无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)自组网的路由研究多以性能指标出发、忽略无人飞行器网络的任务驱动性,与实际需求动态耦合弱、适用性不强。针对该问题基于无人飞行器多任务网络提出了面向任务的无人飞行器联盟组网架构,提出了无人飞行器联盟的任务自适应优化链路状态路由协议(task adaptive optimized link state routing,TA-OLSR)。基于模糊逻辑设计拓扑稳定度计算方法,利用拓扑稳定度实现TA-OLSR控制消息的自适应广播,同时结合稳定度设计新的多点中继选择策略。仿真结果表明,TA-OLSR算法能从宏观面向任务的角度出发,实现不同任务下的良好自适应性,提升数据包投递率,减少冗余信息传播,降低网络开销,有效提高整体网络性能。
为了解决传统波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法无法在强脉冲噪声环境下实现高精度估计的问题,提出了一种基于新型相关熵协方差矩阵(correntropy-based covariance matrix,CBCM)的二维DOA估计算法。该算法用新型相关熵协方差...
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为了解决传统波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法无法在强脉冲噪声环境下实现高精度估计的问题,提出了一种基于新型相关熵协方差矩阵(correntropy-based covariance matrix,CBCM)的二维DOA估计算法。该算法用新型相关熵协方差矩阵代替传统子空间算法中的自相关函数,将相关熵对脉冲噪声的抑制作用充分应用到了DOA估计领域,并结合旋转不变子空间算法(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)实现了在均匀圆阵下的二维角度估计。计算机仿真实验结果表明:所提算法能够精确估计出所给信源的方位角和仰角,与其他算法相比,能够在小信噪比、小快拍数、强冲击噪声环境下依然保持着高精度、低误差的优点。
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