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1.
提出了一种生成树叶叶脉模型的算法.叶片轮廓用B样条曲线绘制,分形LS文法用来实现对第一、二级叶脉的模拟,并使用Voronoi图对叶面进行网状分割生成第三级细脉.在生成Voronoi图的过程中,采用基于Poisson-disk模型的Dart-throwing随机采样算法得到均匀分布的Voronoi点集.仿真结果验证了该算法的可行性.  相似文献   
2.
针对高纬度平台站(HAPS)网络在提供航空通信服务时所出现的节点计算能力和存储能力较弱等问题,提出了一种多尺度感知的蚁群路由算法.该算法能在高纬度平台站网络中找到源节点与目的节点之间的最短路径,并能满足航空通信服务的性能要求.通过设置不同的仿真实验对算法的性能进行评估,结果表明,该算法能有效降低呼叫阻塞率,提高链路利用率,达到整个网络的负载均衡.  相似文献   
3.
一种改进的叶脉建模方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出了一种改进的叶脉建模方法。该方法将L-system加入到Runions的叶脉建模方法当中,较好地解决了主侧脉生长比较慢的问题。作为整体算法中的一步,采用一种新的dart-throwing算法得到均匀分布的营养点集,有效地提高了整个算法的绘制速度。实验结果表明,改进后的方法能够以更快的速度生成更加逼真的叶脉模型。  相似文献   
4.
在车联网中,由于车辆节点间无线链路的频繁中断易导致数据重传,使整个车辆组网性能急剧下降。为此,面向车联网提出了一种增强吞吐量的多径路由算法,其核心是使车辆节点分簇算法支持网络编码,从而达到对乱序和丢失报文恢复的目的。该算法首先采用协同编码通信模型来实现分簇后同簇车辆节点互相协同的多路径传输,然后采用网络编码对源端车辆和中间车辆节点发送的数据进行线性编码操作,最后在目的端节点予以解码。在基于QualNet仿真平台上的实验结果表明,该算法能够有效地提升车联网中多径路由的吞吐量。  相似文献   
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