简介：为解决无线Mesh网络中的信道分配问题，提出了基于博弈论的信道分配（GBCA）算法。该算法将无线Mesh网中各节点的信道分配过程作为一个博弈过程，信道分配策略作为博弈者的策略选择，信噪比函数为博弈的效用函数。基于NS2的仿真结果表明该算法在吞吐量和丢包率方面都有较好的性能。

简介：针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差，本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法，将阈值化处理引入小波域维纳滤波，通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤，运用MATLAB进行算法仿真，仿真结果表明，改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比，降噪效果良好，同时计算速度较快，节约时间。

简介：

简介：本文利用跟踪学习检测（Tracking-Learning-Detection,TLD）算法能够对目标进行长期的持续跟踪的优点,对动态图像序列中的目标进行跟踪。采用了目标被遮挡这种困难情形的图像数据库进行了实验。通过对数据库中的可见光、红外和加权平均融合图像序列的目标跟踪,结果表明,TLD能够对目标进行持续跟踪,即使在可见光下跟踪失效也能够通过红外图像的弥补,从而使跟踪效果达到预期的要求。

简介：本文针对微小型无人机在飞行过程中易受大风环境影响的问题，提出一种遍历性航迹策略对返航航迹进行重规划。通过增JJa-~行轨迹的覆盖范围，牺牲航程以达到安全回收的目的。采用遗传算法对问题进行求解，引入动态罚函数对适应度函数进行改进，有效缩减了算法的搜索空间。通过仿真验证了该方法能够生成安全返航航迹，且满足航迹约束。

简介：为了分析网络教学平台学习者操作路径,文章采用改进的Apriori算法对网络教学平台学习者频繁访问路径的分析,反馈平台的教学效果。Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的代表性算法,是数据挖掘中的一个非常重要的研究方向。将改进后的Apriori算法应用到网络教学平台的频繁访问路径当中进行数据挖掘测试,通过与传统Apriori算法进行对比,改进后的Apriori算法可以得到求满足最小支持度的所有频繁路径的算法,效果明显地改进,并将结果反馈给网络教学平台用户。

简介：针对负载均衡问题的长期演进（LTE）多小区间的混合用户网络，一种新的多目标优化模型，将保证比特率（GBR）和尽力而为（BE）的用户，提出了。针对不同用户的服务质量，提出了一种解决原模型的分解方法。推导如应用拉格朗日乘子法，混合用户的次优解。基于派生的解决方案，包括资源分配方案，一个实际的多目标负载均衡算法，联合处理混合用户。仿真结果表明，GBR用户满意度水平显著提高，利用该算法在LTE网络用户的吞吐量。

简介：摘要：在工业自动化领域，机器人技术的发展正不断推进生产效率与质量的提升。作为机器人控制系统中的核心，伺服控制技术直接影响到机器人的运动精度与响应速度。近年来，PID算法因其简单高效的特点，在伺服控制中被广泛应用于实现机器人的精准定位。本文围绕PID算法在工业机器人伺服控制中的应用进行深入探讨，通过对PID参数调整策略的优化，旨在进一步提升机器人定位的精度与稳定性。