6、无线传感器与网络信道分配算法解析

无线传感器与网络信道分配算法解析

在无线通信领域,传感器覆盖和信道分配是两个关键问题。传感器覆盖旨在用可调节覆盖范围的无线传感器覆盖线段,以最小成本实现最优覆盖;信道分配则是为图中的边分配信道,确保边之间无干扰,从而实现最大吞吐量。本文将深入探讨这两个问题的相关算法。

无线传感器最小成本线性覆盖

无线传感器最小成本线性覆盖问题的目标是找到一种范围分配方案,使覆盖线段的成本最小。对于离散情况,可通过多项式时间算法计算最优解;对于连续情况,根据成本与覆盖半径的关系,开发了不同的近似算法。
- 范围分配的近似性 :设 (r_1 = \max(d_1, \frac{d_2}{2})),(r_2 = \max(\frac{d_2}{2}, \frac{d_3}{2})),(\cdots),(r_{n - 1} = \max(\frac{d_{n - 1}}{2}, \frac{d_n}{2})),(r_n = \max(\frac{d_n}{2}, d_{n + 1})),则范围分配 (R = (r_1, r_2, \cdots, r_n)) 是一个 2 - 近似。
- 当 (n = 1) 时,(R) 是最优分配。
- 当 (n \geq 2) 时,通过一系列推导可得 (R < 2R^ ),即 (\frac{R}{R^ } < 2)。
- 不同情况的算法
- 若成本与覆盖半径的关系为 (r^{\kappa})((\kappa) 为常数且 (\kappa \geq 1)):
- 当 (\kappa = 1) 时,给出了一个简单的 1.25 -

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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