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891.
摘要:本文针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出了一种分布式的面向定位的网络调整方法,称为LODA方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使得初始状况下不可定位的网络达到可定位条件。LODA方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,较当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,本文所提出的方法采用分布式的执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,LODA方法较现有方法而言具有更高的执行效率。  相似文献   
892.
为解决星际网络场景下的数据传输问题,提出了一种星际容延迟网络路由协议:利用节点的历史连接信息来预测该节点与其各个邻居节点的连接恢复时间;当两个位于同一个域的节点互相连接时,交换彼此的连接时间预测表,并据此决定是否需要使用对方作为中继节点;深空节点的存储资源常常受限,在进行路由选择时将节点的存储区消耗情况也纳入决策。使用NS2进行地-火通信场景仿真,使用一种改进的泛洪路由和一种仅选择网关节点作为下一跳选择的路由策略作对比。仿真结果表明相比其他两种协议,提高了14%的投递成功率并减少了50%的平均传输延迟,并更有效的利用了节点存储资源。  相似文献   
893.
通过构建李雅普诺夫函数,对具有不同拓扑结构的无线网络控制系统的一致性问题进行了研究。利用网络结构的邻接矩阵对网络拓扑结构进行描述,同时构造系统的延迟矩阵,结合复杂网络理论中的聚类系数、耦合强度的概念,对系统进行建模。针对复杂网络中常用的两种结构,构建不同的邻接矩阵和延迟矩阵,利用线性矩阵不等式的方法,给出使系统稳定的一般性条件。最后仿真结果验证了方法的有效性。  相似文献   
894.
针对作战体系的特点建立作战体系网络模型,提出指控链的概念。在此基础上,通过指控介数、指控效率对作战体系网络效能进行度量。通过设计实验对指标进行验证分析,对实际作战体系的构建具有较好的指导意义。  相似文献   
895.
通过对雷达组网系统责任区保障问题的深入研究,以完成对责任区的保障任务为目的,使责任区各个高度层均满足一定联合探测概率和雷达覆盖系数为约束条件,以雷达网整体工作代价最小为目标函数,构建了有干扰情形对雷达的管理和控制(以下简称雷达管控)数学模型。运用改进的遗传算法对雷达管控模型进行求解,通过设定保护概率保存了最优个体的遗传性,通过合理的算法参数设置改善了算法的性能。仿真算例和实际应用结果表明,雷达管控达标率由管控前的36.54%上升到63.46%,达到100%,雷达管控结果符合管控要求,且雷达开机数量较少,采取的抗干扰措施合理,验证了模型和方法的有效性。  相似文献   
896.
通过分析万维网地理信息技术、"北斗"卫星定位技术和网络技术的综合应用,提出了应用Web GIS和"北斗"卫星定位技术的应急器材保障系统的基本思路和方法,探讨了实现应急器材保障系统的技术途径.  相似文献   
897.
基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对核动力蒸汽发生器在瞬态、启动和低功率下的“收缩”与“膨胀”现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位特性难以辨识的问题,提出了基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识的新方法.采用串-并联型辨识结构,以保证辨识的收敛性和稳定性.网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法.仿真结果表明,所提出的方法能够正确地辨识核动力蒸汽发生器的水位特性,且具有较高的辨识精度.  相似文献   
898.
介绍了神经网络理论在数控机床误差建模中的应用。以精密气浮花岗石铣床为研究对象 ,建立了机床的精度模型 ,并为此设计了一种特殊的检具 ,构造了训练样本。通过神经网络精度模型对机床的定位精度进行预测。实验结果表明该方法是可行的。  相似文献   
899.
基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文总结了提高计算机遥感信息分类精度的四个有效途径,据此提出了基于三维Hopfield人工神经网络模型的遥感信息分类及平滑处理综合技术。实验表明,该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。  相似文献   
900.
智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用   总被引:20,自引:0,他引:20  
近20年来机内测试(BIT)技术从理论到应用取得了显著进展,已成为提高产品测试性和诊断能力的有效途径。本文概述了BIT技术的特点,分析了国内外BIT的发展趋势,对BIT智能化从系统设计、信息处理到综合决策各阶段进行概括,对专家系统、神经网络、模糊理论、信息融合等智能理论在BIT中的应用进行了综合分析,并初步建立智能BIT的理论框架  相似文献   
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