77、无线传感器网络与光纤传感器性能研究

无线传感器网络与光纤传感器性能研究

无线传感器网络模糊逻辑聚类研究

在无线传感器网络(WSN)中,延长网络寿命是一个关键问题。同时,数据冗余和安全性对于军事和国防等关键应用也是至关重要的因素。因此,开发一种节能技术来延长系统寿命成为主要关注点。

研究目标
  • 提出的研究工作旨在实现节能,并使用模糊系统来降低计算复杂度,减少能量消耗,从而延长网络寿命。
  • 重点在于确定一种适用于多种需要传感能力的应用的算法。具体目标如下:
    1. 获取网络中各种寻路算法的详细信息。
    2. 设计并开发一种一致、可靠的多路径发现算法。
    3. 通过与现有路由方案进行比较,确定网络寿命和节点能量效率方面的网络性能。
    4. 使用网络模拟器(如NS - 2或JUNG)对提出的多路径路由协议进行仿真。

WSN领域的新方法侧重于集成传感器与物理世界进行通信,以创建智能系统。目前正在进行大量研究以克服传感器的局限性,主要研究领域包括有效路由方法、聚类、故障处理、基于优化的方法、同步、安全问题等,同时也在努力解决图像传感器和实际应用中的服务质量相关问题。本研究使用的模拟器是基于Java的JUNG,它包含用于分析、修改和可视化信息的语言,可将信息表示为网络或图形,并且能利用Java语言广泛的特性、API和各种库。

研究方法、设计与实现

研究采用基于传感器不均匀分布的聚类方法。使用模糊系统(Mamdani方法)从一组成员传感器中选举出一个主节点。影响传感器能量的参数,如电池电量、到服务器的距离、

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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