基于用户QoE的室内可见光通信系统接入策略

在可见光通信网络室内场景中,针对用户难以选择合适的发光二极管进行接入从而实现高质量流量服务的问题,以用户为中心,引入系统性能指标:用户体验质量(QoE).以QoE概率覆盖模型为基础,提出基于用户QoE优化的贪婪接入算法.通过MATLAB进行仿真,将贪婪接入算法与就近接入方法在用户数量、覆盖概率、接入阈值、接收视角等方面...     

基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划

针对三维环境下的多自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络（Glasius Bio-inspired Neural Network,GBNN）的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。     

DTMB与DTMB-A地面广播覆盖差异化分析

DTMB与DTMB-A采用的发射覆盖模式从发射功率、接收门限、净载荷率等方面都存在较大差别,为有效评估DTMB与DTMB-A两代地面广播标准在信号覆盖方面的差异,本文根据地面广播发射站位置、当前信号覆盖的工作模式和东帝汶首都帝力及其周边的地形特征,设计了不同区域的DTMB与DTMB-A的接收对比测试,用视频记录仪对射频信号进行采集并在实验室进行了全面分析。根据分析测试结果,本文给出DTMB与DTMB-A地面广播覆盖差异化的分析结论。     

无线传感器网络最小中继节点布置问题的近似算法

为了消除传感器节点路由负载的不平衡,可在无线传感器网络中布置少量功能较强的中继节点作为路由节点,最小化中继节点数是其主要优化目标.文中证明了有界平面区域上的中继节点布置问题是P问题,但一般情况下的计算复杂度相当巨大.从中继节点布置问题的几何覆盖特征出发,提出了一种O(n~2 log n)时间的贪心近似算法,其中n为传感器节点数目.在该算法迭代过程的每一阶段,先从未被覆盖的传感器节点中选出一个关键节点,为了阻止孤立节点的产生,再按照"优先覆盖与关键节点距离较近的传感器节点"的原则来确定中继节点的位置.实验结果表明该算法可在很短的时间内生成一个接近最优的可行中继节点布置,且在中继节点布置的尺寸以及执行时间方面都要优于现有算法.     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

传感器网络中基于最小覆盖重叠的移动部署

为了优化随机部署的传感器网络的覆盖率,提出了基于最小覆盖重叠(MCO,Minimum Coverage Overlap)的分布式移动部署算法.算法执行时,每个节点根据获得的邻居节点位置信息,计算节点覆盖圆周上覆盖重叠的分布情况,并沿着最大程度减小覆盖重叠的方向移动.通过算法的迭代运行,使网络覆盖重叠程度尽量减小,从而最大限度的优化了网络的覆盖率.仿真结果表明,与基于Voronoi图的算法相比,MCO算法在覆盖率、移动效率、移动距离和部署时间等方面具有更高的性能.     

DVE场景精简的NP-Hard问题及其近似算法

高效的网格精简算法对于大规模DVE场景的实时绘制与传输均十分重要.目前已经提出了大量关于网格精简方法[1],但绝大多数网格优化算法都是面向实际应用的.我们却从计算机科学理论的角度出发,对这一经典问题重新进行了深入研究.首先,我们发现网格精简是一个最优顶点覆盖问题,即NP-Hard问题.然后,我们又提出了一种基于贪心算法的用于网格精简的最优顶点覆盖问题的近似算法.理论推导与实验数据都说明本文所给出的近似算法有效地减少了DVE场景的网格数量,能进一步提高DvE场景数据的网络传输速度.     

关于自相似集存在最好Hs-几乎处处闭集覆盖的一个新充分必要条件

该文得到了自相似集存在最好Hs-几乎处处闭集覆盖的一个新充分必要条件,从而改进和推广了许绍元、李国祯在2004年的一个结果.作为应用,我们讨论了直线上的一个满足强分离开集条件的自相似集.