【摘 要】
：
针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟
【机 构】
：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,昆明650500;云南枭润科技服务有限公司,昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明65050
论文部分内容阅读
针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟力移动锚节点,在降低定位成本的同时可使锚节点移动路径遍历整个网络空间且不会进入网络空洞区域;通过RSSI值辅助测距与三维跳距加权修正节点间跳数和跳距,利用所有锚节点定位误差修正各未知节点估计坐标;同时,结合最大似然估计法对邻居节点数不小于3的节点继续精化,以进一步降低定位误差.
其他文献
本文针对一类具有非参数不确定性和输出约束的非线性系统,提出一种双迭代优化学习控制策略,将复杂的迭代学习过程简化为两个相对简单的迭代控制器.首先引入一类饱和非线性函数不仅可以满足系统的位置约束,同时能够保证系统跟踪误差收敛于给定的邻域,然后针对每次迭代初始误差设计参考轨迹自修正策略,在每个迭代周期上设置一个固定的调整时间域,根据上次迭代的输出调整下一次迭代的参考轨迹.双迭代的控制结构可以同时更新两个迭代控制器的参数,来处理系统的非参数不确定性.进一步利用Barrier复合能量函数证明双迭代控制策略的收敛性和
针对有向切换拓扑条件下多航天器分组姿态协同控制问题,提出一种基于变量代换和矩阵分解的控制方法.首先,给出分组情况下系统Laplacian矩阵特征值的性质,并对航天器姿态模型
针对列装时间短的现役装备故障样本匮乏、现有算法故障检测准确率较低的问题,将多核学习(multiple kernel learning,MKL)与一类超限学习机(OC-ELM)相结合,提出lp-范数约束下
针对智能车辆队列横纵向控制及误差快速收敛问题,本文提出一种分布式横纵向有限时间滑模控制策略.首先,考虑跟踪误差的连锁反应及横纵向耦合效应,利用投影变换建立车辆队列横纵向误差模型,提出一种车辆队列横纵向控制框架.而后,针对误差快速收敛问题,设计非奇异积分终端滑模面(NITSM)与自适应幂次积分趋近律(APIRL),通过构造Lyapunov函数分析系统的有限时间稳定性与队列稳定性.最后,基于Trucksim/Simulink联合仿真以及实车实验进一步验证了本文方法的有效性.结果表明,本文所提方法能保证队列稳定
以大规模物联网为支撑的新一代信息技术的深入应用,为基于海量大数据挖掘的煤矿安全知识发现提供了实现的可能.现有的针对煤矿安全大数据的研究大多基于定量模型,其解决问题
基于5 kW固体氧化物燃料电池(SOFC)电堆,考虑建模仿真—2温度层模型在模型精度与复杂度上做了更好的折中,可以更有效地应用于控制器设计.本文首先对2温度层模型在常用稳态工作点附近采用泰勒级数展开,获得其状态空间方程.然后考虑其安全操作特性,设计了两种带约束的预测控制器:即面向SOFC电堆的快速负载跟踪与燃料亏空控制器与面向SOFC电堆温度安全的控制器.重点分析了不同切换速率工况下的温度及其梯度、功率以及燃料亏空特性,使得系统在快速进行功率跟踪的同时工作在安全范围以内.结果发现随着电流调节速率的增大,跟
倾转旋翼无人机以低速悬停以及快速巡航能力得到了大量的关注,但是其变化的飞行器结构(旋翼的倾转)以及较强的非线性特性(飞行速度的大范围变化)都增大了飞行控制的难度.针对一种四倾转旋翼无人机的飞行控制问题,本文中的研究内容主要基于无源性概念,改进了互联和阻尼分配无源控制以提出此飞行器的姿态与高度控制方法.通过对于飞行器动力学模型的公式化,其姿态与位置模型均可表示为端口受控哈密尔顿算子模型形式,模型中的旋翼倾转角度被格外关注以实现对于飞行模式过渡时动力学特性的分析与简化.根据上述模型简化,改进且包含积分作用的互
最优尺度组合是多尺度决策系统中的研究热点之一,现有的研究大多是从一致性、不确定性的角度出发,而没有充分考虑代价信息的影响.针对该问题,首先分析最优尺度组合中考虑代价
历史数据不足会严重影响到长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测建筑负荷的精度.迁移并利用源域中其他相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标域中建筑的预测
针对郊狼优化算法优化性能弱及多样性低等问题,提出一种基于反时限衰减算子的混沌郊狼优化算法(ICCOA).首先,在个体迭代更新过程加入反时限衰减权重因子,使得全局搜索与局部