通信部署提供参考.
海洋资源的开发已成为沿海各国一个重要经济发展方向,开发过程中,涌现了很多问题,其中水下传感器网络节点问题已成为当前的重要问题.水下传感网络受到的环境压力和资源限制也会更加巨大,比如水下传感网络传播延迟会更大、多径效应明显和节点移动困难等,因此对于水下传感网络的发展还需克服很多的难点.文章主要针对水下传感器网络覆盖效率问题,确定了三维覆盖部署策略为最优模型,并提出了基于图案模型的节点沉降部署算法,以实现用最少的无线传感器网络节点数网络尽可能达到高的网络覆盖率.
随着我国互联网的快速发展,5G技术也得到了不断地发展,其在各个领域也逐渐的得到了普及,并且对工业互联网发展有着极大的促进作用.5G工业互联网作为当前通信技术发展的焦点,会将边缘计算技术充分利用.而在5G快速发展的我国,边缘计算技术也被广泛的运用在工业的各个方面之中.文章通过论述边缘计算技术的发展趋势和技术特点,分析基于5G边缘计算的工业互联网的应用与发展情况,并提出云边端协同的5G工业互联网边缘计算技术构架.
数据传输速率最大化是无线通信系统的重要指标.为了表征用户-基站关联和功率分配,我们研究了高速移动场景下多用户正交频分复用(OFDM)系统的资源分配问题.为了解决具有挑战性的混合整数规划问题,本文将利用匹配算法对用户和基站之间进行匹配,然后对匹配成功的用户-基站匹配对进行功率分配,对于这一非凸问题提出了连续凸逼近算法来获得次优解,以实现良好的计算复杂度与优化之间的权衡,仿真结果表明,文章所提出的算法具有良好的性能.
文章提出了一种混合遗传LM算法,并将其用于求解非线性最小二乘问题,该方法利用遗传算法摆脱局部最小值,在全局极小值的领域内估计解,找到全局最小值的近似后,利用遗传算法找到的全局最优解作为LM算法的起点.像遗传算法这样的随机搜索算法可以很容易地在全局最小值附近计算出一个解,但由于搜索的随机性,需要很长时间才能收敛到精确的最小值.因此,该算法协同结合了确定性局部搜索和启发式随机全局搜索的优点,高效地计算出精确的解.利用了一个圆柱拟合的实验来验证该算法,结果表明该算法在拟合问题上有良好的性能.
链路容量、节点能耗、流速率及拓扑结构是确保无线传感网络性能的重要指标.不同的性能指标和应用场景对应着不同的无线传感网络资源分配问题模型.传统用来求解这些问题的算法主要是具有一阶收敛速度的原始对偶分解算法,这种算法虽然可以针对大规模无线传感网络实现分布式计算,然而其对步长选择收敛速度非常慢,分布式牛顿算法开始应用于无线传感网络资源分配问题研究中,与集中式算法及传统一阶分布式算法相比,这种算法具有快速的二阶收敛速度.文章针对无线传感网络中的资源分配问题,对二阶分布式求解方法及其应用进行了系统的研究,并对算法的