无人机短包通信中基于NOMA传输的安全性能分析

针对物联网（IoT）通信的低延时需求,为了保证数据传输的灵活性,本文构建一种基于短包传输的无人机（UAV）通信网络。由于非正交多址接入（NOMA）技术能够增加可服务的地面用户数量,故将该技术应用到无人机短包通信（UAV-SPC）系统中可以解决多用户的安全传输问题。与正交多址（OMA）技术相比,NOMA可有效提高用户接入公平性和频谱利用率,因此被广泛用于下行链路的通信传输。为解决复杂的安全传输问题,首先证明在功率和译码错误率约束的条件下,分别存在最优的功率分配,数据传输包长和系统传输比特数使目标用户的平均安全吞吐量最大。在此基础上,通过本文所提算法得到安全传输问题的优化解。实验结果验证了该算法的稳定性和可行性。此外,与基准方案相比,本文所提方案可有效降低短包传输的通信时延,提高系统中目标用户的平均安全吞吐量。      

混沌海豚群优化灰色神经网络的空中目标威胁评估

分析空中目标威胁评估特点,综合考虑威胁价值、威胁能力和威胁程度,建立空中目标威胁评估框架;针对海豚群算法易陷入局部最优和早熟收敛等问题,提出一种混沌海豚群算法,将混沌搜索策略引入海豚群算法,通过混沌初始化、动态分群和早熟优化机制,提高算法的全局寻优能力;利用混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数寻优,通过搜索到的最优解建立基于混沌海豚群算法优化的灰色神经网络模型,并用于空中目标威胁评估.仿真实验表明,混沌海豚群算法优化的灰色神经网络在保证一定收敛速度的基础上,能够提升寻优精度,对测试集的预测效果优于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的灰色神经网络,验证了所提算法模型在空中目标威胁评估中的有效性.     

基于Jaya的贝叶斯网络结构学习算法研究

基于评分搜索的贝叶斯网络结构学习算法通常需要调参,导致计算量增大且不当的参数易使算法陷入局部最优。针对这一问题,将无需调参的Jaya算法应用于贝叶斯网络结构学习。在Jaya算法的框架下,结合遗传算法的交叉变异思想重新设计了个体更新策略,使Jaya算法能够应用于结构学习这一离散优化问题,并结合马尔科夫链的相关理论讨论了所提算法的敛散性。实验结果表明,该算法能有效应用于贝叶斯网络结构学习。     

基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法(SSASC).首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,以增强种群的多样性和遍历性;其次,提出一种指数形式的非线性惯性权重,从而提高算法的收敛效率;最后,应用纵横交叉策略对算法进行改进,...     

基于面删除的四面体网格简化新算法

如何简化大规模数据集的几何和拓扑形状以便达到实时显示和绘制的目的,已经越来越引起人们的重视.本文提出一种基于面删除的四面体网格简化新算法.通过对网格中的所有三角形定义其删除的优先级别,删除优先级别高的三角形,以简单的几何删除操作来达到四面体网格简化的目的.和已有的方法比较起来,本方法的特点是每一步都有比较高的删除比例,每一次三角形的删除操作可以达到至少8个(2个面邻接四面体,至少6个边邻接四面体)四面体删除,测试模型中最多可以达到13个四面体的删除.本算法保持了边界节点和网格简化后的一致性.     

一种可自动调节避障范围的无人机及其工作方法设计

以四旋翼飞行器为运动平台,多个stm32处理器为控制与运算中心,采用比例算法实现根据飞行速度自动调节避障距离,通过布置在前后左右四个方向的激光测距传感器实现障碍物距离的检测,再通过stm32处理器比较避障距离与障碍物距离,从而输出电信号控制电机转速,实现智能避障:提高无人机的飞行速度,其避障范围也相应增大;降低无人机的飞行速度,其避障范围也相应减小。