简介:无线传感器网络栅栏覆盖在入侵监测领域发挥着重要的作用,知何高效、低代价地构建栅栏以及栅栏出现间隙后如何修复是重点研究问题。针对该问题提出一种能耗优先的WSN栅栏覆盖方法,首先根据静态传感器节点构建全连接拓扑图,然后将全连持拓扑图转换为可移动节点需求拓扑图,接着采用K一最每路径算法和匈牙利算法选择可移动节点需求拓扑图中的最佳栅栏构建路径并派遣可移动节点完成栅栏的构建。该方法在充分利用静态传感器节点的基础上派遣少量可移动传感器节点即可完成栅栏的构建。实验结果表明在栅栏构建和修复方面与其他方法相比节约了能量,且栅栏修复率比Optimal方法提高了8%.
简介:为了解决当前隧道照明系统中存在的耗电量大、隧道外环境值测量复杂、实际照明亮度难以保证以及忽略光源色温会对隧道照明效果产生影响等问题,设计了一种隧道闭环反馈智慧照明系统。该系统根据实时采集的隧道外环境数据、车辆信息,调整隧道肉照明状态。同时,配合变色温隧道灯,实现实时调节亮度和色温值,保证隧道内照明视觉效果处于最隹状态。系统采用闭环反馈调节方式,根据所需亮度、色温值,以实际测量亮度、色温值为基础,实时调节照明系统的输出。实验证明,该系统安全可靠,能够保证照明效果达到预期,确保行车安全的同时使驾驶员获得最佳的视觉感受,同时能够最大限度降低能耗。
简介:研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进岛深度Q网络(DeepQ-lesrningNet-work,DQN)算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况,改进奖利机制,增知实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和练不稳定的问题:采用相对角度、位置金和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。
简介:在高速链路中,差分线由于具有很高的鲁棒性从而应用广泛,因此差分线的补偿就显得至关重要。以寻找最优的补偿方法为研究目的,结合实际PCB工作中的层叠结构,通过在HFSS和ADS中搭建模型,对比验证不同补偿方式对差分信号质量的影响。最后,指出存在的问题并总结归纳解决方法,为今后PCB布线中差分信号线的补偿方式提出了一些建议。