摘要：设计了一种基于目标区域voronoi划分的改进的集中式近似算法,用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.仿真结果表明,该算法能够有效地找到更少的连通覆盖节点,降低能耗,延长网络的生命周期.

摘要：为了解决传统模糊聚类算法无法准确刻画SAR图像强度分布特征以及抗噪性差等问题,提出一种基于可变形状参数Gamma混合模型(GaMM)的区域化模糊聚类SAR图像分割方法.首先,利用voronoi划分技术将SAR图像完备地划分为若干个voronoi多边形;然后,假设SAR图像强度服从可变形状参数的GaMM,以GaMM的负对数函数刻画多边形与聚类间的非相似性关系,并结合具有邻域多边形空间约束作用的规则化项定义区域化模糊聚类目标函数;在模型参数求解的过程中,对于无法直接通过导数求解的形状参数及生成点集,设计以目标函数最小化为准则的移动更新操作以逐步逼近最优解.通过对真实及模拟SAR图像分割结果进行定性定量分析,有效地验证了所提出算法对SAR图像强度分布拟合的准确性及分割的抗噪性.

摘要：针对具有强非线性特点的机械臂覆盖控制问题,基于voronoi图理论,提出了一种多机械臂系统的区域最优覆盖控制算法.首先,通过计算各个机械臂末端执行器的位置,将目标区域进行voronoi划分;其次,根据凸优化理论,通过定义的描述区域覆盖控制效果的目标代价函数来衡量多机械臂系统关节以及末端执行器的移动是否最优;最后,结合机械臂系统特殊的动力学特性,给出了多机械臂系统的分布式区域最优覆盖控制器.利用Lyapunov稳定性理论对该算法进行了稳定性分析,数值仿真实验表明了算法的实际有效性,即所提算法可以使得多机械臂系统的末端执行器在代价函数值最小的情况下到达相应voronoi区域质心并且速度渐近收敛到零,形成对目标区域的最优覆盖.特别地,该算法以机械臂为研究对象,丰富了现有的覆盖控制智能体模型研究,此外基于机械臂的非线性结构特性,算法中所设计的任务空间覆盖控制律,还可以应用到二阶系统智能体的覆盖控制研究中,拓宽了现有的基于一阶系统的覆盖控制研究.

摘要：本文设计了一种多自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,简称AUV)分布式覆盖控制算法。算法定义了一个位置优化函数以描述覆盖控制的质量,覆盖控制目标就是使此函数值最小化,从而使一群能够相互通信的AUV最终形成质心voronoi分布来对预定的区域进行调查。对于非均匀分布区域,本文采用蒙特卡罗法来计算多边形区域的质心。数值仿真结果表明,无论对于均匀或是非均匀密度分布,覆盖控制算法都能取得满意的效果。

摘要：在传感器网络监测的目标区域内含有一些覆盖盲点的假设下,提出一种能量有效的连通覆盖控制算法.基于计算几何学的voronoi划分,设计一种简单的覆盖冗余识别规则;在保持网络原始覆盖范围不变的前提下,使用voronoi划分的减量构造将部分覆盖冗余节点转入能耗较低的睡眠状态,并使用Unit Delaunay三角剖分解决覆盖节点的网络连通性.大量模拟仿真表明,该算法的活跃节点数量非常接近最小连通覆盖算法,但该算法在网络覆盖质量、能量效率、网络生命周期以及算法执行时间等方面更具优势.

摘要：基于虚拟力的无线传感器网络覆盖算法易陷入局部最优,导致覆盖率低、收敛速度慢。针对上述问题,提出一种基于虚拟力和泰森多边形划分的分布式覆盖(virtual force voronoi partition,VFVP)优化算法。通过虚拟力方案尽可能分散节点,提高监测区域的覆盖率,采用集合划分泰森多边形方案和Minmax算法减少虚拟力末端中覆盖率下降的情况,使用质心算法提高虚拟力算法的收敛速度。相比基于虚拟力的网络覆盖算法,VFVP算法提高了5%左右的覆盖率。

摘要：针对机场噪声监测无线传感网络中的最小连通覆盖集问题,设计了一种基于目标区域voronoi划分的集中式近似算法,用于分析完全覆盖目标区域所需的最低要求的节点集;为了更好地调整噪声监测节点的感知半径Rs与通信半径Rc的比值关系,在通信半径小于两倍感知半径时,提出了一种基于最小生成树的连通算法用以确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点。理论分析与仿真实验表明,与现有常用的集中式贪婪算法和DVC算法相比,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小等两方面都较优。