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题名机载激光雷达通信网络测距大数据均衡调度
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作者
时进
陈瑾
赵文瑄
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机构
河西学院信息技术与传媒学院
西北大学新闻传播学院
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第12期121-126,共6页
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基金
2023年度河西学院校长基金青年科研资助项目“基于大数据对河西走廊风电功率转换实践研究”(QN2023013)。
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文摘
由于机载激光雷达通信网络节点本身的通信距离有限,存在测距节点的硬件资源不均衡、节点能量有限、通信干扰等问题。对此,提出均衡聚类下的机载激光雷达测距大数据调度方法。基于小波变换中的非线性尺度变换结构对采集到的雷达测距大数据去噪处理。使用K-means++算法和局部搜索策略进行分区,使用基于密度的噪声应用空间聚类算法分析不同聚类结果的关联特征。引入自适应权重学习方法,提取输出雷达通信网络节点特征量,将原始特征向量与归一化的节点分布量化值融合,构建新的测距大数据网络调度特征向量。实验测试结果表明:所提方法在雷达通信网络测距节点调度应用中,内存使用率降低至62%以下,能耗降低至1200 J以下,执行时间降低至40 ms以下,提升了均衡聚类调度应用效果。
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关键词
机载激光雷达
测距大数据
均衡聚类
K-means++算法
非线性尺度变换结构
基于密度的噪声应用空间聚类算法
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Keywords
airborne LiDAR
ranging data
balanced clustering
K-means++algorithm
nonlinear scale transformation structure
density-based spatial clustering of applications with noise algorithm
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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