18、水下传感器网络研究:应用、架构与挑战

水下传感器网络研究:应用、架构与挑战

1. 非洲的应用案例

在非洲,水下传感器网络(UWSN)已经在多个国家得到了实际应用,为当地的经济、环境和安全等方面带来了显著的效益。
- 尼日利亚:海底资产监测
- 壳牌石油开发公司(SPDC)与 Fugro 集团合作,部署了两艘 REMUS 100 自主水下航行器(AUV),用于监测和勘测尼日尔三角洲海岸线附近的海底资产,如管道、气体收集系统、系泊平台和浮式生产储卸油船等。
- 这些 AUV 配备了惯性导航系统和可重新配置的传感器,能够在 100 米水深下连续运行 6 - 8 小时。
- 采用 UWSN 技术的好处包括:减少资产监测时间(AUV 转弯仅需约 20 秒,而传统船只需要约 30 分钟)、缩短动员时间、以较低成本更轻松快捷地获取高质量和可靠的数据集。
- 马里:水质监测
- 马里巴马科的流域委员会与 VIA Water、Indymo 和 Akvo Caddisfly 合作,在尼日尔河部署了水下无人机,用于监测和收集水质数据。
- 水下无人机配备了用于细菌学和物理化学污染测量的传感器,能够监测以前难以到达的区域,如排水和排放管道内部、偏远海岸边界和河流难以到达的部分。
- 该项目的好处包括:能够向所有利益相关者(政府机构、政策制定者、私人组织、渔民、采砂者、染工等)提供可靠的实时和连续水质数据。
- 坦桑尼亚:非法爆破捕鱼监测
- 坦桑尼亚的 Downstream Research and Conservation Limited 与 Code for Afr

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究
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