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无人机集群应急通信系统面临的最大挑战为集群网络拓扑的快速变化,因此,高效的自组网路由协议是保证无人机集群应急通信系统具有稳定链接性能的基础,同时也是该领域的研究热点。分析了现有无人机自组网路由协议不能完全适用于无人机集群应急通信系统的机理,采用MAC层和网络层联合设计思想,提出了一种基于簇结构和强化学习的分簇路由协议,簇内设计了基于簇结构的先应式路由协议,簇间则采用基于位置和链路质量Q学习的自适应路由协议,从而减小了路由维护开销、缩短了端到端时延,提高了转发成功率。仿真结果表明,在实现高效分簇的基础上,所研究的分簇路由协议可满足无人机集群应急通信系统的高动态、低时延和高可靠的要求,具有一定的实际应用前景。 相似文献
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采用工作结构分解(Work Breakdown Structure,WBS)和风险结构分解法(Risk Breakdown Structure,RBS)对装备保障综合演练全过程的风险及其风险因素进行了系统分析,得出了装备保障综合演练过程中存在的7类风险、24种风险因素;运用网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)对各种风险及其风险因素进行了评估,得出了其对装备保障综合演练风险影响的权重及排序。研究结果可为装备保障综合演练顺利开展,确保人员、装备安全提供参考。 相似文献
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为解决舰船腐蚀相关电场场源等效问题,从产生机理出发,根据实际舰船结构、海洋环境等条件,提出了舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源的具体等效方法。该方法的基本场源为沿一定方向放置的异种金属对,并按一定方法将其等效为电偶极子或电流线。在实验室条件下,模拟海洋环境和舰船自然腐蚀时的基本场源,对该场源等效方法的正确性进行验证,验证过程中特别考虑到水域周边岸壁边界的影响。结果表明:所提出的场源等效方法是正确的,可用于对舰船自然腐蚀时水下腐蚀相关电场的分布特点进行预估,也可为舰船水下电场的其他应用提供理论依据。 相似文献
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针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。 相似文献
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