为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平...为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平衡因子相结合的方法优化传统A^(*)算法的启发函数,减少A^(*)算法寻路过程中在最优路径周围产生的具有相同代价值的冗余节点,减少了对称路径的搜索;其次,融合跳点搜索(Jump point search, JPS)策略,通过逻辑判断实现路径的变步长跳跃搜索,避免了A^(*)算法逐层搜索效率低的弊端。在不同尺寸的栅格地图中进行仿真分析,发现改进融合算法相比于传统A^(*)算法,在路径长度基本相等的情况下,节点搜索数量约减少95%,且与传统JPS寻路算法相比,有效过滤了路径周围复杂形状障碍物产生的大量冗余跳点。最后,将改进融合算法应用于ROS移动机器人并进行对比实验以验证算法的可行性。实验结果表明:改进融合算法在获得高效安全的路径基础上,搜索效率相比于A^(*)算法可提高约94%。展开更多
在传统的多单元共点构成的电磁矢量天线中,一种经典且有效的算法是通过叉积运算估计入射信号的坡印廷矢量,进而得到入射信号的到达角(Direction of Arrival,DOA)参数.为了降低共点天线单元之间互耦和简化天线结构,文献中提出了空间分离...在传统的多单元共点构成的电磁矢量天线中,一种经典且有效的算法是通过叉积运算估计入射信号的坡印廷矢量,进而得到入射信号的到达角(Direction of Arrival,DOA)参数.为了降低共点天线单元之间互耦和简化天线结构,文献中提出了空间分离矢量天线阵列.针对空间分离矢量天线阵列,分析了电场和磁场分量实部和虚部的多种叉积运算组合,发现传统的叉积算法只是众多组合情况之一.利用其他叉积组合实现了DOA参数的估计,多种叉积运算的组合还能够提高DOA估计精度,同时也得到了新的空间分离矢量天线阵列结构.仿真验证了算法的正确性和有效性.展开更多
文摘为解决传统A^(*)寻路算法在搜索过程中会产生大量冗余节点,导致算法整体搜索效率低,运算内存消耗大等问题,从A^(*)算法的两个重要决策点出发,改进算法的代价评估函数与邻节点搜索策略,提出一种改进融合算法。首先,采用向量叉积与尺度平衡因子相结合的方法优化传统A^(*)算法的启发函数,减少A^(*)算法寻路过程中在最优路径周围产生的具有相同代价值的冗余节点,减少了对称路径的搜索;其次,融合跳点搜索(Jump point search, JPS)策略,通过逻辑判断实现路径的变步长跳跃搜索,避免了A^(*)算法逐层搜索效率低的弊端。在不同尺寸的栅格地图中进行仿真分析,发现改进融合算法相比于传统A^(*)算法,在路径长度基本相等的情况下,节点搜索数量约减少95%,且与传统JPS寻路算法相比,有效过滤了路径周围复杂形状障碍物产生的大量冗余跳点。最后,将改进融合算法应用于ROS移动机器人并进行对比实验以验证算法的可行性。实验结果表明:改进融合算法在获得高效安全的路径基础上,搜索效率相比于A^(*)算法可提高约94%。
文摘在传统的多单元共点构成的电磁矢量天线中,一种经典且有效的算法是通过叉积运算估计入射信号的坡印廷矢量,进而得到入射信号的到达角(Direction of Arrival,DOA)参数.为了降低共点天线单元之间互耦和简化天线结构,文献中提出了空间分离矢量天线阵列.针对空间分离矢量天线阵列,分析了电场和磁场分量实部和虚部的多种叉积运算组合,发现传统的叉积算法只是众多组合情况之一.利用其他叉积组合实现了DOA参数的估计,多种叉积运算的组合还能够提高DOA估计精度,同时也得到了新的空间分离矢量天线阵列结构.仿真验证了算法的正确性和有效性.