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飛行自組織網(wǎng)絡(luò)智能路由技術(shù)研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787565852602
- 條形碼：9787565852602 ; 978-7-5658-5260-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
飛行自組織網(wǎng)絡(luò)智能路由技術(shù)研究 內(nèi)容簡介
本書是一部研究飛行自組織網(wǎng)絡(luò)智能路由技術(shù)的學(xué)術(shù)用書，圍繞飛行自組織網(wǎng)絡(luò)需要建立高效路由問題，開展了一系列研究工作，內(nèi)容包括：飛行自組織網(wǎng)絡(luò)、智能優(yōu)化算法、路由算法等展開論述，提出了具有*優(yōu)鏈路評估的FANET低延遲路由協(xié)議（MOLSR）、基于蟻群優(yōu)化的FANET路由機(jī)制（ACA）、基于連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的FANET路由方法（CHNNR），設(shè)計(jì)了基于遺傳算法的FANET路由協(xié)議（GAR）、基于玻爾茲曼機(jī)的FANET路由算法（BMR），并通過設(shè)計(jì)群體智能的自組織網(wǎng)絡(luò)路由飛行驗(yàn)證平臺，驗(yàn)證本文幾種改進(jìn)算法的可行性、有效性。
飛行自組織網(wǎng)絡(luò)智能路由技術(shù)研究 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及待解決的主要問題
1.2.2 傳統(tǒng)無線自組織網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究
1.2.3 飛行自組織網(wǎng)絡(luò)中路由算法研究
1.2.4 飛行自組織網(wǎng)絡(luò)中智能路由算法研究
第2章 飛行自組織網(wǎng)絡(luò)(FANET)研究
2.1 FANET相關(guān)概念及路由技術(shù)
2.1.2 FANET的特點(diǎn)及與其他自組織網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2.1.3 FANET的設(shè)計(jì)因素考慮
2.1.4 FANET應(yīng)用場景
2.1.5 FANET路由技術(shù)研究
2.1.6 仿生物群集與無人機(jī)自主集群關(guān)系
2.2 網(wǎng)絡(luò)性能衡量指標(biāo)
2.2.1 數(shù)據(jù)包交付率
2.2.2 網(wǎng)絡(luò)吞吐量
2.2.3 平均端到端延遲
2.2.4 平均抖動(dòng)
2.2.5 歸一化路由開銷
2.3 NS3網(wǎng)絡(luò)仿真系統(tǒng)軟件
2.4 小結(jié)
第3章 具有*優(yōu)鏈路評估的FANET低延遲路由協(xié)議
3.1 *優(yōu)鏈路狀態(tài)路由協(xié)議(OLSR)
3.1.2 OLSR中路由表計(jì)算
3.2 高動(dòng)態(tài)場景下改進(jìn)的OLOSR協(xié)議(MOLSR)
3.3 仿真與結(jié)果分析
3.3.2 仿真參數(shù)設(shè)置
3.3.3 仿真結(jié)果分析
3.4 小結(jié)
第4章 基于蟻群優(yōu)化的FANET全面路由機(jī)制
4.1 蟻群算法的基本原理
4.1.2 蟻群算法特點(diǎn)
4.2 基本蟻群算法
4.2.2 基本蟻群算法收斂性研究
4.3 基于改進(jìn)蟻群的FANET路由協(xié)議(ACA)
4.3.1 FANET的路由表示
4.3.2 改進(jìn)蟻群路由更新規(guī)則
4.3.3 優(yōu)化蟻群算法參數(shù)選擇
4.3.4 改進(jìn)蟻群的路由發(fā)現(xiàn)
4.4 仿真模擬及結(jié)果分析
4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)
4.4.3 仿真及結(jié)果討論
4.5 小結(jié)
第5章 一種基于遺傳算法的FANET高穩(wěn)定路由方法
5.1 遺傳算法的簡介
5.1.2 遺傳算法的發(fā)展歷史
5.2 遺傳算法基本原理
5.2.1 基本遺傳算法的遺傳操作
5.3 基于改進(jìn)遺傳算法的FANET路由協(xié)議(GAP)
5.3.2 遺傳算法的改進(jìn)
5.33 改進(jìn)遺傳算法在FANET中應(yīng)用
5.3.4 改進(jìn)遺傳算法在FANET中路由選擇
5.4 仿真模擬及結(jié)果分析
5.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)
5.4.3 仿真結(jié)果和討論
5.5 小結(jié)
第6章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FANET高效率路由算法
6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
6.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理
6.1.4 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1.5 玻爾茲曼機(jī)(Boltzmann machine)
6.2 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基本原理
6.3 基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的FANET路由協(xié)議(CHNNR)
6.3.2 CHNNR路由算法
6.4 CHNNR算法仿真模擬及結(jié)果分析
6.4.2 仿真環(huán)境參數(shù)設(shè)置
6.4.3 仿真結(jié)果與討論
6.5 基于玻爾茲曼機(jī)的FANET路由協(xié)議(BMR)
6.5.2 動(dòng)態(tài)路由優(yōu)化方法的玻爾茲曼機(jī)
6.6 BMR算法仿真模擬及結(jié)果分析
6.6.2 仿真參數(shù)設(shè)置
6.6.3 結(jié)果與討論
6.7 小結(jié)
第7章 群體智能的自組織網(wǎng)絡(luò)路由飛行驗(yàn)證
7.1 自組織網(wǎng)絡(luò)路由飛行驗(yàn)證平臺設(shè)計(jì)
7.1.1 飛行驗(yàn)證平臺硬件搭建
7.1.2 飛行驗(yàn)證平臺軟件設(shè)計(jì)
7.2 自組織網(wǎng)絡(luò)智能路由飛行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
7.2.1 改進(jìn)蟻群算法智能路由的自組織網(wǎng)絡(luò)飛行驗(yàn)證
7.2.2 本文其他幾類改進(jìn)算法智能路由的自組織網(wǎng)絡(luò)飛行驗(yàn)證
7.2.3 飛行驗(yàn)證結(jié)果分析
7.3 小結(jié)
第8章 總結(jié)與展望
8.1 全文總結(jié)
8.2 后續(xù)研究
參考文獻(xiàn)
展開全部
飛行自組織網(wǎng)絡(luò)智能路由技術(shù)研究 作者簡介
魏星，工學(xué)博士，教授，碩士生導(dǎo)師，廣西高等學(xué)校卓越學(xué)者，廣西高校高水平創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)帶頭人，廣西高校優(yōu)秀中青年骨干教師培養(yǎng)對象，廣西一流專業(yè)“物聯(lián)網(wǎng)工程”負(fù)責(zé)人，廣西航空航天學(xué)會(huì)理事長、廣西人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)理事、中國航空學(xué)會(huì)理事、中國宇航學(xué)會(huì)理事。研究方向：智能算法、飛行自組織網(wǎng)絡(luò)等。主持完成國家、廣西科技項(xiàng)目等縱向科研項(xiàng)目20余項(xiàng)，主持橫向項(xiàng)目16項(xiàng)。公開發(fā)表SCI、EI等高水平論文60余篇，獲得發(fā)明等知識產(chǎn)權(quán)授權(quán)18項(xiàng)，獲廣西科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)，廣西區(qū)“優(yōu)秀教育工作者”，廣西區(qū)模范教師，廣西區(qū)教育工委“優(yōu)秀共產(chǎn)黨員”等。
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