无线传感器网络已经被广泛应用于实际生活中的各种应用场景,尽管如此,传感器设备的能量供应问题一直是无线传感器网络发展的瓶颈。近年来,无线可充电传感器网络越来越受到研究者们的关注。为了保证系统的长期可靠运行,无线可充电传感器网络使用无线能量传输技术为可充电传感器设备提供持续的电力供应。不同于面向无线可充电传感器网络的传统充电模型,本文考虑了一个基于动态功率分配的细粒度按需付费充电服务模型。在该模型中,网络中所有的充电站都由一个充电服务提供商(Charging Service Provider,CSP)进行部署和运营,充电站根据用户的充电需求定期向网络中的传感器设备提供长距离无线充电服务,最终,用户根据所请求的充电服务时间向CSP支付相应的充电服务费用。在上述充电服务模型的基础上,如何建立合理的设备充电付费计算模型,以及实现充电站协同充电调度以按需平衡充电完成时间、充电服务费用和充电效用三者的关系是本文研究的重点。本文的研究内容主要包括:(1)针对无线可充电传感器网络中基于动态功率分配的充电效用优化问题进行研究,首先构建基于充电完成时间和充电服务费用约束的整数规划模型并证明该问题是NP-hard。然后通过构造非负且单调非递减的子模函数,将目标问题转换为等价的基于预算约束的子模函数最大化问题。进一步基于构造的子模函数,利用贪婪策略得到各个充电站的充电策略,从而得到最终的解决方案,并证明了该方案的近似比。最终通过广泛的仿真实验证明了相比于其它对比方法,本文所提出的算法在充电效用优化方面具有显著的优势。(2)针对无线可充电传感器网络中基于动态功率分配的时间与费用权衡优化问题进行研究。首先,本文考虑在充电完成时间约束下的充电服务费用优化问题,通过将其建模为典型的线性规划问题,采用单纯形法在多项式时间内求得最优解。接着,本文考虑将充电完成时间和充电服务费用的自适应权衡作为目标,研究基于动态功率分配的时间与费用自适应权衡优化问题,证明了该问题是NP-hard,并使用了一个高效的蚁群优化算法来解决该问题。最终通过广泛的仿真实验验证了本文所使用算法的有效性和优越性。
为了克服单视图三维人体重建中出现的伪影及肢体残缺现象,提出了一种基于参数模型和法线推理的三维人体隐式重建算法(Parametric⁃Model and Normal Inference,PMNI),该方法能够从单一RGB图像重建出包含服装的三维人体。网络的输入仅为...
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为了克服单视图三维人体重建中出现的伪影及肢体残缺现象,提出了一种基于参数模型和法线推理的三维人体隐式重建算法(Parametric⁃Model and Normal Inference,PMNI),该方法能够从单一RGB图像重建出包含服装的三维人体。网络的输入仅为一张包含人物全身的RGB图像,首先基于图卷积神经网络预测对应的SMPL参数模型,接着基于条件GAN(Generative Adversarial Networks)网络生成人物的后视图像,并分别从前后视图中提取法线特征,最后将它们作为深度隐式函数的额外参数辅助训练。实验结果表明,相较于传统方法,该方法有效提升了重建结果的整体质量和表面细节。得益于参数体和法线作为先验,该方法也可以很好地处理一些复杂人体姿态。
基于第一性原理计算研究了Ti_(2)CO_(2)和金属Sc修饰的Ti_(2)CO_(2)的几何结构和电子性质,分析了不同有害气体(CO,NH_(3),NO,SO_(2),CH_(4),H_(2)S)在这两种材料表面的吸附过程,讨论了金属修饰对Ti_(2)CO_(2)二维过渡金属碳化物(MXene)电子性能和气体吸附性能的影响.计算结果表明,Sc原子位于空心位C原子上方的结构具有较大的结合能,但小于固体Sc的内聚能实验值(3.90 e V),Sc原子可以有效避免成簇.表面Sc金属为气体吸附提供了活性位点.通过分析不同气体的最佳吸附点位、吸附能等参数,分析金属Sc修饰的Ti_(2)CO_(2)对这些气体的吸附效果.其中对SO_(2)的吸附效果更好,吸附能从–0.314 eV提升到–2.043 eV,其他气体的吸附效果均有改善.通过电荷转移、态密度和功函数等参数解释了其吸附能增加的原因.由于在表面引入了新的原子,增大了材料的载流子密度和载流子迁移率,从而提高了材料表面的电荷转移,为金属Sc修饰的Ti_(2)CO_(2)材料的气敏性能提供理论参考.
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