面向LEO卫星网络的高效路由算法

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由于卫星星上处理以及存储能力有限,随着卫星网络的规模越来越庞大,迫切需要一种简单高效的路由算法.为此,提出了一种基于网络拥塞程度感知的路由策略(Network Congestion-Aware Routing Algorithm,NCARA).NCARA路由策略在网络处于非拥塞状态时采用Dijkstra算法寻路,网络拥塞时换用改进广度优先搜索算法(Enhance Breadth First Search,en-BFS)寻找最短路径.en-BFS算法利用卫星网络拓扑呈二维网格拓扑的特征,将最小跳数作为主要衡量指标,选出最小跳数路径集合;然后将传输时延和传播时延作为衡量标准,以O(V+E)(V为图的节点个数,E为图的边的数目)的时间复杂度在最小跳数集合中选择出最小权值路径.最后通过数学方法证明了算法的正确性以及有效性.仿真结果表明,所提路由算法的平均时延、丢包率等都与传统算法相当,但是算法复杂度却得到极大的降低.
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为提高辐射源个体识别准确度,解决工程化应用问题,同时避免在信号样本有限的情况下单一识别算法的局限性,提出了一种结合卷积神经网络和随机森林的辐射源个体识别方法。该方法分别利用卷积神经网络和随机森林训练生成两组个体识别模型,然后采用识别概率统计法生成不同辐射源个体的综合权值向量,最后根据权重向量形成针对不同辐射源个体的综合识别模型。仿真结果表明,相较于单一算法,所提方法能够提升整体识别准确率,同时,对不同辐射源个体均有较好的适用性。
光伏发电系统具有非线性和时变不确定的特性,因此需要对其进行最大功率点跟踪(maximum power pointtracking,MPPT)。现有的MPPT算法在收敛精度或收敛速度上存在一定的缺陷。采用智能探寻游动细菌觅食算法进行光伏电池阵列最大功率点跟踪研究。该算法使细菌提前探测下一位置的适应度大小,若是优于当前时刻,则继续游动,反之,则停止游动。这样可以避免游动到差环境下,大大加快了算法的运行速度,改善了运行过程的平稳性。仿真结果表明,智能探寻游动细菌觅食算法与现有细菌觅食算法相比,具有收敛速度快和平
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柔性储能装置是柔性电子器件的必备材料之一,其具备高柔性、高强度以及优异的电化学性能。以纳米纤维素作为柔性基底,提供支撑增强的作用,探究了不同电化学扫描速率、不同电流密度以及循环充放电对柔性电极材料电化学性能的影响。结果表明,随着扫描速率和电流密度的增大,比电容逐渐下降,扫描速率为10 mV/s时,柔性电极材料的比电容为100.78 F/g,扫描速率为90 mV/s时,比电容降为10.73 F/g,电流密度为0.5 A/g时,柔性电极材料的比电容为70.50 F/g,电流密度为1 A/g时,比电容降为10.
针对低轨卫星宽带正交频分复用通信系统中相位噪声和群时延影响相互耦合而恶化接收机性能的问题,提出了一种相位噪声群时延联合估计算法。通过理论分析相位噪声群时延耦合下接收信号特征,利用非线性群时延泰勒级数模型与相噪连续特性,基于导频和二维估计内插实现了接收信号公共相位误差的联合估计。仿真结果表明,该算法能够有效估计系统相位噪声与群时延引入的相位失真,与传统独立估计和分离估计方法相比性能均有较大提升。
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随着民用无人机的普及,无人机“黑飞”事件频频发生,给公共安全带来极大隐患。为了实现对“黑飞”无人机的有效监管,通过提取遥控信号指纹特征对无人机识别是一种有效的方法。基于民用小型无人机遥控信号通常采用跳频通信这一特性,通过分形贝叶斯变点检测算法对实测无人机遥控信号的瞬态起始点进行检测,并提取信号瞬态部分所含有的指纹特征,由主成分分析法进行特征降维,最后采用多分类支持向量算法对该信号进行分类及识别。实验结果表明,采用射频指纹法能够完成无人机型号的区分以及同一型号无人机的区分。