移动污染源轨迹预测算法工程化实现

移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。

路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。

目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。

随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。

移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。

对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。

【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。

移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。

研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。

通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。

本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。

通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。

1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。

移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。

通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。

移动噪声源的环境影响预测方法
嵇正毓;徐林
【期刊名称】《污染防治技术》
【年(卷),期】2015(028)006
【摘要】因移动噪声源位置不固定,运行轨迹、速度没有规律,导致其运行噪声对周围环境影响的预测十分困难.文中首先分析了移动噪声源的产生机理及特点,确定不同工作状态下的噪声源强,然后预测不同工作状态下的瞬时声级,最后再给出一个工作时段内的等效连续A声级.笔者将此预测方法应用于丰田汽车试车场的环境影响评价中,得到的预测结果较为可信.
【总页数】5页(P68-72)
【作者】嵇正毓;徐林
【作者单位】南京源恒环境研究所有限公司,江苏南京210036;南京源恒环境研究所有限公司,江苏南京210036
【正文语种】中文
【中图分类】X827
【相关文献】
1.如何用频谱仪测量噪声源的超噪比 [J], 詹志强;陆福敏
2.基于BEMD的染噪混沌时间序列预测方法 [J], 高峰;王小飞;曲建岭;郭超然
3.噪声源相关的低噪放大器设计 [J], 樊锡德
4.飞机噪声环境影响评价及其减噪措施探讨 [J], 李晓敏;高春萍;田耀武;赵仁兴
5.高超噪比微波固态噪声源设计 [J], 张长明
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铰接轮式装载机的模型预测轨迹跟踪研究随着工业技术的发展和需求的增长，铰接轮式装载机作为一种重要的工程机械设备，被广泛应用于土方工程、建筑工地、矿山开采等领域。

在装载机行驶和操作过程中，准确地预测轨迹并实现精确的跟踪对于提高装载机的运行效率和安全性至关重要。

因此，本文将探讨铰接轮式装载机的模型预测轨迹跟踪研究。

一、铰接轮式装载机的模型建立在开始研究铰接轮式装载机的轨迹跟踪之前，首先需要建立一个合适的模型来描述车辆动力学特性和运动规律。

通常，可以采用基于物理原理和经验数据的方法来建立装载机的数学模型。

例如，可以考虑车辆的质量、惯性矩阵、阻力、摩擦等因素，建立轮式装载机的运动学和动力学方程。

二、轨迹预测算法轨迹预测算法是实现铰接轮式装载机轨迹跟踪的关键。

常见的轨迹预测算法包括最小二乘法、滑动模式控制、模糊控制等。

这些算法可以根据当前车辆状态和目标轨迹的要求，预测出最优的操作控制策略，并实现车辆的自动化运动。

三、轨迹跟踪控制方法轨迹跟踪控制方法是指根据预测得到的轨迹信息，对铰接轮式装载机的操作执行器进行控制，使得装载机能够准确地沿着预定轨迹行驶。

常见的跟踪控制方法包括PID控制、模糊控制和模型预测控制等。

这些方法可以对装载机的速度、转向角度等进行优化调节，实现轨迹的精确跟踪。

四、实验验证与优化为了验证铰接轮式装载机的模型预测轨迹跟踪研究的有效性，需要进行一系列的实验。

通过实验可以收集装载机的运动数据和实际轨迹信息，并与预测的轨迹进行比较分析。

根据实验结果，可以对轨迹预测算法和跟踪控制方法进行优化和改进，以提高装载机的跟踪性能和稳定性。

结论本文对铰接轮式装载机的模型预测轨迹跟踪进行了研究，通过建立合适的模型，设计了相应的轨迹预测算法和跟踪控制方法，并进行了实验验证和优化。

结果表明，综合考虑车辆动力学特性和指定轨迹要求的模型预测轨迹跟踪研究可以有效提高装载机的运行效率和安全性。

在今后的工程机械研发中，可以进一步应用和完善这种技术，为装载机的操作和控制提供更加可靠和智能的解决方案。

c++ 贝尔曲线计算模拟两点坐标间的曲线移动轨迹文章标题：深度解析C++中贝尔曲线计算模拟两点坐标间的曲线移动轨迹在现代计算机科学中，C++语言被广泛应用于各种领域，包括图形学和计算机图形学。

其中，贝尔曲线（Bézier curve）是一种常用的数学工具，用于在计算机图形学中模拟两点坐标间的曲线移动轨迹。

本文将从C++语言的角度深入探讨贝尔曲线的计算模拟，旨在帮助读者全面理解和应用贝尔曲线在计算机图形学中的实际应用。

一、贝尔曲线简介在计算机图形学中，贝尔曲线是由一系列控制点和一组特定的数组算法所生成的曲线。

这些控制点决定了贝尔曲线的形状，而贝尔曲线的算法则确定了曲线的平滑度和变化规律。

贝尔曲线广泛用于计算机图形学中的曲线绘制、动画效果和路径规划等方面。

在实际的C++编程中，我们可以通过实现贝尔曲线算法来模拟两点之间的曲线移动轨迹，为计算机图形学和动画效果的实现提供强大的支持。

二、C++中的贝尔曲线计算模拟在C++编程中实现贝尔曲线算法需要考虑诸多因素，包括控制点的设置、贝尔曲线方程的推导和递归求解等。

我们需要确定两个端点和若干个控制点，它们将决定贝尔曲线的形状和路径。

我们可以使用贝尔曲线的递推公式来计算曲线上的点，从而实现曲线的绘制和移动效果。

在C++中，我们可以通过自定义函数或类来实现贝尔曲线算法，并结合图形库或动画库来展现计算结果。

三、C++中贝尔曲线的应用实例为了更具体地说明C++中贝尔曲线的应用，我们可以以一个实际的案例来展示其在计算机图形学中的效果。

假设我们要实现一个动态的曲线路径规划系统，其中涉及到飞机、汽车或无人机的路径模拟。

我们可以利用C++编程语言中的贝尔曲线算法来计算和模拟这些交通工具之间的曲线移动轨迹，从而实现更加真实和生动的动画效果。

四、个人观点和总结通过本文的讨论，我们可以看到C++语言在贝尔曲线计算模拟中的重要作用和实际应用。

贝尔曲线不仅可以用于计算机图形学中的动画效果，还可以应用于路径规划、数据可视化和工程设计等领域。

一、概述Python是一种常见的编程语言，广泛用于数据分析、人工智能、Web 开发等领域。

在网络安全领域，Python也被广泛应用于逆向工程和渗透测试中。

本文将讨论Python在逆向滑块轨迹算法中的应用。

二、滑块验证码和逆向算法1. 滑块验证码滑块验证码是一种常见的验证机制，用于防止爬虫和恶意软件对全球信息站进行攻击。

它通常要求用户在屏幕上滑动一个滑块，以证明自己是一个真实的用户而不是一个自动化程序。

滑块验证码的难点在于如何准确模拟用户滑动轨迹，以通过验证。

2. 逆向算法逆向算法是指通过逆向工程手段破解某种加密算法或验证机制。

在滑块验证码中，逆向算法指的是分析滑块验证过程中的轨迹生成算法，以编写一个程序来自动模拟用户的滑块轨迹，从而绕过验证码的验证。

三、Python在滑块轨迹算法中的应用1. 数据收集我们需要收集一些滑块验证过程中的数据，例如滑块的位置、轨迹的曲线等。

这些数据可以通过浏览器的开发者工具来获取，或者通过模拟用户滑动来收集。

2. 数据分析收集到数据后，我们可以使用Python的数据分析库（如Pandas、NumPy等）来对数据进行分析。

通过分析数据，我们可以找到滑块轨迹的规律，从而可以编写一个算法来自动生成轨迹。

3. 轨迹生成算法在Python中，我们可以使用第三方库（如PyAutoGUI、Selenium 等）来模拟鼠标滑动操作。

通过分析数据并编写相应的算法，我们可以实现一个程序，让它自动模拟用户的滑块轨迹，从而绕过滑块验证码的验证。

四、应用案例滑块验证码被广泛应用于各种全球信息站和移动应用中，例如登入页面、注册页面、商品购物页面等。

逆向滑块轨迹算法可以帮助安全研究人员和渗透测试人员在渗透测试和漏洞挖掘中更高效地进行工作。

五、风险提示然而，需要注意的是，逆向滑块轨迹算法是一种涉及到安全领域的技术研究，使用该技术需要遵守法律法规。

在进行渗透测试或研究安全技术时，务必要遵守相关法律法规，并获得相关的授权和许可。

第39卷第7期2018年7月东北大学学报（自然科学版）Journal of Northeastern University(Natural Science)Vol.39 ,No.7Jul.20 18doi：10. 12068/j.issn. 1005 -3026.2018.07.008M W S N中基于马尔可夫链的节点移动预测算法朱剑，李佳政(东北大学计算机科学与工程学院，辽宁沈阳110169)摘要：在以往的移动无线传感器网络（mobile wireless sensor network，M W SN)中，热点分配问题没有得到很好的解决，网络利用率较低.通过预测移动节点的轨迹可以优化网络结构，提出结合加速度进行轨迹预 测的算法MTPA:首先对节点的运动状态进行建模;其次建立了一步运动状态概率转移矩阵;最后以马尔可夫 链为基础设计多步概率转移矩阵计算算法.为了验证算法性能，在STM32F407平台上进行了实验，结果表明，MTPA算法相比于传统的匀速预测算法与频率统计算法，预测准确度具有一定的优势，相关研究成果可以为MWSN提供基础.关键词：运动趋势;马尔可夫链;概率矩阵;轨迹预测;嵌人式中图分类号：TP 302 文献标志码：A 文章编号：1005 -3026(2018)07 -0949 -05An Algorithm for Predicting Nodes Movement Based on Markov Chain in MWSNZH U J ia n，LI Jia-zheng(School of Computer Science & Engineering，Northeastern University，Shenyang 110169，China. Corresponding author：ZHU Jian，E-mail：zhujian@ ise. neu. edu. cn)A b stra ct：In existing M W SN (mobile wireless sensor network)，the problem o f hot spotallocation was not solved w e ll,and the utilization rate o f network was lo w.It is possible to optimize the network structure by predicting the trajectory o f mobile nodes.A trajectory prediction algorithm named M TP A combined w ith acceleration was proposed.F irs tly，modeling the motion state o f the node was established.Secondly，a step motion state probability transfer m atrix was done.F in a lly，M arkov chain based multi-step probabilistic transfer m atrix algorithm was presented.In order to verify the performance o f the algorithm，experiments were carried out on the STM32F407 p la tfo rm，the experimental results show that comparing w ith traditional uniform prediction algorithms and frequency statistics algorithm s，the prediction accuracy o f M TP A has certain advantages，and relevant research results can be used in M W S N.K ey w o rd s：movement trend；M arkov chain；probability m atrix；trajectory prediction；embedded移动无线传感器网络能够广泛应用于各类场 合，近些年倍受国内外关注.移动是移动无线传感 器网络中节点的一个重要属性，准确地对节点的 运动轨迹进行预测，能够为上层协议的设计提供 基础.在过去的一段时间里,国内外众多研究人员 在移动无线传感器研究领域内进行了研究，并形 成了大量的研究成果：文献[1 ]提出了H A N D4M A C算法，即移动节点在多个s in k节点 之间进行网络切换,通过发送数据量和接收数据量两个参数来判断是否需要切换网络，解决了实 时切换网络的问题;文献[2]提出了 M O O算法, 通过优化拓扑结构的方法，以达到局部性能最优，解决了网络生命周期与覆盖范围上的问题;文献 [3]在城市交通问题上，对移动对象的位置进行 有效预测，提出结合交通网络特征与统计,利用加 权马尔可夫链轨迹预测解决未来位置预测的问 题;文献[4]提出了一种基于高斯混合模型的轨 迹预测算法G M T D，针对不同运行状态描述了未收稿日期：2017 -03-06基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（N150404011);教育部重大科技创新项目（N161608001).作者简介：朱剑（1981-),男，江苏镇江人,东北大学讲师，博士.950东北大学学报（自然科学版)第39卷来所有可能运动轨迹的概率分布.与之前研究不同，本文从运动状态本身分析， 由于加速度是改变运动状态的重要参数,如何利 用加速度,成为了本文算法的关键之处，也是创新 之处.基于此,本文提出了一种基于马尔可夫链模 型与加速度的算法模型M TP A ( movementtrajectory prediction by acceleration ),可以有效地预测运动轨迹.1 M T P A 算法设计1.1基于高斯分布的节点运动状态建模M W S N 中的轨迹预测主要与速度有关,而速度影响因素单一，根据中心极限定理，加速度随机情况 下,速度分布能够与高斯分布模型很好地拟合[5],所 以在解决实际问题中，高斯模型得到广泛应用，下面讨论所建立的高斯分布模型的相关参数.1) 期望：预测模型关于当前速度v 对称，所以均值弘=V .2) 方差:为了简化研究，本文假设:当预测步 长f 选取足够小的情况下，加速度的预测值只有0 和当前加速度值a 两个可能，故分布方差S2 =(v - (v + at ))2 = (at )2.如果没有当前速度值和加速度值，预测时 刻后的速度取值问题则成为一个完全随机问题， 而获取当前速度值和加速度值后,基于匀速运动 和匀变速运动趋势[6]，可以对运动轨迹进行比较 有效的预测.可知，vp 〜况(v ，( a t )2).1.2 —步概率转移矩阵预测算法设计参数定义:v p 为一步t 后的预测速度;为 节点《与节点（《 - 1)之间出网位置的位移变化量,则《为2,3,…,乂其中况为节点数;4为1 xW 的位移矩阵，用于记录节点间相对位移.vp 服从高斯分布vp ~况(v ，(a t )2)，_P { c < x矣=_f /(x )d x ，其中c ，d 为预测速度区间的下限与上限.根据标准高斯分布W (0，12)，得P \ c <x ^d } = ^(-一—) -^(-一&).网络切换的a a 有效位移x 应为已知量，由位移与速度时间的公 式X = t(vp 2+v )，其中,v 为当前速度^v p =2f -v ，p \-<vp <d}i((a f )，c ，d 的值就是一步t 后到达某一节点的速度范围[7].图1框内为当前人物所在位置，那么t 时刻后进入到节点2网络中的位移变化范围为X ,矣x 矣（X , +X2)，则 c ，d 的值分别为 ’ -v ，2(X |t+X 2) -v ，则t 时刻后到达节点2网络范围内的概率为P(X1 ^X ^(X 1 + X2) IX =0) = P (c ^v p ^dI、I /2(X 1 + X 2)-2vt 2X 1 -2v t 计算—at 2 )1( at 2 )L 计算出t 时刻后到达网络中各节点的概率，结合当前 位置矩阵，就可以得出最终预测结果，根据实际情 况不断修正当前状态与预测结果.预测顺序©C Fig. 1CC C C图1起始点在？时刻后的可能位置Possible location of the starting point after the t momentP s是一个1 x w 的矩阵，其中P ,为从当前节点开始一步t 后到达节点/的概率值；L 是一个1 x 况的矩阵,LeR 1x W ,其中L ,如 果为1，代表当前在节点，的网络下，为0则不在 节点，的网络下；P t 是一个W x W 矩阵，为概率转移矩阵，其 中P t [，，/]的意义为当前运动状态下，一步t 后由 节点，运动到节点y 的概率值.如图1中的例子, 其结果为P s = L x P t = [P1 P2 P3 P4] •其中，2X . -2vP 1= ^( at 2)，P 2= 7(X 1 +〒，-,(2X^)，atatP 2( X 1 + X 2 + X 3) -2vtP 3 = <P ( 」2 )at22(X 1 +X 2) -2v t 、 P ( t2 )，at第7期朱剑等：M W SN 中基于马尔可夫链的节点移动预测算法951n12(X i +X 2+ X 3) -2&=n ( ^ )•1.3基于马尔可夫链的^步运动轨迹预测算法设计马尔可夫链（M arkov chain )描述了一种状态 序列，其每个状态值取决于前面有限个状态.故设 随机序列丨X («),« = 0,1,2,…丨的离散状态空间 为V ,V 即为本移动网络下可接入节点的集合.n (x («, +fc ) i x («,),x («, +1),…,x («, +k -1)) = P ( X («, + k )\ X («, + k -1)). (1)其中/,f c 为非负数,^ 代表 ' 经过时刻后的状态,则称丨X (») ,» =0,1,2,…丨为马尔可夫 链.由式（1)可知，马尔可夫链对于预测未来k 步 后的状态,即+k 只与当前节点的状态有关，与 之前的状态变换无关，而在本实验研究的W M SN 中，移动节点的运动趋势也只与当前状态和加速 度的变化量有关，符合马尔可夫特性，可以依照马 尔可夫链建立数学模型对未来运动趋势进行 预测.在建立概率模型时，预测步长f 影响着预测 的准确度[8]，当f 过大时，加速度无法认为只取值0或a ，所以只能缩短f 的长度.同时带来一个问 题，步长f 如果小于预测要求时长时，需要进行k 步预测，所以本文提出一种基于马尔可夫链的k 步预测算法M T P A .对一步f 后的运动状态可以 认为有两种情况:①在k 较小的情况下，此时运动 状态的起止点变化不明显，可认为运动参数不变； ②在k 较大的情况下，此时运动状态的起止点变 化明显，需要根据不同的运动物体的“速度-加 速度”运动曲线来调整下一步预测的初始状 态[9]，包含速度、加速度的信息.k 步预测方法的缺陷是计算量过大，由于每 步计算都会产生（W +2)个状态，则k 步将产生 (W +2)k 个状态，移动传感器网络在接入节点比 较多的情况下，实时性完成得不够理想.由于运动 因素影响单一，所以下面结合高斯分布特性提出 改进方案.如果能够恰当选取单步时长f ，使概率 分布比较集中且k 值不会过于大的情况下，均值 附近的速度预测概率相对于其他的速度值具有绝 对概率优势，在预测中占据主导作用，所以提出一 种贪婪算法，对一个或多个节点进行取值预测，可 以减少每步预测后产生的状态数量，从而减少计 算量.参数定义：r 矩阵为1个1 x w 的矩阵，r Er1 ，r ,为r 矩阵的第;' 个元素，用于暂存上一步的结果，且由于选取的部分节点概率和不一定为i ，所以对暂存概率矩阵进行归一化处理,作为下 一步预测的基础.为了简化研究，运动状态在预测 过程中可认为不发生改变,概率转移矩阵尽沿 用上次即可[10].当选取从m 到n 的节点区间时，由于概率和 不为i ，所以调整r 矩阵节点概率值后，得到贪心 概率计算公式：n尸s = ^ (x L x P t ).i =m每步预测后需要调整当前位置矩阵与概率转 移矩阵.当选取的时间序列和k f 大于预测要求时 长时，预测结束.在取步长f 足够小时，在当前运 动状态下加速度只能取0或a ，在运动趋势符合 高斯分布的基础上,计算出相应的概率转移矩阵， 以此完成M T P A 算法的计算过程.上述计算过程 描述了单步与k 步预测运算规则，由单步预测方 式扩展至任意的预测时长，采用k 步预测方式与 马尔可夫链特性，提出两个分支描述概率转移矩 阵计算规则，并由此计算出最终结果P s .考虑到 在M W S N 中，要求预测实时性，即降低算法时间 复杂度，所以提出贪心M T P A 算法，采取少数几 个绝对优势节点来代替全部状态的计算,达到快 速收敛的目的.1.4 MTPA 算法流程输入：Location L ;//位置记录矩阵X e R 1 xW;//可加入节点相对位移矩阵 n ; //可加入节点个数输出：LO O P ：Result = Location x P robability ;//矩阵乘法，复杂度为〇(n 2).IF f < T s THEN Set _Component ( f )；//调整f = f + A f ，找到概率绝对大的节点，设置 Location ，v ，计算 ProbabilityChange _X ();//调整当前位置与各节点距离ELSERETURN Result ;EN D IF ENDLOOP^ = deviation ();//到达T s 时段后与预测结 果比较，计算误差952东北大学学报（自然科学版)第39卷2468 10 12 14 16 18 20 22 24跳数灸图3准确率与欠的关系Fig. 3 Relationship between accuracy and k由图4可以看出，时间延迟曲线主要影响因 素为概率矩阵的乘法运算，所以曲线与接入节点 数W 的时间复杂度近似符合0(#)，节点较多的 情况下，预测延迟仍然较小，对实验最终结果影响 不明显.出预测性能明显好于随机预测，预测结果达到理想水平，随着&的增大，预测时间的延长，预测准 确度趋近于随机预测，预测结果不够理想，和天气 预报预测结果类似，目前天气预报也只能比较准 确地预测7 d 的天气，之后的预测结果无法达到 要求，符合预期结果.0 5 10 1520 2530 35节点数图4时间延迟与可接入节点数关系Fig. 4 Relationship between time delay and AC count2.4性能仿真仿真实验基于NS 2平台，场景设定为30个 节点，随机放在长200 m 的线段区域，采用shadowing 无线传播模型.设置初始速度为0,考虑加速度与速度对算法运行性能的影响，进行1 000次仿真实验取平均值.在加速度服从高斯分布的情况下，速度上下 摆动，测量速度与预测精度的关系，见图5.在实 际情况中，速度较大的情况下，由于有减速趋势， 所以预测精度有所下降.从图6可以看出，由于预测时与仿真时加速2实验评估与分析2. 1实验环境及平台设定网络硬件平台由S in k 节点、移动节点构成.节点硬件配置为STM 32F 4系列的单片机+A T 86rf 233系列的射频芯片+ LS M 6DS 0加速度计.实验环境为走廊内多人测量.2. 2实验设计节点按照直线排列，共计5个节点，排列方式 如图2所示，其中^ =6 m ，X 2 =6 m ， X 3 =6 m ，X 4 =6 m ，并规定由节点1向节点5运动为正方向」取经验值为1 s ，取值从2至24，取值间隔 为2.图2实验过程Fig. 2 Experiment process测试设计:测试人携带移动节点在5个sink 节点间进行多次随机移动测试，实验过程如图2 所示（节点未拍摄完全）.实验1:测试人速度1 m /s ，匀速运动（加速度 为0 m /s 2)，初始接入节点1.重复实验50次，精 度与时延取均值.实验2:测试人速度1 m /s ，以加速度1 m /s2 运动1 s 后，匀速运动，初始接入节点2.重复实验 50次，精度与时延取均值.实验3 :测试人速度2 m /s ，以加速度-1 m /s2 运动1 s 后，匀速运动，初始接入节点4.重复实验 50次，精度与时延取均值.预处理:为进一步减少运行时刻计算量，可以 将位置、速度、加速度分别取/个离散值，由3个 元素组合可以得到/3个概率转移矩阵，运行时采 取查表策略即可.2. 3实验数据分析由图3可知，在跳数&较小的情况下，可以看o o o o o o o o o o987654321%/齋锻磐震腠o60ooo o 42第7期朱剑等：M W SN 中基于马尔可夫链的节点移动预测算法953-4 -3 -2-1 0 12 3 4加速度/(m • s_2)图6加速度与预测精度Acceleration and prediction accuracy3结 语本文提出一种基于加速度的M T P A 轨迹预 测算法，主要解决了判断节点脱离网络与接入网 络趋势的问题，相比以往的算法具有准确度高、适 应性强的优点，并在相关嵌入式平台进行编程应 用.研究成果能够为上层网络协议的设计提供基 础，在有限带宽内尽可能接入更多节点传输数据. 今后的研究目标延伸为二维，不仅结合加速度参数，同时获取G P S 等信息，抽取移动特征，考虑到 多种复杂情形、热点放置覆盖范围等问题，优化网 络协议调整速度，减少计算量.-8 -6 -4 -20 24 6 8速度/(m • s-1)图5速度与预测精度Fig. 5 Velocity and prediction accuracy度拟合程度很高，所以预测精度提升，且精度也近 似符合高斯分布.参考文献：[1 ]Caldeira J M L P ，Rodrigues J J P C ，Lorenz P. Mac layer handover mechanism for continuous communication support in healthcare mobile wireless sensor networks [ J ]. Telecommunication Systems，2^d15，60(1) ：119 -132.[2 ]Attea B A ，Khalil E A ，Cosar A. Multi-objective evolutionary routing protocol for efficient coverage in mobile sensor networks [ J ]. Methodologies and Application ，2014, 19： 2983 -2995.[3]彭曲，丁治明，郭黎敏.基于马尔可夫链的轨迹预测[J ].计算机科学，2010,37(8):189 -193.(Peng Qu，Ding Zhi-ming，Guo Li-min. Trajectory prediction based on Markov chain [ J ]. Computer Science ，2010, 37 (8) ：189 -193.)[4] 乔少杰，金琨，韩楠，等.一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法[J ].软件学报，2015,26(5):1048 -1063.(Qiao Shao-jie，Jin Kun，Han Nan，et al. Trajectory prediction algorithm based on Gaussian mixture model [ J ]. Journal of Software ，2015,26(5) ：1048 -1063.)[5 ]Heo N ，Varshney P K. A distributed self spreading algorithm for mobile wireless sensor networks [ J ]. Wireless Communications and Networking ，2003(3) ：1597 - 1602.[6 ]Fang W ，Song X ，Wu X ，et al. Novel efficient deployment schemes for sensor coverage in mobile wireless sensor networks[ J ]. Information Fusion，2017，41 ：25 -36.[7]Wu H ，Wang J ，Ananta R R ，et al. Prediction based opportunistic routing for maritime search and rescue wireless sensor network [ J ]. Journal of Parallel & Distributed Computing ，2017，111：56 -64.[8 ]Azim A ，Islam M M. A dynamic round-time based fixed low energy adaptive clustering hierarchy for wireless sensor networks [ C ] // IEEE 9 t h Malaysia International Conference on Communications. Kuala Lumpur ，2009：922 -926.[ 9 ] Sawant T ， Sirsikar S. A comparative study of various routing technique for wireless sensor network with sink and node mobility [ C ] //Intelligent Communication and Computational Technologies. Singapore ：Springer ，2018：227 -236.[10]乔少杰，李天瑞，韩楠，等.大数据环境下移动对象自适应轨迹预测模型[J ].软件学报，2015,26(11)：2869 -2883.(Qiao Shao-jie，Li Tian-rui，Han Nan，et al. Self-adaptive trajectory prediction model for moving objects in big data environment [ J ]. Journal of Software ，2015,26(11) ： 2869 - 2883.)5.u .9.8.7.6.54.3.2.10-l.o.o.o.o.o.o.o.o.o.$000i g-。

基于移动用户位置预测的垂直切换算法
孟磊;唐鑫;徐彦彦
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2022(39)8
【摘要】针对异构无线网络环境中现有垂直切换算法存在难以实现移动用户接入网络的无缝切换,无法向用户提供稳定通信服务的问题,提出一种基于移动用户位置预测的垂直切换算法。

首先利用用户移动轨迹的相似性,使用用户轨迹数据离线训练LSTM模型以学习各用户普遍具有的移动规律;然后在线加载LSTM模型进行用户位置预测,从而使用模糊逻辑分析计算下一时刻用户对应候选网络的回报值,并选取回报值最高的网络进行切换。

实验结果表明,该算法与已有垂直切换算法相比,在不同的用户移动速度和用户规模条件下的切换次数、切换失败次数和切换时延均有明显下降,内存消耗较低,能够实现无缝切换。

【总页数】5页(P2438-2442)
【作者】孟磊;唐鑫;徐彦彦
【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;昆明物理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于移动预测的垂直切换算法
2.参与式感知系统中基于社会关系的移动用户位置预测算法
3.超密集异构无线网络中基于位置预测的切换算法
4.基于运动趋势预测的异构车联网垂直切换算法
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移动式空气质量监测解决方案北京清环宜境技术有限公司目录一、需求背景 (1)1.1项目背景 (1)1.2当前现状及存在问题 (1)二、建设依据 (2)三、项目建设必要性 (2)四、系统技术方案 (3)4.1系统组成 (3)4.2监测部署 (4)4.3RX352-M大气微型监测站 (5)4.4移动式在线监测系统软件平台 (6)4.5手机APP (10)五、项目实施案例 (11)六、售后服务方案 (12)6.1售后服务 (12)6.2质保期内售后服务 (13)6.3质保期外售后服务 (14)一、需求背景1.1项目背景随着我国近几年来大气污染状况越来越严重，特别雾霾(颗粒物PM2.5、PM10等)、气体污染物（TVOC、一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮、臭氧）在污染物中所占的比例越来越重，因此我国的大气污染检测与治理的任务也越来越重。

国家对此也在大多数城市布设或者完善了颗粒物、气体检测设备，形成了国控点结合省控点分布密集的地面污染源检测网。

目前我国大气污染监测以固定式空气质量监测站点为主，污染源自动监测体系不全，存在测点、排放源覆盖密度不足、人群密集近地面大气污染代表性不够等问题，且固定监测点成本投入较大、日常维护成本高。

车载移动式空气质量微型监测具有近地面覆盖范围广、成本低等特点，且具备快速识别地面突发污染的优势。

目前全国有包括西安、济南市、青岛、威海等城市采用不同规模移动车载式空气颗粒物微型监测设备和数据开展相关的分析服务工作。

通过大规模的车载式移动空气监测数据来服务于大气污染快速治理决策，即通过无人机载、监测车载上的微型传感设备,对氮氧化物、TVOC及空气颗粒物污染浓度进行分析，对突发污染进行识别，为区域环境保护监测部门提供直观的空气质量监测信息，对包括交通源为主的近地面大气污染源进行监管和防治指导，形成“固定+移动”的立体式监测系统。

1.2当前现状及存在问题（1）响应不及时针对突发污染事故(如秸秆燃烧、渣土车、烟囱排放、山区等)、在固定监测点覆盖范围外的环境监测，无法及时获取和掌握空气质量。

《基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法研究》一、引言随着自动驾驶技术的快速发展，无人车成为了当今研究的热点。

为了实现无人车的精确、快速和稳定控制，轨迹跟踪算法的优化和改进显得尤为重要。

模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，在无人车轨迹跟踪领域得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法，以提高无人车的控制性能和行驶安全。

二、MPC算法概述MPC是一种基于模型的优化控制算法，它通过预测系统未来的动态行为，在约束条件下寻找最优控制策略。

在无人车轨迹跟踪中，MPC算法能够根据当前车辆状态和目标轨迹，预测未来一段时间内的车辆运动状态，并生成相应的控制指令，使车辆能够快速、准确地跟踪目标轨迹。

三、基于MPC的无人车轨迹跟踪算法1. 算法模型建立基于MPC的无人车轨迹跟踪算法需要建立车辆动力学模型和预测模型。

车辆动力学模型描述了车辆的运动学特性，包括车辆的转向、加速、制动等行为。

预测模型则根据车辆动力学模型和目标轨迹，预测未来一段时间内的车辆运动状态。

2. 控制器设计控制器是MPC算法的核心部分，它根据预测结果和约束条件，生成控制指令。

在无人车轨迹跟踪中，控制器需要根据当前车辆状态和目标轨迹，计算出一个最优的控制序列，使车辆能够快速、准确地跟踪目标轨迹。

3. 算法实现基于MPC的无人车轨迹跟踪算法需要实现以下几个步骤：首先，通过传感器获取车辆当前状态和目标轨迹；其次，建立车辆动力学模型和预测模型；然后，运用MPC算法计算出一个最优的控制序列；最后，将控制指令发送给执行器，控制车辆的运动。

四、算法优化与改进为了提高基于MPC的无人车轨迹跟踪算法的性能，可以采取以下措施：1. 优化预测模型：通过改进车辆动力学模型和预测算法，提高预测精度和速度。

2. 引入约束条件：在控制器设计中引入车辆的动力学约束、道路交通规则等约束条件，保证车辆的安全性和稳定性。

3. 实时调整控制参数：根据车辆的实际运行状态和道路环境，实时调整控制参数，使车辆能够更好地适应不同的道路条件和交通状况。

基于多源数据融合技术的大气污染预测随着城市化的快速发展以及人们日益增加的生产和生活需求，大气污染问题已经成为影响人类健康和经济发展的重要因素。

在这种情况下，如何准确、及时地预测环境质量和大气污染趋势，成为了公众关心的热点话题之一。

而基于多源数据融合技术的大气污染预测，则是该领域的重要探索方向。

一、多源数据融合技术简介多源数据融合技术是将多个数据源的信息整合起来，从而生成更准确、更全面的信息及预测结果的技术。

在大气污染预测中，可以借助多种数据源，如测量数据、卫星遥感数据、气象预报数据等，以便综合考虑多种因素，进而做出更具参考价值的预测结果。

二、基于多源数据融合技术的大气污染预测方法基于多源数据融合技术的大气污染预测方法，主要分为以下四种。

1. 基于统计学模型的预测方法这种方法主要是通过收集多种有关大气环境的数据，并利用时间序列或者空间相关性等统计学模型，来做出大气污染趋势的预测。

例如，低秩字典分解的方法可以进行流场和污染物浓度的同时反演预测，以及基于时间序列的TSGP预测模型可以对污染物浓度进行预测。

2. 基于人工智能技术的预测方法基于人工智能技术的预测方法，主要是通过机器学习算法，对大量的大气污染数据进行分析和建模，从而实现大气污染趋势的预测。

例如，可以使用决策树、神经网络、支持向量机等算法对空气质量进行预测。

3. 基于传感器网络的预测方法这种方法主要借助数字化的传感器网络来监测大气环境，并可以通过数据融合技术，分析污染物的来源、传播规律以及影响因素，从而提供准确的预测结果。

4. 基于气象预报的预测方法基于气象预报的预测方法，主要是通过利用天气和大气污染之间的关系模型，从气象预报中提取参数，分析大气污染的发展趋势。

例如，可以通过 HYSPLIT 模型分析空气的传播路径，或者建立气象与污染物浓度之间的关系模型来对大气污染趋势进行预测。

三、多源数据融合技术在大气污染预测中的应用目前，在国内外科学研究和工业应用中，多源数据融合技术已经被广泛应用于大气污染预测领域。