简介:为了克服战术环境下路径规划任务面临的战术单元计算存储资源有限、地理地貌信息复杂及作战需求灵活多变的困难,提出了一种面向战术环境的智能路径规划设计。首先,将三维地理信息转换为二维栅格图像,利用卷积神经网络提取其信息特征;然后,利用机器学习算法改进A*算法找寻路径的启发函数,实现了面向战术环境的智能路径规划算法设计。最后,立足于实际网络环境进行服务化业务改造,通过仿真试验验证了该算法在复杂地理环境的适用性、战术网络环境的有效性及战术环境的可行性。
简介:多路径传输是无线传感器网络中应对链路质量差的重要技术。采用时分多址(TimeDivisionMultipleAccess,TDMA)协议结合信道跳频技术的传感器网络需通过资源调度算法进行时隙和信道等通信资源的分配。多路径传输资源调度算法需为多条路径中的每条路径分配通信资源,会造成大量的浪费,因此调度算法需要进行优化。基于多路径传输模式,本文讨论了两种路由容错机制——复制机制和重传机制,并基于不同容错机制给出了两种多路径传输资源优化调度方案。调度方案在保证数据成功传输的情况下,尽量使用更少的通信资源完成数据传输以降低传输时延。本文通过仿真实验论证采用不同容错机制的调度算法性能。