基于Bezier曲线的移动模型研究

现有的移动模型大多采用简单的、随机的直线运动来描述物体的移动模式,难以描述现实场景下规避障碍物的曲线移动模式.为解决现有移动模型存在的这些问题,提出一种基于Bezier曲线的移动模型.首先从理论上对该模型的应用进行了详细分析,其次提出了曲线场景下的节点概率分布的分析模型和算法,最后从多个场景进行了仿真验证和比较分析.研究结果表明,与典型的Random Waypoint模型相比,该模型不但可描述移动自组网在有障碍物约束的普遍现实应用场景,而且在同样的场景下具有更优的节点概率分布,使移动自组网表现出良好的动态特性,因此可为移动自组网的仿真研究提供现实的应用场景.     

考虑障碍物的移动多媒体路由算法

为了满足移动多媒体传输的需要，提出了一种新的移动模型——multimedia communication mobility model （MCM），该移动模型充分考虑了实际环境中存在障碍物和多媒体业务的特殊要求。利用MCM设计了针对多媒体业务的路由算法，并给出了算法的详细描述。由于该算法考虑到了现实障碍物的影响。并借鉴了无线自组网基本路由协议，因此其不仅能获得满足业务要求的路由。而且能避免链路中断的影响，以便通过及时开启备用节点来提供备用路由。与目前已经提出的路由算法相比。该协议更适合于移动多媒体业务的需求。     

机器人自组网的运动控制模型仿真研究

机器人自组网具有较高的军事和民用价值;基于机器人通用运动学模型,对传统自组网的节点运动模型——随机路点和随机方向移动模型进行了修改,为机器人自组网中的节点建立了运动控制模型,并建立了机器人自组网的网络模型,对几种运动模型进行了仿真分析;结果表明,在机器人自组网的仿真场景中网络性能有所恶化;达到了较为真实地仿真机器人自组网的目的,得出的结论对机器人自组网的仿真研究具有一定的参考价值。     

自组网Random Direction移动模型点空间概率分布的研究

在无线自组网的研究中,研究移动模型点的空间概率分布是研究自组网协议的仿真评价和分析移动自组网许多相关特性(例如网络连通性、最小生成树、平均路径长度、网络容量等)的重要的基础问题．针对自组网经常使用的Random Direction移动模型运动节点的空间分布进行了研究,给出了一维及二维情况下运动节点空间概率分布的精确公式．研究结果为基于Random Direction移动模型的证明、仿真与应用提供了严格的理论依据．     

基于RRT改进的移动机器人路径规划算法

针对RRT~*算法在复杂环境路径规划中存在的盲目搜索、冗余节点及路径较长等问题,提出一种融合树扩展策略和采样策略的改进RRT~*算法(AF-RRT~*)。通过创造父节点改进RRT~*扩展树的结构,缩小路径长度;引入自适应探索,增加采样导向的选择性,减少路径搜索时间,同时不会陷入局部最优陷阱;通过动态步长,减少冗余节点。仿真结果表明,AF-RRT~*算法在多种环境下,路径获取效率和路径质量均优于RRT~*和F-RRT~*。消融实验验证了AF-RRT~*算法和算法各功能模块的有效性。     

基于圆周运动的自组网移动模型研究

自组网仿真研究大多基于特定的移动模型,而移动模型中节点空间概率分布是研究和评价自组网性能的理论基础.然而,现有的自组网移动模型存在诸多缺陷(如不现实的移动场景、节点的非均匀分布等).在分析和比较现有移动模型的基础上,提出一种基于圆周运动的移动模型,推导出移动节点的二维概率密度函数公式.理论分析和仿真实验表明,该模型能够克服现有移动模型的这些缺陷,为仿真和评估自组网的性能提供了精确的理论模型.     

基于改进RRT算法的无人机三维避障规划

RRT算法由于其在复杂环境中有强大的随机搜索能力,在无人机避障规划中被广泛运用.为了提高无人机避障规划的效率,提出了一种基于预规划路径优化RRT算法的无人机三维避障规划算法.算法首先在障碍物膨胀规则和相交规则下生成预规划路径,然后将预规划路径看做成连续的质点组成,按一定的扩展树步长的比例从连续质点取点来确定搜索树的随机状态点,最后RRT算法在这些随机状态点的引导下进行搜索,生成避障规划路径.仿真结果表明,改进的RRT算法生成的预规划路径降低了障碍物搜索的时间和增强了搜索树扩展的方向性;预先确定的随机状态点使搜索树在扩展中具有方向性,可减少新生节点的个数和路径长度,进而提高了无人机避障路径规划的效率,使得最终生成避障路径的时间更优.     

MANET节点移动模型仿真研究

移动自组网（MANET）节点移动特性对网络拓扑结构有重要影响,在合理的节点移动模型下对网络性能的评估才真实可靠。通过对网络仿真软件NS2进行拓展,实现个体、群体和具有地域限制的节点移动模型,提出物理链路和路由协议2个层面的评估准则,给出不同类节点模型对路由协议性能的影响程度。对研究和评估MANET的路由协议有重要的参考价值。     

融合有向D*与RRT*的移动机器人路径规划算法

针对快速扩展随机树(RRT)算法在复杂障碍物和狭窄通道环境中收敛速度慢,冗余节点多的问题,提出了一种融合有向D*与RRT*的路径规划算法,用于改善移动机器人在二维环境下路径规划的性能.首先,算法根据初始路径确定关键点,以它为圆心形成采样子集,在之后的迭代中,按概率在圆形子集和全部状态中选择采样空间.然后,利用变距离重新布线,通过大半径重新布线减少冗余节点,再利用小半径重新布线对障碍物顶点和转弯处进行优化,达到缩短路径长度和平滑路径的目的 .仿真结果表明,融合改进算法比对照算法的路径长度缩短了4.30％,搜索时间减少了25.91％,路径总步数减少了50.26％,且可以适应存在连续小洞和狭窄通道的特殊环境.     

一种基于改进快速搜索随机树算法的管路自动布局方法

针对非正交管路自动布局问题,提出一种基于障碍物碰撞信息的快速搜索随机树 改进算法。该算法主要采用基于碰撞信息的节点扩展策略、快速绕障算法以及基于概率思想的 节点扩展策略3 种方法进行改进,能够在较短的时间内搜索出一条沿结构件表面从起点到终点 的路径,在此基础上采用基于关键节点的路径优化策略,对求解得到的布局路径进行优化后形 成最终的管路布局结果。开发了原型系统,通过实例验证了该算法的可行性。     

改进RRT的二阶段平滑搜索算法

在复杂的环境当中,智能车辆路径规划模块的职能是产生一条合适的路径让智能车路径跟踪模块进行跟踪。在路径规划模块中要考虑两个方面：第一个方面是算法能够快速地搜索出一条安全的路径;第二个方面是算法进行路径规划的同时能够考虑车辆自身模型的约束,即运动学约束限制。然而快速搜索随机树RRT算法进行大范围路径搜索的过程中存在收敛速度较慢、搜索路径曲折角度过大的问题,导致车辆跟随时转弯角度过大、转向不连续,不满足车辆运动学模型。二阶段RRT算法TSRRT（Two-Stage RRT）采用融合最大转向角度的三次Bezier曲线进行上边界曲率优化,使规划路径能够满足车辆运动的转向角度,让车辆在行驶过程中能够以不停车的方式进行连续平稳转向;同时为了加快算法的收敛速度,通过第一阶段的启发式函数采样搜索以及第二阶段Dubins曲线直接连接最终终点和第一阶段搜索终点,能够有效地提高算法的整体搜索效率。通过实验验证,改进的RRT算法TSRRT,相比于传统RRT算法搜索时间减少近43%,路径长度减少近25%,同时提高了路径的平滑性,使已搜索路径曲率能够满足连续,能够让车辆在不停止的情况下连续平稳转弯,以便车辆后续更好地进行路径跟踪。     

移动自组网中一种网络生存时间最优的广播算法

移动自组网中广播操作的网络生存时间问题一直是备受关注的热点研究问题.现有的研究已经证明,基于最小生成树算法的广播算法能够最优地解决网络生存时间问题.但是,这些研究工作都是基于静止的网络拓扑,从而不适用于一些实际的网络拓扑动态变化的应用场景,如军事通信应用等.因此,针对节点移动导致的网络拓扑变化的场景,本文提出了一种移动...     

移动自组网中基于移动预测和概率的能量有效组播路由算法

移动自组网中节点的使用寿命很大程度上依赖于电池能量的有效利用．通过研究移动节点能量的剩余和使用情况，提出了一种新的关于节点能量估价函数PCF（power cost function）计算方法，能够较好地反映当前节点的能耗值．并且结合PCF提出一种基于移动预测和概率构造能量有效组播树M-REMiT（an algorithm based on mobility prediction and probability for refining energy-efficient multicast tree）的分布式算法，在节点移动的情况下，利用概率优化方法减少一棵组播树的总能量消耗，延长了组播树中每个节点的使用寿命．模拟结果显示这个组播算法比以前相关的算法具有更好的性能．     

基于协同进化算法的分支线缆自动布局设计方法

针对分支线缆布局设计中分支点难以确定的问题,提出基于协同进化算法的分支 线缆自动布局设计方法。首先建立分支线缆的线束模型,基于线缆的线束模型信息将分支线缆 分解为多个一对一的单根线缆,每个单独的线缆代表一个种群;在此基础上采用改进的快速扩 展随机树算法求解单根线缆的路径,然后基于协同进化的思想对分支线缆的分支点进行寻优, 通过种群间相互影响适应度的评价使得分支线缆的布局结果达到最优;最后对最终优化得到的 路径点进行拟合,从而获得线缆作为布局设计结果并输出。设计并开发了线缆自动布局设计软 件原型系统,进行算例测试与实例应用,验证方法的可行性。     

MANET中基于遗传算法的带宽计算

在MANET中寻找满足带宽约束的QoS路由的前提是确定路径上带宽的大小,在MAC层采用CDMAoverTDMA的网络中,路径上带宽的计算并非单纯地取路径上所有链路的最小带宽,其计算时间复杂度已经被证明是个NP完全问题。该文提出将遗传算法用于带宽计算,并提出了基于空闲时隙链路块的编码方法。仿真结果表明:该算法可以应用于网络规模比较小的带宽计算中,并且可以比其它带宽计算方法获得更大的带宽。     

组移动模型下MANET网络单跳簇生成算法性能分析

在移动自组网络中,许多应用都依赖层次结构的支持。簇结构是移动自组网络中应用最为广泛的层次结构。针对现有簇生成算法在具有群组特性应用中性能分析不足的问题,本文在分析随机移动模型和组移动模型特性以及主要簇生成算法优缺点的基础上,通过扩展ns2分析了五种典型簇生成算法在组移动模型下存在的不足,并提出了适应具有群
组特性应用的簇生成算法研究思路。