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随着单无人机向多无人机协同技术的发展,多无人机应对不同需求实现编队控制的应用场景增多。相对单无人机,多无人机能够携带不同设备,完成单无人机无法完成的任务等优点,目前的多无人机编队控制仍有协同能力低,自主能力不足,无法应对突发情况,实时性低等问题,无法满足不同飞行任务对编队队形控制的要求,因而展开关于群体智能控制方向的多无人机编队控制研究迫在眉睫。为解决上述问题,将多无人机协同编队控制问题,分为编队
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无人机集群自组网相比于地面MANET网络,在三维空间中具有更大的灵活性,在军事和救灾场景下具有重要的应用意义,与此同时,由于无人机之间距离远,无人机集群网络更加稀疏,无人机飞行速度较大,通信链路容易中断失效,进行三维空间网络拓扑控制要考虑更多的因素,而现有的二维平面网络拓扑控制技术应用在无人机集群自组网具有很大的局限性,因此,研究基于三维空间的有效拓扑控制是有必要的。为了构建具有一定容错性和抗毁能
随着互联网时代的到来,各种信息的数字化在人们的生活中随处可见。比如之前学生上课大多采用纸质书籍作为信息承载媒介,而近年来课件、PPT等电子授课工具越来越流行。甚至出于成本的考虑,电子化书籍也在学生中颇受欢迎。但是与此同时也带来了一系列的问题,比如电子化书籍中的PDF或者图片中的文字无法像文档一样直接编辑,为信息查找、修改或者统计录入带来了诸多不便。针对这些问题,本文提出了一个基于隐马尔可夫模型的文
阿尔茨海默病作为最常见的老年疾病之一,其主要表现为患者认知功能下降并逐渐丧失生活能力。该疾病具有隐匿性和不可逆性,尽早的诊断与干预对延缓病情发展对提高患者生活质量具有重要作用。研究表明阿尔茨海默病会导致患者大脑结构形态畸变,其中最典型的脑部结构是海马体。因此磁共振影像中海马体形态变化研究有助于疾病的早期诊断以及对疾病的发生和进展机理的进一步研究。目前磁共振影像中阿尔茨海默病海马体形态学研究方法仅从
卫星物联网(Satellite-based Internet of Things,S-Io T)能够突破现有地面网络仅覆盖20%左右陆地范围的局限,实现全球立体覆盖下的宽带接入。S-Io T已成为下一代移动通信的重要发展方向之一。本文面向未来S-Io T服务于地面终端的典型业务场景,综合考虑卫星受限的功率资源、星地长距离链路导致的大传播延时以及信号衰落,设计了基于网络编码(Network Codi
伴随着信息时代的发展,人们的数字娱乐生活越来越丰富,智能手机提高人们生活品质的同时也对无线数据业务的提出了新的要求。在第五代移动通信(Fifth-Generation Mobile Communication,5G)时代,移动无线网络不仅仅需要提供几十倍于4G(Fourth-Generation Mobile Communication)的峰值传输速度,更需要保证毫秒级的数据传输时延。当前的商用的
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多载波系统是当今水声通信的热点研究方向,其利用循环前缀(Cyclic Prefix,CP)拥有了优秀的抗多径性能,但是其采用的矩形窗带外衰减过慢,导致受多普勒效应干扰明显,且CP的使用也降低了系统的信息传输速率。水声信道复杂且变化快速,存在明显的多普勒效应,后者极大限制多载波通信技术在水声通信中的应用。而滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)系统既有良好的抗