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基于本地信噪比的艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法

發(fā)布時(shí)間:2021-10-22 12:09
  傳統(tǒng)的艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法存在掃描目標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)間過長(zhǎng)的問題,為此,設(shè)計(jì)基于本地信噪比的艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法。利用監(jiān)控模塊監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)節(jié)點(diǎn),掃描各節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài),通過請(qǐng)求本地信噪比篩選出有效的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)傳輸數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后,將數(shù)據(jù)傳輸至管理中心,通過計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與相鄰節(jié)點(diǎn)的距離,調(diào)度現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)或增加額外的節(jié)點(diǎn)恢復(fù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài),至此艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法設(shè)計(jì)完成。測(cè)試結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始恢復(fù)方法相比,設(shè)計(jì)的基于本地信噪比的艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法掃描節(jié)點(diǎn)時(shí)間縮短了2倍左右,說明該方法適合應(yīng)用在艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)中。 

【文章來源】:艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(02)北大核心

【文章頁數(shù)】:3 頁

【部分圖文】:

基于本地信噪比的艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法


各節(jié)點(diǎn)偏移量誤差分布Fig.1Deviationerrordistributionofeachnode

誤差分布,目標(biāo)節(jié)點(diǎn),誤差分布,偏移量


434–439.[4]表3網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)類型Tab.3Networktargetnodetypes節(jié)點(diǎn)類型出廠具體型號(hào)一般網(wǎng)絡(luò)設(shè)備H3CE152,S7510E,S2126-EI,E126A,S7503E等HuaweiS3026G,S3050C等銳捷S5750,S2126G及S2150G等安全設(shè)備防火墻hillstone終端普通上位機(jī)以Windows為主的多種操作系統(tǒng)表4目標(biāo)節(jié)點(diǎn)掃描時(shí)間測(cè)試結(jié)果Tab.4Testresultsofscantimeoftargetnode測(cè)試次數(shù)測(cè)試組對(duì)照組120489218778317499417987519195圖1各節(jié)點(diǎn)偏移量誤差分布Fig.1Deviationerrordistributionofeachnode圖2補(bǔ)償后目標(biāo)節(jié)點(diǎn)偏移量誤差分布Fig.2Offseterrordistributionoftargetnodeaftercompensation第42卷劉仲馳:基于本地信噪比的艦船網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)原始狀態(tài)恢復(fù)方法·165·

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種改進(jìn)的基于峰值信噪比-高階奇異值分解的天波超視距雷達(dá)自適應(yīng)海雜波抑制算法[J]. 關(guān)澤文,陳建文,鮑拯.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(07)
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[3]220kV交叉端撐變電構(gòu)架設(shè)計(jì)分析及節(jié)點(diǎn)優(yōu)化選型[J]. 汪和龍,榮發(fā)兵,張悅洋.  工程技術(shù)研究. 2018(09)
[4]三維空間中一種WSN節(jié)點(diǎn)定位算法的研究[J]. 傅彬.  科技通報(bào). 2018(05)



本文編號(hào):3451071

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