11、卫星-地面集成网络切片资源分配与船舶轨迹跟踪控制技术解析

卫星-地面集成网络切片资源分配与船舶轨迹跟踪控制技术解析

卫星-地面集成网络切片资源分配

在卫星 - 地面集成网络中,为了实现高效的资源分配,需要考虑用户满意度和系统效用等多个因素。

用户满意度模型

根据每个网络切片的 QoS 要求,为特定切片 $s_n$ 上的单个数据包 $d$ 设置最大端到端延迟 $l_{max}^n$ 和最小数据传输速率 $r_{min}^n$。在给定时间段内,若切片 $s_n$ 向用户传输单个数据包的总延迟 $t_n$(包括传输延迟和排队延迟)满足以下条件,则认为数据包传输成功:
- $t_n \leq l_{max}^n$
- $v_n \geq r_{min}^n$

若单个数据包传输成功,记为 $d = 1$;若不成功,记为 $d = 0$。卫星网关从切片 $s_n$ 传输的数据包总集记为 $d \in D_{s_n}$。则切片 $s_n$ 中成功传输的数据包数量 $P_{s_n}$ 为:
$P_{s_n} = \sum_{d \in D_{s_n}} d$

切片 $s_n$ 的用户满意度 $Sat_{s_n}$ 定义为成功传输的数据包数量与传输给用户的数据包总数的比值:
$Sat_{s_n} = \frac{P_{s_n}}{D_{s_n}}$

系统的整体用户满意度定义为三个网络切片满意度水平的加权和,每个切片的权重 $\alpha_n$ 可根据要求设置:
$Sat = \sum_{s_n \in SEP} \alpha_n Sat_{s_n} (n = 1, 2, 3)$

系统效用模型

将频谱

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理异常告警,提升系统响应速度可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求优化策略。
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