【摘 要】
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现有的移动模型大多采用简单的、随机的直线运动来描述物体的移动模式,难以描述现实场景下规避障碍物的曲线移动模式。为解决现有移动模型存在的这些问题,提出一种基于Bezier
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现有的移动模型大多采用简单的、随机的直线运动来描述物体的移动模式,难以描述现实场景下规避障碍物的曲线移动模式。为解决现有移动模型存在的这些问题,提出一种基于Bezier曲线的移动模型。首先从理论上对该模型的应用进行了详细分析,其次提出了曲线场景下的节点概率分布的分析模型和算法,最后从多个场景进行了仿真验证和比较分析。研究结果表明,与典型的Random Waypoint模型相比,该模型不但可描述移动自组网在有障碍物约束的普遍现实应用场景,而且在同样的场景下具有更优的节点概率分布,使移动自组网表现出良好的动态
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