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二元探测传感器网络的递推加权质心目标定位算法 总被引:5,自引:1,他引:4
为进一步降低二元探测传感器网络质心定位算法的计算复杂度和通信量、提高定位精度,推导出一种质心算法的递推公式,使用该递推公式可以大大减少定位的计算、存储和通信量;在递推质心公式的基础上,提出了一种基于节点探测到目标的次数的递推加权质心定位算法,从而提高了定位精度.对递推公式和加权质心算法进行了模拟仿真,结果验证了递推公式和加权递推质心算法的有效性. 相似文献
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李雄伟 《军械工程学院学报》2007,19(2):47-50
分析了协议识别的概念,提出了用于ATM协议识别的策略及其状态机模型,建立了系统误码的分布模型,通过理论公式推导与仿真,重点对δ、α的取值及其对ATM协议识别概率的影响进行了分析。 相似文献
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针对无速度信息的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种带观测器的机械臂免模型模糊基函数网络输出反馈PD控制。所设计的模糊基函数网络被用来估计关节速度,并同时用来补偿系统的未知不确定。网络的权值及参数调整采用混合算法,且能够在线自适应实时调整,不需要离线学习阶段。所提出的观测器及控制器均不需要任何的机械臂动态模型(包括惯性矩阵逆),并通过引入PD控制使整个方案更易工程实现。基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统一致最终有界。两关节机械臂试验结果进一步证明了这种基于观测器的反馈控制算法的有效性。 相似文献
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本文首先简要介绍国际有关ATM网络管理标准,然后详细介绍在NICE-975军用ATM交换机开发中设计和实现的ATM网络管理系统,阐述了网络管理的协议栈模型和软硬件结构,并对交换机代理的设计和系统实现的功能作了讨论和介绍,最后给出了ATM网络管理的进一步发展方向。 相似文献
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模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估 总被引:1,自引:0,他引:1
动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。 相似文献
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在复杂网络中发现和刻画社区结构是近年来复杂网络研究的重点方向之一。提出了一种社区挖掘的新思路,即根据力导向模型的原理,通过计算社区与节点之间的作用力来决定节点的社区归属。根据该思路设计了基于力导向模型的算法框架FDCD(Force-directed Community Detect),并利用FR模型、KK模型、LL模型和Q模型进行了验证。实验表明,基于FDCD算法框架的多种不同算法不仅能较好地识别社区结构,而且基于LL模型的FDCD算法达到了线性计算复杂度,能适用于大规模网络的社区挖掘。 相似文献
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《装甲兵工程学院学报》2018,(6)
以旅级战场通信网络为研究对象,战场通信网络节点的通信量为依据,选取战场通信网络节点的数据发送吞吐量、接收吞吐量和转发吞吐量作为评价指标,利用仿真工具建立了战场通信网络的仿真模型和业务模型,通过仿真运行统计得出各通信网络节点的评价指标数据,采用熵权法计算出各通信网络节点的熵权,实现通信网络节点的重要性排序并进行了验证。计算结果表明:利用战场通信网络节点的通信量和熵权法能有效客观地评价战场通信网络节点的重要性,可为决策部门提供数据参考。 相似文献
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本文介绍一种用于具有附加高斯噪声的一般非线性量测模型的分布式参数估计算法。我们证明:当扩展为多传感器情况得出一个线性融合规则时,由Kulhavy′提出的贝叶斯-闭式估计算法与局部的后验密度的形式无关。特别是Kulhavy′算法产生一组表示局部传感器密度的简化的充分统计量(RSS),这是在全局处理机中进行简单地相加和相减而获得最优融合。我们讨论了关于贝叶斯-闭式算法的各种近似值,得到非线性量测模型的实际参数估计器,并将这种近似技术应用于纯方位跟踪问题。把分布式跟踪器的性能与基于在修正的极坐标(MPC)中实现的广义卡尔曼滤波器(EKF)的另一种算法作了比较。已经证明:从通常的EKF意义上讲,贝叶斯-闭式估计器没有发散,因此在单向和双向发送方式中都可以利用贝叶斯-闭式技术。 相似文献
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一种维修性随机网络仿真模型 总被引:2,自引:0,他引:2
在研究现有维修性分配、预计模型的基础上,提出了一种系统维修性随机网络仿真模型,该模型可以用来预计系统维修时间分布及相关维修性参数,并给出了具体的建模步骤及实例。 相似文献
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用于跟踪机动和非机动目标的算法有很多[1]—[4]。对机动目标和非机动目标可以使用不同的算法。检测目标机动的能力能为给定的态势提供良好的算法。通常采用一些特定的技术实现机动检测。神经网络为实现目标机动检测提供了一种新工具。已经为这种应用开发测试了两个不同的网络。一个网络使用方位数据,另一个网络使用滤波器残差。方位数据先被仿真,然后被滤波,以便为这两种网络提供所需要的输入。使用反向传播算法训练每个网络,该算法是一种被资料证明的普通梯度下降训练算法[5]。已经研究了很多不同的多层感知结构。这里介绍的两种结构能在训练和测试时提供最好的性能。对这两个网络进行了相互比较,并且与一个特定的门限算法进行了比较,给出了相对性能数据。这项研究结果表明,利用神经网络实现目标机动检测是可能的。 相似文献
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粒子滤波是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术,针对目标被严重遮挡或有相似干扰等复杂背景情况下红外运动目标跟踪问题,提出了一种基于目标灰度与运动特征的粒子滤波算法。该算法将带有空间信息的灰度模型与带有灰度信息的运动模型进行融合,得到一个联合观测模型,并将其用于粒子滤波跟踪框架。与经典粒子滤波算法相比,文中算法效率略有降低,但跟踪的准确性和鲁棒性却大大增强。 相似文献
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段松六 《武警工程学院学报》2012,(4):24-28
通过对比军用认知无线功率控制博弈模型与一些经典的功率控制博弈算法,提出了一种认知无线电网络中的功率控制的博弈算法。通过仿真结果性能分析,证明算法具有一定的优越性,并且能够为军事无线通信提供一定的理论依据和现实作用。 相似文献