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采用跨层优化法,定量描述了网络层和数据链路层的能耗问题.首先用概率模型分析了CSMA机制下节点的传输能耗,并提出了路径累积能耗路由策略;通过建立最优化模型及其求解算法,说明所提出的路由策略在尽可能延长网络寿命的情况下,可使网络整体能耗最低;求解该最优化模型可以获得网络中各节点的传输总能耗,进而得到网络中随数据传输量增加而首先失效的节点;最后通过一个简单的网络算例说明了跨层能耗优化模型及求解算法是有效的. 相似文献
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考虑到MTCD数量巨大的特性,针对OFDMA蜂窝网络中H2H与M2M共存场景系统过载的情况,提出一种准入控制及资源分配联合优化算法.针对共存场景系统过载的情况,考虑控制信道的影响,本文形成了最大化准入MTCD数目的MINLP问题.由于难以求得其最优解,通过凸松弛将其转化为标准的凸问题,由此得到原问题解的上界,并进一步提出一种低复杂度的求解算法.仿真结果表明所提算法与上界相比性能损失小,且明显优于两种对比算法. 相似文献
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为给CO2提供一个安全的运输方式,针对碳运输过程中CO2的泄漏风险,提出考虑途经人群密集区的碳存储网络设计问题.结合碳捕获与封存技术大规模应用的需求,参考轴辐式网络特征,提出轴辐型碳存储网络设计模型.在该模型的基础上,构建采用规避策略和绕行策略的网络设计模型.以上海市的碳存储网络设计为背景,选取碳排放企业作为碳源进行实验,验证轴辐型碳存储网络的成本优势及其模型可行性.通过比较两种策略的网络设计方案,研究两种策略下网络结构的稳定性及途经人群密集区的管道建设成本对策略选取的影响. 相似文献
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针对UMTS/WLAN异构网络中的无线资源管理问题,提出基于比例速率限制的网络选择和资源分配算法.为保证用户间的公平性,将问题建模为带比例速率约束的系统吞吐量最大化问题.通过求解放松约束后的优化问题,得出用户网络选择与其到不同网络的可达速率之比相关的推论,并依此提出一种低复杂度的分布式算法.仿真结果表明,所提算法与原优化问题解的上界相比只有较小的性能损失,同时能有效保证用户间的公平性. 相似文献
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为实现永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的有效控制,利用PMSM的线性化模型,采用一种基于柔化控制增量策略的快速广义预测控制算法设计PMSM转速控制律.根据历史时刻的预测控制向量和预测输出向量设计一种双通道网络补偿算法,对前向通道和反馈通道中的网络时延和数据丢包进行补偿.针对因网络时延和数据丢包导致的辨识信息缺失问题,提出一种网络广义预测自校正算法来提高系统的鲁棒性.仿真结果表明,网络预测控制器能够对网络时延和数据丢包进行有效的补偿,极大地改善PMSM网络控制系统的性能. 相似文献
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在基于802.16j的无线中继网络中,考虑路由和调度的联合优化问题,最小化系统总调度时间. 首先采用线性规划的方法建立路由,进行链路业务速率分配,然后基于平移和交换思想提出一种链路调度算法. 理论分析证明所提算法的性能在最坏情况下,不会超过最优性能的1.5倍. 仿真结果表明,所提算法的平均性能非常接近最优性能. 相似文献
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证明在车辆网络中应用网络编码,其广播容量最大化问题是NP难的;提出一种基于最大编码机会的优化调度算法. 该算法结合网络编码与车辆缓存提供的编码机会,有效提高了广播容量. 结果表明,与贪婪算法相比,该算法获得更大网络编码增益,保证了一定的传输公平性. 相似文献
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为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习,提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法.该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成,其中,神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表示形式的扩展型神经模糊网络.在学习算法的设计中,尝试了利用强化信号得到输入状态的“期望输出”,进而将强化学习转化为基于训练数据学习的解决思路.仿真实验验证了所提出的控制系统结构和学习算法的合理性和可行性. 相似文献
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朱平哲刘丰年 《襄阳职业技术学院学报》2023,(5):90-93
针对无线网络通信在数据分组传送阶段存在的通信冗余问题,提出了一种新颖的网络编码和跨层设计相结合的高效路由算法,以根据各种服务质量约束混合网络吞吐量。文章开发了一种基于NC的启发式链路控制路由树算法,以减少所需的中间节点的数量。该算法通过新颖的跨层设计,有利于优化无线组播速率、无线链路数据流、能量供应和节点寿命。最后设计实验对提出的算法进行验证,结果表明,所提出的方案可以较为明显地提高整个无线传感器网络的通信性能。 相似文献
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现有的高光谱图像目标检测算法大都把各个波段不加区分地对待,从而不能充分利用图像波段的物理信息。将高光谱图像按照成像机理的不同首先分为几个不同的波段范围（比如可见光、近红外、短波红外等）,并通过将高光谱图像的不同波段范围与多时相遥感数据的时相维进行对应,将最近发展的一个多时相目标检测算法——滤波张量分析（filter tensor analysis,FTA）引入高光谱目标检测中,提出一种面向单时相高光谱图像的分波段FTA算法。针对高光谱图像的实验表明,与传统的单时相目标检测算法相比,分波段FTA算法取得了很好的检测效果。 相似文献
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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精... 相似文献
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针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法。该算法利用神经网络较强的多分类能力,将信号能量、协方差矩阵的最大特征值、最小特征值、迹和平均特征值融合作为神经网络特征参数实现合作频谱感知,并从理论上分析参数选择方案,算法还充分考虑信道多径衰落和阴影效应导致的信噪比很低的情况以及车辆移动产生的多普勒效应,达到提高频谱感知成功率的目的,从而提高频谱的利用率。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下比已有的频谱感知算法具有更好的检测性能。 相似文献
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基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率，被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分，在迭代过程中，每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此，当数据量较大或图像中像元较多时，FastICA的计算量很大，此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸，因此如何将FastICA直接应用于遥感数据，是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念，将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算，避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷，因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明，该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。 相似文献
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复杂曲线逼近是CAGD中的基本问题,传统deCasteljau算法通常固定细分参数为0.5.本文考虑平面Bézier曲线的凸包最小和扁平度最小两种情况,分别给出凸包最优和扁平度最优的细分参数的定义和计算方法,使每次细分后得到的新控制多边形更好地逼近原曲线.通过分析不同类型曲线的最优参数发现,对于较小的曲线段,细分参数选为0.5具有一定的合理性.比较扁平最小方法与deCasteljau定参数方法发现:对于形状复杂的曲线,前者细分效率提高50%以上;对于简单曲线,二者相当. 相似文献
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三维显微图像复原方法通常分为两类:邻域法和三维去卷积法。本文详细介绍了邻域法的基本原理;对邻域法公式中参数c,α的不同选择和相应的复原结果进行了评价,通过仿真实验得出了考虑不同切片数时c,α的最佳选择以及不同显微成像系统所需考虑切片数M的最佳选择。与三维去卷积法相比,邻域法具有简单、计算量小,容易实现等优点,适合于观察活的生物和进行实时连续观察。 相似文献
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结合K-means算法和谱聚类方法的优点，提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上，采用K-means算法对图像进行粗聚类处理，然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比，该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明，相对于K-means和谱聚类方法，该方法具有良好的聚类性能。 相似文献
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认知无线电是一种可用于有效缓解当前频谱资源紧张的技术，而频谱感知是认知无线电的前提。针对低信噪比情况下频谱感知性能差的问题，提出一种将信号高阶统计量、协方差矩阵特征值与神经网络相结合的合作频谱感知算法。该算法考虑到认知用户与授权用户的信道衰落情况，利用神经网络较强的多分类能力，将最大-最小特征值之比、平均-最小特征值之比以及高阶统计量作为特征参数，通过神经网络实现合作频谱感知。仿真结果表明，该算法不仅在低信噪比情况下较其他算法具有更高的频谱检测率，而且对频谱中信号的调制类型也有较高的识别率。 相似文献