【摘 要】
：
节点的移动对移动无线传感网络(MWSNs)路由设计提出了挑战。为此,提出基于接触时间的能耗区路由(CECA)。CECA路由采用休眠-唤醒机制,降低了节点能耗。CECA路由利用源节点与信宿的位置信息构成圆角矩形区域,且只允许区域内的节点才能参与路由。通过节点移动信息,计算接触时间,并利用接触时间设置定时器,进而通过定时器竞争产生下一跳转发节点。仿真数据表明,CECA路由的通信连通时间及数据包传递率得到有效的增加和提高。
【基金项目】
：
河南省重大科技专项基金资助项目(182102210100)。
论文部分内容阅读
节点的移动对移动无线传感网络(MWSNs)路由设计提出了挑战。为此,提出基于接触时间的能耗区路由(CECA)。CECA路由采用休眠-唤醒机制,降低了节点能耗。CECA路由利用源节点与信宿的位置信息构成圆角矩形区域,且只允许区域内的节点才能参与路由。通过节点移动信息,计算接触时间,并利用接触时间设置定时器,进而通过定时器竞争产生下一跳转发节点。仿真数据表明,CECA路由的通信连通时间及数据包传递率得到有效的增加和提高。
其他文献
针对无线频谱资源利用率低的问题,提出一种基于改进云量子遗传算法(MCQGA)的动态频谱分配方法。该方法可动态调整量子门旋转角,基于云理论进行交叉和变异操作,以图论着色模型为基础,综合考虑最大化平均系统收益、最大化最小带宽和最大化比例公平性度量进行频谱分配。选取粒子群算法、传统遗传算法和基本量子遗传算法进行对比仿真实验,仿真结果表明,该方法更适用于解决频谱分配问题。
在仓储物流中,散乱件分拣是影响整体效率的关键环节之一,机械臂抓取操作因灵活高效而广泛应用于此.为提高分拣成功率和标签获取效率,提出了一种两阶段物体吸取可供性检测网络及其自监督学习方法.区域预测网络RE-Net(region estimation network)融合深度与彩色(RGB)特征,能够进行与物体种类以及几何形状无关的兴趣区域检测.在选取的兴趣区域中,吸取点可供性检测网络SGPA-Net(
动态多目标优化问题在实际生产与生活中广泛存在且问题特性随时间或环境的变化复杂多样.为有效解决该类问题,研究人员先后提出用于跟踪最优解的动态多目标进化优化方法和获得
因为太赫兹技术可以克服传统无损检测技术的局限性,具有穿透普通非金属材料等优点,可被用于分析层状材料的内部结构和内层厚度。本文首先介绍了太赫兹时域光谱系统(THz-TDS)在透射模式下的工作原理,然后使用Rouard等效界面理论来描述多层结构中波的传播,推导得到透射模式下太赫兹波在三层介质中的理论传输模型。通过太赫兹时域光谱系统对制备的样品进行了透射成像。结果证明样品内部聚氯乙烯(PVC)薄片的位置和形状等信息可以被探测到,从而为探测多层材料内部结构提供理论和实验依据。
为解决当前图像伪造检测方法在识别复制内容区域时忽略了颜色信息和不同颜色分量之间的相关性,使其对伪造内容的定位与检测准确度不理想的问题,设计了基于改进的加速稳健特征(SURF)描述符与多元极性复指数变换的图像伪造检测算法。引入高斯低通滤波器,对彩色图像完成过滤,以消除噪声,再计算滤波图像的颜色不变性,用其替代SURF描述符中的灰度分量,对SURF方法予以改进,获取新的Hessian矩阵,充分检测彩色
针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划上缺乏导向性,收敛速度慢等问题,文中在传统RRT的基础上,提出了 一种扩展点选择策略和自适应步长策略,并且在算法陷入局
为了解决多输入多输出(MIMO)天线阵列由于阵元间隔过大造成的阵列方向图出现栅瓣,在雷达回波成像时出现影响目标识别的虚假目标的问题,提出了一种改进的遗传算法对阵列排布进行优化。在传统标准遗传算法上进行改进,用多个矩阵组合表示MIMO阵列,针对在矩形平面随机分布的稀疏阵列的方向图旁瓣问题进行优化设计,并采用基于Logistic混沌序列的方法产生种群扰动,避免优化过程进入局部最优状态。通过实例对比22发射天线22接收天线的均匀规则排布MIMO阵列和经改进遗传算法优化的稀布MIMO阵列,结果表明,改进遗传算法可
无线自组网具有去中心化、多信道、多跳等特点,适用于专网和临时应急网络的快速搭建。为了使网络具有更宽的覆盖、更强的绕射能力和更高的吞吐量,系统选择一种支持IEEE802.11 ac的三射频接口物理层节点,在此基础上,结合BATMAN-adv路由协议进行研究,实现了一种基于多接口多信道的自组网系统。仿真实验数据表明,该系统在5G频谱中能够全双工使用正交信道降低干扰,将网络链路拓展至5跳以上,网络损耗衰减低于30%,网络吞吐量高于300 Mbps。
针对同一目标不同焦点图像优势互补的需求和现有多焦点图像融合算法存在焦点不清晰、边缘模糊和重影等问题,引入一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(PAPCNN)和卷积稀疏表示(CSR)的多聚焦图像融合算法。在非下采样剪切波变换(NSST)分解高低频子带的基础上,采用CSR融合低频子带系数,其中的高频子带系数利用一种参数自适应PCNN算法(PAPCNN)进行融合,并且对PAPCNN中的隐函数β进行改进,达
当前去模糊方法只利用图像单一的稀疏特性作为先验信息,忽略了伪边缘(如振铃瑕疵)对模糊核估计的影响,导致其去模糊性能不佳。本文充分利用复杂结构图像的先验信息,设计了振铃约束下的全变差正则化图像去模糊算法。首先,利用多分辨率图像金字塔策略建立多层图像模型,通过对比模糊图像和潜在清晰图像来获得振铃先验信息。其次,将振铃正则约束项融入全变差方法,构建多正则项去模糊模型,然后利用变量分离法将去模糊模型转化为