一种基于D—S理论的网格环境下移动代理的动态规划方案

网格和移动代理技术的结合,在支持任务调度、作业管理、资源管理以及智能决策等网格关键技术的问题领域有着独到的优点。通过对移动代理在网格环境下的规划问题进行研究,网格所具有的动态性、地域分布性、不确定性使得移动代理原有的静态迁移策略无法适应网格环境。结合基于D—S理论的资源信任度函数提出动态规划方案．即在移动代理进行迁移时．由移动代理与其所在的网格虚拟组织中的信任调度模块协同工作,完成移动代理的迁移任务,保护了移动代理不遭到恶意平台的攻击。     

可量测实景影像在城市部件管理中的应用

介绍了移动测量系统采集的可量测实景影像在城市部件管理中的应用,通过对城市立面街景影像与部件地图、属性关联技术,利用实景影像对部件量测技术,提出了一种集成地图、部件属性库和多角度影像的城市部件管理新手段．     

湖南电信移动业务发展市场定位探讨

在原主营业务固网经营形势十分不利的情况下,湖南电信公司在重组后成为全业务运营商,迎来历史性的发展机遇。采取何种市场定位扩展湖南电信移动业务运营的良好局面,以期在激烈竞争的移动通信市场求得生存和发展,是湖南电信迫切需要解决的问题。文章在分析湖南省移动通信行业发展现状的基础上,明确了湖南电信在移动通信市场竞争中的优劣势,对湖南电信发展移动业务进行市场细分,提出了明确的市场定位。     

路径质量感知的MANET自适应Internet接入策略

提出了一种跨层设计及路径质量感知的移动自组网(MANET)自适应Internet接入策略. 综合考虑网络剩余带宽、投递率以及节点负载等因素,设计一种综合多目标性能参数的路由判据,均衡网络负载,满足互联时多媒体业务的服务质量需求. 同时,根据网关负载和网络拓扑情况自适应调整网关通告的广播范围和发送间隔,实现网关的最佳覆盖. 仿真结果表明,该算法能有效提高网络的互联性能,并保持合理的控制开销.     

移动机械手的整体运动学建模与控制

移动机械手由一个机械手固定安装在一个移动平台上构成。移动平台和机械手的不同物理特性使移动机械手的建模和协调控制成为机器人领域的难点之一。本文对移动机械手进行了运动学分析,给出了其整体运动学建模方法;针对移动机械手的非线性和强耦合特点,设计了PD反馈控制器;仿真实验证明该控制器具有良好的控制效果。     

基于模糊聚类的移动机器人并发故障诊断

移动机器人并发故障诊断技术大多将并发的多故障作为多种单故障组合状态处理,这样不仅需要为每种故障设计滤波器,且只能诊断特定的多故障组合.为了克服这些缺点,提出一种移动机器人多故障并发的故障诊断技术.根据移动机器人的运动模型,为每一种单故障状态设计一个对应的卡尔曼滤波器,用这些滤波器对移动机器人并发故障数据进行滤波.利用模糊聚类方法对滤波结果进行分类,根据移动机器人运行数据对不同单故障集合的隶属度诊断任意组合的并发故障.在三轮移动机器人Pioneer3上进行仿真实验,对14种常见的单故障和多故障并发的情况进行诊断,证明了该方法对轮式移动机器人并发故障诊断的有效性.     

约束环境下的多移动机器人自适应伸展算法(英文)

本文介绍了一种用来控制移动机器人组成链式网络并修复通讯连接的自适应分布式机器人合作算法。开发了单层链式伸展算法和双层链式伸展算法,使得移动机器人可以对开放式环境和受约束环境进行探索。还介绍了一种用于寻找最优通讯距离的综合化的方法。通过使用其测量结果,移动机器人系统可以组织成为优化的链式结构并进行伸展。这种伸展算法可以检测到网络中某个机器人节点的缺失,并重新配置系统。它为通讯连接的中断问题提供了一种自适应的解决方案。     

无人机战术组网的网络体系结构研究

无人机的运用是网络中心战中至关重要的一个环节,其组网是增强无人机之间通信能力的重要手段,移动Ad Hoc网络是实现无人机战术网络最合适的网络体系结构.根据无人机网络的特殊应用环境及其战术通信的特点,提出了基于无人机战术网的移动Ad Hoc网络分布式的网络体系结构.鉴于跨层设计是实现未来移动通信系统高速率和高服务质量的必然趋势,提出了无人机战术网络的跨层设计与优化思想,为无人机组网研究提供理论指导、实现方法和技术手段.     

基于K-最近邻基站的移动手机自组网路由协议

通过分析AODV算法及其存在的问题,结合节点的移动速度和方向等信息, 提出了一种基于K-最近邻基站的移动手机自组网混合路由协议。在新协议中, 当网络的本地基础设施发生故障时,每个本地节点首先生成并维护一个K-最近邻基站信息表,然后基于该K-最近邻基站信息表,利用改进的AODV协议来进行按需路由。理论分析与仿真结果表明, 新算法的性能要优于传统的按需路由协议AODV,因此,更适合移动手机自组网中的路由。     

超冗余移动机械臂的逆运动学快速求解

为了快速并精确地求解一类冗余移动机械臂(MM)运动学的优化逆解,提出了一种基于遗传信
赖域算法和解析解法相结合的运动学求逆方法. 首先使用解析解法求出机械臂逆解关于移动
车运动参数的表达式,据此表达式引入关节最佳柔顺性准则确定信赖域算法的目标函数;然
后用遗传信赖域算法快速求解此只包含移动车运动参数为自变量的目标函数的最优化问题,
据此求出运动学逆解. 仿真算例表明,该方法能快速求出精确和优化的运动学逆解.