星地融合智能组网:愿景与关键技术

来源 :北京邮电大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wanjjsaa
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星地融合网络不但可以满足无人自动驾驶、物联网、大连接等新兴服务的需求,而且在灾害预防等公共安全方面也有广泛的应用场景.从星地融合网络如何高效率、低时延地服务地面应用的愿景出发,结合软件定义网络和网络功能虚拟化技术,提出了星地融合智能组网的关键技术,如组网架构、数据感知、接入控制、多维网络切片、时敏性路由转发等,阐述了这些关键技术的原理和性能,探讨了星地融合智能组网现存的挑战和未来发展方向.
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为动态监测环境变化,全面落实环境保护工程,分析了环境监测在环境保护中的作用及意义:对污染物进行科学监测,促进我国经济与自然生态的和谐发展,有效降低突发污染事件的发生概率,提高环境管控工作质量与效率,为环境保护工作提供数据支撑.未来,应加强对环境监测工作的重视,提高监测技术水平,以环境监测技术为支撑,提高环境保护工作质量与效率,为环境保护提供科学数据,促进环境保护工程的稳定、良好发展.
为提高环保监测数据的准确性、及时性和一致性,分析了环保大数据的重要作用,提出了环保大数据在环境污染防治管理中的应用策略:创新思路,强化逻辑思维,严格执行环保整改标准和规范,建立完善的高密度环境监测体系,构建环保大数据共享和处理平台,加强其在水体污染、大气污染防治管理中的应用,更新大气污染防治管理模式,充分利用环保大数据为我国大气污染防治创新管理提供强有力的数据支撑.
为了改善空气质量,减少大气污染,指出了我国大气污染防治存在的问题:环保意识有待进一步加强,大气污染防治技术水平有待提高.提出了环境工程中的大气污染防治措施:利用市场手段加强污染治理,开设环保课程,提高环保意识,加强工业污染源治理和减排管理,加强环境监测技术的开发和应用,全面调整工业生产结构,加大资金投入,采用先进的除尘设备,加强环境立法,建立健全法律体系,提升环境污染防治质量,落实防治措施,为环境事业的可持续发展做出贡献.
为做好环境监测,保证现场采样的科学性、合理性,分析了环境监测现场采样的影响因素:自然环境、采样工具、工作人员、采集频率和位置.提出了环境监测现场采样要点:要重视准备工作及水质、气体样本采集要点,噪音监测要点.实现对空气环境的精准监测,准确了解空气污染情况,提升我国环境质量.
介绍了空气自动监测站的主要功能,即对大气中的污染物进行连续动态的定点采集并对采集信息进行测量与分析.为保证空气站最大化发挥自身作用,需要做好前期维护、日常维护与故障排除,确保空气站的各类设备设施处于良好的运行状态,保证采集数据及分析结果的准确性,及时排除故障,缩短停机时间,对空气质量进行综合评价,为环保决策的制定提供辅助.
基于前列腺癌患者截石位粒子植入手术的可操作空间,提出前列腺癌粒子植入机器人的设计要求;将机器人分为位置调整模块、姿态调整模块、末端植入器3个组成部分.通过杆件尺寸设计实现3自由度位置调整机构的运动解耦,计算其工作空间可满足临床需求;姿态调整模块采用远程运动中心(remote center of motion,RCM)机构,引入平行四边形机构解决运动死点问题;末端植入器采用齿轮齿条机构驱动外针,硬质摩擦槽轮驱动内针,通过弹簧压紧机构提供稳定压紧力并设计大容量粒子弹夹.最后,利用ADAMS进行运动学分析,验证
针对某运载火箭上电子设备的ZN-35橡胶减振垫,设计了理想状态下宽频振动试验装置,进行了宽频范围振动试验,获取了不同频率下减振垫的迟滞回线,并以此为基础,辨识得到相应频率激励下该材质减振垫刚度、阻尼系数等动力学参数.结果表明,该材质橡胶减振垫的动态刚度随激励频率的增大呈平滑增大趋势,动态阻尼系数随激励频率的增大呈平滑变小趋势.该研究为ZN系列橡胶减振垫的研究提供了新的视角,为该材料减振垫的设计与使用提供了基础数据.
针对具有有向通信拓扑的采样数据丢失情况下的多智能体系统一致性问题进行研究,其中数据丢包采用二值Bernoulli随机过程描述.首先,采用提出的基于通信拓扑有向生成树关联矩阵构造的线性变换,将多智能体系统的状态一致性问题等价转化为一个降阶系统的渐近稳定性问题.其次,对降阶系统利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)得出多智能体系统状态达到渐近均方一致的充分条件,给出基于镇定控制的一致性控制增益设计,并分析采样周期的允许边界、随机丢包概率和控制增益矩
针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法相结合,首先用Mask R-CNN网络对图像进行语义分割,建立动态对象的先验语义信息,然后通过运动一致性检测算法进一步剔除属于动态物体的特征点,最后用静态特征点进行特征匹配和位姿估计.基于慕尼黑工业大学(Technical University
基于人机界面(human machine interface,HMI)的联网车辆技术对提高雾天高速公路整体安全水平具有重要作用,但其对驾驶人注意力的影响不容忽视.分析驾驶人视觉特性,评估车路协同人机交互系统的分心影响程度,基于驾驶模拟技术搭建高速公路车路协同系统实验测试平台,针对大雾、强浓雾2种能见度水平,以及有、无HMI提示2种技术等级设计4种实验场景,AttenD面积、单位时间AttenD面积和分心状态占比量化评估自行设计的HMI在不同条件下对驾驶人造成的视觉分心影响程度.结果表明,有HMI提示会导致