TWDM-PON中基于ONUs二次迁移的能量优化算法

针对TWDM-PON节能问题,提出一种基于ONU二次迁移的能量优化算法。首先,根据波长上业务量决定可关闭的波长数,并将预关闭波长上的ONU迁移到其他波长;其次,根据ONU当前的业务量将ONU划进优化组或普通组,并将优化组内ONU迁移到某个或某几个波长;然后分别对优化组和普通组内的ONU实行固定带宽分配算法和动态带宽分配算法,并执行对应的休眠策略。仿真结果表明,与其他算法相比较,所提算法在降低网络能耗方面有明显优势,最多可降低能耗达10%左右。     

基于采样空间约束的改进RRT算法

由于水下环境比陆地环境复杂，在进行机器人水下路径规划时，利用传统算法规划的路径质量较差。为此，提出一种基于采样空间约束的改进快速扩展随机树(RRT)算法。首先，提取边界点，通过凸包算法划定障碍范围；其次，利用膨胀算法对划定的范围做区域膨胀，对采样空间进行约束；最后，通过对随机节点的四个特征进行计算，确定采样点的概率，为采用点的选择提供导向性，缩短因采样空间过大而导致过长寻路时间，提高路径质量。通过在PyCharm环境下的仿真实验对比RRT算法、RRT^*算法和改进后的RRT算法，实验结果表明改进的RRT算法各项性能均优于RRT算法和RRT^*算法。