31、多AUV状态约束控制与智能无线传播模型研究

多AUV状态约束控制与智能无线传播模型研究

1 多AUV状态约束控制

1.1 主要结果

在多自主水下航行器(AUV)系统中,首先定义了局部误差:
[
\begin{cases}
z_{i,1} = \sum_{j = 1}^{N} a_{ij}(y_i - y_j) + b_i(y_i - r) \
z_{i,2} = x_{i,2} - \pi_i, i \in V
\end{cases}
]
同时设计了命令滤波器:
[
\begin{cases}
\dot{\phi} {i,1,\gamma} = \iota {i,1,\gamma} \
\iota_{i,1,\gamma} = -r_{i,1}|\phi_{i,1,\gamma} - \alpha_{i,1,\gamma}|^{\frac{1}{2}} \text{sign}(\phi_{i,1,\gamma} - \alpha_{i,1,\gamma}) + \phi_{i,2,\gamma} \
\dot{\phi} {i,2,\gamma} = -r {i,2} \text{sign}(\phi_{i,2,\gamma} - \iota_{i,1,\gamma}), \gamma = 1, 2, 3
\end{cases}
]
其中,(\pi_i(t) = \phi_{i,1}(t)),(\dot{\pi} i(t) = \iota {i,1}(t))为输出,(\alpha_{i,1})为输入。并且有(|\pi_i -

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测调优,深入理解每项优化背后的原理。
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