基于六边形离散格网模型的月表空间数据表达

针对球面离散格网模型缺少对月表空间数据表达研究方面的情况,在对正多面体离散格网模型特性深入研究的基础上,笔者设计了适用于月球的正二十面体六边形月球离散格网模型,并以月球半径为1737.1 km进行整体剖分,对基础剖分单元六边形孔径为3和4的格网模型进行对比分析,确定出孔径为4的剖分六边形。对实验区进行剖分,层级为14的离散格网能清晰地表达出月球100 m分辨率形态影像数据。

高压输电线下有建筑物时工频电场计算中模拟电荷设置方法的改进

用模拟电荷法计算高压交流输电线路附近有建筑物时的工频电场,需要在建筑物表面及其附近地面设置若干个模拟电荷和匹配点。由于正六边形是无重叠、无空隙覆盖平面区域的最优形状,因此采用蜂窝状网格划分建筑物表面,进而设置模拟电荷。仿真结果表明,与传统的正方形格状划分相比,在精度相同的前提下,该划分方式可以有效减少模拟电荷的数量,提高计算速度。针对传统的模拟电荷均匀设置的方式,提出在场强变化大或感兴趣的区域将划分网格缩小,反之增大的方案,仿真结果证明了该方案可以进一步改善计算精度和减少模拟电荷的数量。

基于正六边形格网的最短路径算法

本文在分析了现有算法的一些不足之处的基础上,结合正六边形的特点及水流扩散思想,提出了基于正六边形格网的最短路径分析算法。该算法在最短路径搜索过程中,对同一正六边形格网而言,它至起点的累计代价值,不需要进行数据比较和修正。与经典的Dijikstra算法相比,该算法大大节约了搜索的时间。

异构传感器网络虚拟网格移动算法

通过把复杂问题逐步简化,分析了同构传感器网络的菱形网格和正方形网格划分方法,从拓补学角度提出了异构正六边形网格和异构正方形网格划分方法,并且计算采用两种网格方法实现无缝完全覆盖所需的最少节点数量,得到正方形网格更有优势.最后利用虚拟力算法,提出异构虚拟正方形网格移动算法,仿真实验证明了算法的有效性.

无线传感器网络中一种基于花型的分簇算法

针对无线传感器网络能量约束问题,提出了一种基于花型的分簇算法。算法结合最优簇数目计算与用正六边形网格实现无缝覆盖的思想,分簇过程中通过标号方法从花芯区域中选取剩余能量最大的节点当选为簇头。仿真实验结果表明:该算法在一定程度上减少了网络的能量消耗、延长了网络的寿命,分簇性能良好。

卫星阵馈反射面天线馈元排列形式的比较

为了减小卫星阵馈反射面天线的体积和重量,通常希望天线具有尽可能少的馈元,为此提出了通过采用合适的馈元排列形式的方法来减小馈元的数量。利用频域方向性相乘原理,证明了正六边形网格阵相对于正四边形网格阵可以在赋形精度不变的条件下使馈元的数量减少13.4%,或在馈元数量不变的条件下有效地提高天线的赋形性能。仿真结果验证了以上结论的有效性和正确性。

基于正六边形格网的异质空间Voronoi图生成

Voronoi图作为空间剖分的几何构造,广泛应用于空间分析、空间查询、空间建模等领域。然而,传统方法生成的常规Voronoi图仅适于理想条件,忽略了地理空间的异质性、条件性、复杂性,难以模拟真实地理现象并揭示动态过程规律。为此,该文提出了一种异质空间Voronoi图构建方法:采用正六边形构建栅格结构以消除正方形各向异性的影响,引入水流扩展思想改进原始活动像素主动生长算法;同时,集成区块属性、生成元权重、外力作用等地理约束条件,构建不同应用型的异质空间Voronoi图。实验结果表明:该算法构建的Voronoi图精度更高,能够充分顾及空间异质性,具有更符合真实地理场景的数据建模能力;且该算法对于各类地理对象具有普适性。

无线传感器网络正六边形网格划分方法

综合考虑无线传感器网络中的连通与覆盖问题,提出了一种新的同构无线传感器网络网格划分方法,即正六边形网格划分方法。通过数学推导和理论证明,该正六边形网格划分方法充分利用了每个节点的圆域面积,比传统的正方形网格划分方法使用更少的节点。最后,比较了该正六边形网格划分方法与正方形网格划分方法的功耗情况,计算结果显示,前者性能更优。

基于正六边形栅格JPS算法的智能体路径规划

通过构建正六边形栅格地图,并修改传统跳点搜索(jump point search,JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略,提出一种新的正六边形栅格JPS算法,并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm平台进行仿真研究,并与传统正方形栅格A*算法和JPS算法进行路径规划仿真比较,结果表明正六边形栅格JPS算法可更好地实现路径规划,所规划出的路径可避免穿越墙角的不安全行为、减少转向次数,且该算法可减少路径规划时间,提高了路径规划的质量和效率。

基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法

针对非均匀分簇路由算法中频繁簇头选举带来的簇内和簇间能耗、网络部署密集易造成数据冗余等问题,提出一种基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法(HGUC)。首先,将网络正六边形网格划分,遍历选举每个网格能量最大的节点作为备选簇头;其次,考虑最优簇头数、剩余能量和节点密度确定最终簇头和修改竞争半径,从而减少能耗,降低数据冗余。仿真结果表明,HGUC算法与LEACH算法、非均匀成簇EEUC算法对比,网络生存寿命分别延长了58.84%、51.68%.

基于新型栅格启发式算法的矿井机器人路径规划

在传统正方形栅格地图中,存在机器人遇到障碍物时沿对角线方向移动易与障碍物碰撞,其绕障和平稳性等方面的能力较差且实时探测过程中每步消耗的时间无法唯一确定等问题。针对上述问题,提出了以正六边形栅格化的工作环境为基础,采用改进的启发式路径搜索算法对多个并行移动的矿井机器人进行路径优化的方法。从绕障转角、绕障能力及最优路径3个方面,对单个机器人在正方形和正六边形栅格建模环境中的运动性能进行比较分析,结果表明:就单个机器人来说,正六边形栅格地图下的路径长度代价小于正方形栅格地图的路径长度代价;从单个机器人的路径规划来看,正六边形栅格地图更有利于获得最短路径,从而得出正六边形栅格比传统正方形栅格更适合于机器人工作环境的建模。针对多个协同操作的机器人并行移动的路径规划问题,在正六边形栅格化的工作空间建模基础上,采用改进的启发式路径搜索算法对多个机器人的路径进行优化:采用改进的启发式估计函数规划多个协同操作的机器人路径,该函数决定了当前机器人所在位置周围所有相邻栅格中哪一个即将被机器人遍历。依据机器人已经遍历的栅格数和候选栅格与该机器人目标栅格之间的变形曼哈顿距离,该启发式估计函数可评估出相邻栅格的适应度值。仿真结果表明:正六边形栅格地图在路径总长及算法运行时间上均比正方形栅格地图减少了10%以上,且有效避免了机器人与静态障碍物之间及机器人之间发生碰撞,提高了机器人的安全性;随着机器人数量的增多,改进的启发式路径搜索算法对正六边形栅格地图的机器人路径和算法运行时间的优化作用更加明显。

六边形格网的快速傅里叶变换

全球离散格网系统是支持多源地球空间数据融合处理的新型数据模型,傅里叶变换是联系其空域与频域的纽带,对以格网系统为框架的遥感图像的增强具有重要意义。根据三孔六边形格网剖分方案,设计了一种规则六边形格网单元组合结构,并将该结构空间域的二维离散傅里叶变换转化为可以用蝶形算法加速的标准一维变换。采用遥感影像进行实验验证,结果表明本文提出的快速傅里叶变换算法正确、高效,其复杂度为N log2N。随着数据量增大,效率以指数函数形式提高。

禁忌搜索在栅格地图中的应用

以禁忌搜索算法为基础,对栅格地图搜索过程进行建模,提出一种能够利用经验知识的改良禁忌搜索算法,为航向指引、水源探测、灾后搜救等领域的智能辅助工具实现提供算法参考。对禁忌搜索算法的关键优势进行分析,提出以正六边形为单元的地图栅格划分方法,将问题建模为禁忌搜索可求解的最优化问题。以沙漠水源搜索为实例,选取多个沙漠元素作为水源探测相关指示参数,进行仿真实验。实验表明,本文所提出的方法可以在10000以内单元格数目的栅格地图中,搜索路径的成功规划次数占比达到91.7%以上,相比于“爬山法”策略提高至少36.68个百分点,搜索耗费的步数相比于遍历策略优化88.4%以上。

多约束条件下的正六边形格网室内路径规划

室内路径规划受到多种约束条件影响,在考虑场景的空间几何、环境属性信息的同时,还要兼顾应用偏好、顾及室内寻路行为的各向同性特征和叠加多约束条件对寻路的影响,这就需要一种可集成多约束条件的数据模型对室内场景进行建模。因此,构建了基于六边形格网的多因素约束的A*算法模型,该算法采用各向同性的正六边形对室内场景建模,并将约束条件作为因素,指导寻路算法实现路径规划。基于此模型,再以距离、辨识度及行人密度为例,说明了约束条件对路径规划的影响,阐述了其与场景建模和寻路算法进行有机结合的优越性。实验结果表明,该方案能有效兼顾距离、地标强度、行人热力等约束条件,提供更符合应用偏好的路径。

正二十面体四孔六边形格网系统编码运算

全球离散格网系统是数字化的多分辨率地球参考模型,在结构上支持多源位置相关信息的融合处理。基于正二十面体剖分的六边形全球离散格网系统具有较好的几何属性,相关研究已引起学术界的广泛关注,如何建立封闭球面上的六边形格网系统编码运算方案是当前的研究难点。研究表明,基于正多面体剖分的全球离散格网系统与正多面体格网系统拓扑等价,两者的编码运算结果也完全相同。根据这一原理,结合四孔六边形格网系统在正二十面体表面的分布特点,基于六边形格点四叉树定义顶点瓦片与面瓦片结构,提出了正二十面体四孔六边形格网系统编码运算方案。该方案通过高效编码运算实现了格网单元跨面操作,克服了现有成果需借助低效浮点数运算实现相同操作的缺陷。对比实验表明,该方案的跨面邻近单元搜索效率约是六边形四元平衡结构方案的19.6倍。