针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight,NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的...针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight,NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的形式与一个广义信赖域子问题(generalized trust region subproblem,GTRS)框架进行耦合。与其他凸优化算法不同的是,本文没有联合估计目标节点的位置和平衡参数,而是采用了一种迭代求精的思想,算法可以用二分法高速有效地进行求解。所提算法与已有的算法相比,不需要任何关于NLOS路径的信息。此外,与大多数现有算法不同,所提算法的计算复杂度低,能够满足实时定位的需求。仿真结果表明:该算法具有稳定的NLOS误差抑制能力,在定位性能和算法复杂度之间有着很好的权衡。展开更多
保证动荡环境下数据可被访问概率对数据存储网络十分重要,其可行方法之一是设计合理的存储策略,提高网络的数据可用性.将存储策略分为复制策略和放置策略进行设计,提出了基于碎片矩阵和缓存的存储策略RSboFMC(Replication Strategy base...保证动荡环境下数据可被访问概率对数据存储网络十分重要,其可行方法之一是设计合理的存储策略,提高网络的数据可用性.将存储策略分为复制策略和放置策略进行设计,提出了基于碎片矩阵和缓存的存储策略RSboFMC(Replication Strategy based on Fragment Matrix and Cache),提高动荡环境下的数据可用性.其以重建效率和存储开销为目标,设计缓存机制和基于碎片矩阵的数据分块机制优化复制策略;以负载均衡为目标,设计基于分区和顺逆序的分发机制优化放置策略.仿真结果表明,RSboFMC在数据可用性和负载均衡性方面均优于其他策略,且具有良好的扩展性。展开更多
文摘针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight,NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的形式与一个广义信赖域子问题(generalized trust region subproblem,GTRS)框架进行耦合。与其他凸优化算法不同的是,本文没有联合估计目标节点的位置和平衡参数,而是采用了一种迭代求精的思想,算法可以用二分法高速有效地进行求解。所提算法与已有的算法相比,不需要任何关于NLOS路径的信息。此外,与大多数现有算法不同,所提算法的计算复杂度低,能够满足实时定位的需求。仿真结果表明:该算法具有稳定的NLOS误差抑制能力,在定位性能和算法复杂度之间有着很好的权衡。
文摘保证动荡环境下数据可被访问概率对数据存储网络十分重要,其可行方法之一是设计合理的存储策略,提高网络的数据可用性.将存储策略分为复制策略和放置策略进行设计,提出了基于碎片矩阵和缓存的存储策略RSboFMC(Replication Strategy based on Fragment Matrix and Cache),提高动荡环境下的数据可用性.其以重建效率和存储开销为目标,设计缓存机制和基于碎片矩阵的数据分块机制优化复制策略;以负载均衡为目标,设计基于分区和顺逆序的分发机制优化放置策略.仿真结果表明,RSboFMC在数据可用性和负载均衡性方面均优于其他策略,且具有良好的扩展性。