【摘 要】
：
针对无线传感器网络能耗不均衡、网络生存期短的问题,提出一种基于改进灰狼优化的分簇路由算法.在簇构建阶段,首先采用自组织神经网络映射(SOM)对网络节点聚类分簇,然后在簇
【机 构】
：
云南大学信息学院,深圳大学土木与交通工程学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目(61560092),云南大学信息学院研究生科研创新项目(Y2000211)。
论文部分内容阅读
针对无线传感器网络能耗不均衡、网络生存期短的问题,提出一种基于改进灰狼优化的分簇路由算法.在簇构建阶段,首先采用自组织神经网络映射(SOM)对网络节点聚类分簇,然后在簇内使用改进的灰狼优化算法选择最优簇头;簇间路由阶段,综合考虑节点的剩余能量和地理位置,为簇首选择合理的下一跳;簇内通信阶段,引入轮询控制机制,进一步降低网络能耗.仿真结果表明:在不同规模的场景下,所提算法均能够均衡网络能耗、延长网络生存期、提高网络吞吐量.
其他文献
为提高标准单元在空间辐射条件下抗单粒子闩锁能力,基于65 nm CMOS工艺使用TCAD工具建立了4种保护环结构的3D模型.设计对比了多种抗单粒子闩锁加固方法,对抗辐照性能和设计开
基于RGB图像的动作识别方法容易受光照变换与复杂背景的影响,文中采用基于深度图像的方法,提出三维双流网络结构,将原始深度数据作为表观流以保留外观线索,将从深度数据中生成的深度运动图作为运动流以提取运动信息。采用双流结构来融合两路信息,并利用三维残差网络进一步提取时空特征。在仅使用深度数据的前提下,使用MSR Action3D和NTU RGB+D两个数据集进行测试,识别准确度得到了显著提升。
随着近年来5G与人工智能的崛起,无人驾驶技术在不断突破,行人检测作为无人驾驶中的重要任务之一,是一个具有重要研究意义的课题。文中采用深度学习框架Pytorch和目标检测网络YOLO进行行人检测,分别搭建了YOLO v3、YOLO v3轻量版YOLOv3-Tiny、YOLO v3与SPP-Net融合版本YOLOv3-SPP行人检测平台,并对小型目标和大型目标识别进行了详细的测试对比。测试结果表明,Y
RISC-V作为近年来发展迅速的开源处理器架构,对其验证方法的研究具有很高的工业应用价值.提出了基于遗传进化策略的处理器验证优化方案,利用遗传算法产生指令的权重系数,为测
生态环境部生态环境执法局局长曹立平(4月)28日表示,今年将聚焦影响群众环境权益和环境质量的突出问题、污染防治攻坚战的重点领域和环境问题多发频发的重点行业开展项专项执
嵌入式系统在使用UM-BUS总线时,总线仲裁时隙大小、协议包大小等关键参数对总线性能有很大的影响;必须通过数学模型建立与仿真分析等手段确定总线关键参数,确保总线传输时延
在进行某沿海城市实景三维数字模型建设的同时,还要考虑应用问题,如海岸带测绘、滩涂测绘、高铁、大型建筑、重要基础设施的形变监测等。应用倾斜摄影测量获取高分辨率影像,形成点云数据构建DEM,尚达不到厘米级以上精度,InSAR与点云融合重构DEM,精度可以提升至毫米级。InSAR+倾斜摄影方法,打破了传统高程测量的认知,应用前景广阔。
文中设计了在课堂场景下的多人头部动作检测系统,具有以下特点:(1)使用普通摄像头进行检测,不需要依赖深度信息和人脸关键点信息,可以做到较为精确的头部估计;(2)使用基于脸部特征的目标追踪算法,在稳定检测到人脸的情况下能够进行有效的目标追踪以便后续进行分析;(3)使用卡尔曼滤波对结果进行优化,得出的头部角度更为稳定。文中在三个不同分辨率的场景下进行实验,获得了较好的效果。
风电场的大规模并网及其功率的随机性给电网的无功运行控制带来了严重的困难,在对风电机组结构模型及功率特性分析的基础上,建立了风电场无功优化控制数学模型,在满足电压相