针对现有的双局域网(LAN)太赫兹无线局域网(Dual-LAN THz WLAN)相关介质访问控制(MAC)协议中存在的某些节点会在多个超帧内重复发送相同的信道时隙请求帧以申请时隙资源以及网络运行的一些时段存在空闲时隙等问题,提出一种基于自发数据传输的高效MAC协议——SDTE-MAC(high-Efficiency MAC protocol based on Spontaneous Data Transmission)。SDTE-MAC通过让各节点都维护一张或多张时间单元链表,使各节点与其余节点在网络运行时间上达到同步,从而获悉各节点应该在信道空闲时隙的什么位置开始发送数据帧,优化了传统的信道时隙分配和信道剩余时隙再分配的流程,提高了网络吞吐量和信道时隙利用率,降低了数据时延,能够进一步提升双LAN太赫兹无线局域网的性能。仿真结果表明,网络饱和时,相较于AHT-MAC(Adaptive High Throughout multi-pan MAC protocol)中的N-CTAP(Normal Channel Time Allocation Period)时段时隙资源分配新机制以及自适应缩短超帧时段机制,SDTE-MAC的MAC层吞吐量提升了9.2%,信道时隙利用率提升了10.9%,数据时延降低了22.2%。
针对车路协同系统(cooperative vehicle infrastructure system,CVIS)中排队时延和功率间的平衡问题,提出一种联合队列年龄和信道感知的概率调度(joint age of queue and channel aware probabilistic scheduling,JAQCA-PS)策略,在给定...
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针对车路协同系统(cooperative vehicle infrastructure system,CVIS)中排队时延和功率间的平衡问题,提出一种联合队列年龄和信道感知的概率调度(joint age of queue and channel aware probabilistic scheduling,JAQCA-PS)策略,在给定功率约束下实现平均排队时延最小化。提出的策略设计了队列年龄(age of queue,AoQ)信息作为调度参数之一,并联合包到达信息、块衰落信道的状态信息建立跨层调度模型,将最小化平均排队时延问题表述为约束马尔可夫决策过程(constrained Markov decision process,CMDP);通过将非线性问题转化为等效的线性规划(linear programming,LP)问题求解,得到了JAQCA-PS策略下最优传输参数和最优排队时延-功率平衡的数值结果;经蒙特卡洛模拟验证了结果的准确性。
为了进一步降低目标检测出现的误检率,提出了一种基于传感器数据特征的融合目标检测算法。首先,为了减少部分离群噪声点对点云表达准确性的影响,采用统计滤波器对激光雷达原始点云进行滤波处理;其次,为了解决点云地面分割在坡度变化时,固定阈值会导致分割不理想的问题,提出了自适应坡度阈值的地面分割算法;然后,建立KD(k-dimensional)树索引,加速DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)点云聚类,基于Andrew最小凸包算法,拟合最小边界矩形,生成目标三维边界框,完成聚类后的目标点云位姿估计;最后,将激光雷达检测到的三维目标点云投影到图像上,投影边界框与图像检测的目标边界框通过IoU关联匹配,提出基于决策级的三维激光雷达与视觉图像信息融合算法。使用KITTI数据集进行的测试实验表明,提出的点云聚类平均耗时降低至173 ms,相比传统的欧氏距离聚类,准确性提升6%。搭建硬件实验平台,基于实测数据的实验结果表明,提出的融合算法在目标误检率上比YOLO v4网络降低了约10%。
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