22、MobileR:无线传感器与执行器网络的节能路由方案

MobileR:无线传感器与执行器网络的节能路由方案

1. 系统模型与基础概念

在无线传感器和执行器网络中,系统由一组无线传感器节点构成,这些节点可分为静态传感器和执行器。静态传感器自身不能移动,但能通过无线电设备进行通信;执行器不仅能通过无线电通信,还能在接收到位移指令后进行可控移动。而且,网络中的每个节点,无论是静态传感器还是执行器,都能将其传输范围在 0 到 R 之间进行调整,以节省能源。所有节点可通过如 GPS 等硬件设备知晓自身位置。

以下是一些关键的符号和函数定义:
- 符号
- (N(u)) 表示节点 (u) 的邻域,即处于节点 (u) 传输范围内的节点集合。
- (N_d(u)) 是 (N(u)) 的子集,其中每个节点比节点 (u) 更靠近节点 (d),即 (N_d(u) = {v \in N(u) \mid dist(v, d) \leq dist(u, d)})。
- 节点 (X) 的重新定位记为 (X’)。
- 函数
- (location()):根据 MobileR 变体,返回节点应移动到的位置。
- (dist()):给出两个节点位置之间的欧几里得距离。
- (isCoveredByDominant()):若某个位置处于主导节点的无线电范围内,则返回 TRUE,否则返回 FALSE。

2. 能量成本模型

MobileR 独立于能量模型,但为了衡量其性能,采用了常见的能量模型来计算数据包的无线电传输成本:
[costs(r) = c + r^{\alpha}]

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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