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针对雷达信号实时分选增簇问题的动态簇合并解决方法: 本发明公开了一种针对雷达信号实时分选增簇问题的动态簇合并解决方法，属于雷达信号处理领域，包括如下步骤：(1)雷达信号实时分选生成聚类簇，筛选当前已分选的聚类簇中的样本量达到给定阈值的簇；(2)对筛选的簇进行核密度估计计算...; 柏业超万梦成王琼孙影于倩慧张羽

一种无线传感器网络中基于动态簇半径的非均匀分簇方法: 本发明揭示了一种无线传感器网络基于动态簇半径的非均匀分簇方法，该无线传感器网络包括基站和多个传感器节点；其中，基站固定处于网络中心，能通过多跳路由传输方法收集整个网络传感器的数据，包括收集到的数据以及其自身电量信息。传感...; 叶晓国邓徐赛梅经纬马贤涪

基于动态簇粒子群优化的无人机集群路径规划方法被引量：4: 2023年; 路径规划对于无人机(UAV)集群的任务执行十分重要,而且高维场景中的计算通常很复杂。群体智能为解决该问题提供了较好的解决思路。粒子群优化(PSO)算法具有参数少、收敛速度快、操作简单等优点,尤其适用于路径规划问题,但它在应用时存在全局搜索能力差、容易陷入局部最优的问题。为了解决上述问题以提升无人机集群路径规划的效果,提出了动态簇粒子群优化(DCPSO)算法。首先,利用人工势场法和滚动时域控制原理建模UAV集群路径规划问题的任务场景;其次,引入Tent混沌映射和动态簇机制进一步提升全局搜索能力和搜索精度;最后,使用DCPSO算法优化模型的目标函数,以获得UAV集群的每个轨迹点的选择。在单峰/多峰、低维/高维不同组合的10种基准测试函数下的仿真实验结果表明,与PSO、鸽子启发优化(PIO)、麻雀搜索算法(SSA)和混沌扰动鸽群优化(CDPIO)算法相比,DCPSO算法具有更好的计算最优值、均值和方差,搜索精度更佳,稳定性更强。此外,UAV集群路径规划应用实例仿真结果也验证了DCPSO算法的性能与效果。; 王龙宝栾茵琪徐亮曾昕张帅徐淑芳; 关键词：粒子群优化路径规划滚动时域控制

一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法: 本发明提供一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法。主要研究了目标跟踪过程中的传感器节点选择问题，所述方法包括：利用粒子滤波的方法对目标在下一时刻的位置进行预测；根据目标的预测位置、预测协方差矩阵和传感器节点的感知半径...; 国强王亚妮戚连刚刘立超崔玉强

超密集网络中虚拟小区的动态簇更新与资源分配: 随着移动通信网络的不断发展,为了满足用户的海量数据流量需求,提高边缘用户服务体验,网络中部署的微基站逐渐致密化,形成超密集网络;同时在“用户中心”的思想驱使下,虚拟小区的概念被提出。但是多连接结构的超密集网络虚拟小区动态...; 袁国程; 关键词：资源分配凸优化

无线传感器网络中基于动态簇的节点调度算法被引量：13: 2022年; 在基于无线传感器网络(WSN)的目标跟踪系统中,为了合理地制定节点之间的协作方式,在保证目标跟踪精度的同时减少节点的激活时间、平衡节点的能量消耗、延长网络的生存期,提出了一种根据节点剩余能量和PCRLB信息组建动态簇的节点调度算法。首先,利用粒子滤波的方法预测目标在下一时刻的位置,根据预测位置和预测协方差矩阵确定目标在下一时刻的椭圆区域,从而确定下一时刻的候选节点区域。然后,在候选节点区域,根据节点的剩余能量和PCRLB信息选择部分传感器节点组成动态簇对目标进行跟踪。仿真结果表明,本文算法不仅能够降低跟踪误差,而且可以平衡节点的能量消耗,延长网络的生存期。; 国强崔玉强王勇; 关键词：无线传感器网络目标跟踪节点调度能量消耗

一种无线传感器网络中基于动态簇半径的非均匀分簇方法: 本发明揭示了一种无线传感器网络基于动态簇半径的非均匀分簇方法，该无线传感器网络包括基站和多个传感器节点；其中，基站固定处于网络中心，能通过多跳路由传输方法收集整个网络传感器的数据，包括收集到的数据以及其自身电量信息。传感...; 叶晓国邓徐赛梅经纬马贤涪; 文献传递

新型动态簇非平稳MIMO信道模型与信道特性分析: 2021年; 针对传统移动-移动场景未能考虑阵列域和时间域双重非平稳特性,且不能模拟移动发射机和移动接收机间动态簇链路信道状态的问题,提出了一种新型三维动态簇非平稳多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道模型。该模型结合了天线阵列切换和收发端移动过程中信道非平稳特性,且利用生灭过程对非视距分量进行模拟。并针对径时延、径功率、径到达离开角等参数,对时空演进算法进行了改进。在小尺度角度参数谱服从Von Mise Fisher(VMF)分布情况的基础上,对时间和空间相关函数进行了推导。仿真结果表明,理论值与仿真值具有很好的拟合度,表明所提出的信道模型可以作为动态簇三维非平稳MIMO信道建模的设计方案。; 纪汪勇张治中邓炳光; 关键词：多输入多输出非平稳生灭过程

一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法: 本发明提供一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法。主要研究了目标跟踪过程中的传感器节点选择问题，所述方法包括：利用粒子滤波的方法对目标在下一时刻的位置进行预测；根据目标的预测位置、预测协方差矩阵和传感器节点的感知半径...; 国强王亚妮戚连刚刘立超崔玉强; 文献传递

一种基于动态簇的水下多传感器协作被动跟踪方法: 本发明公开了一种基于动态簇的水下多传感器协作被动跟踪方法。该方法在目标跟踪过程中引入带反馈的分布式融合估计过程，采用分量按标量加权的线性最小方差融合准则来极小化融合误差协方差的迹，求得最优融合状态估计。并采用基于自适应节...; 刘妹琴韩学艳张森林樊臻郑荣濠; 文献传递

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