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交通路口场景下基于802.11p的车队通信性能分析模型被引量：1: 2021年; 编队策略作为无人驾驶的关键技术之一已经受到广泛的研究与实际的测试了。车队经过红绿灯管制的交通路口场景时,会受到红绿灯时间、队内(外)间距、速度和前进方向等参数的影响,此时因为车队通信网络复杂多变,所以难以维持车队行驶的稳定性,因此可能会进一步造成车队中采用802.11p协议通信的车辆不能在规定的时延限制内接收到完整的重要信息,从而引发道路安全问题。针对此问题,文章考虑802.11p中支持4种传输优先级的数据接入信道的机制,即增强分布式信道接入(Enhanced Distributed Channel Access,EDCA)机制,提出了一种交通路口场景下无人驾驶车队通信性能分析模型。首先构建交通路口处车辆的通信连通网络,并通过建立无人驾驶车队移动模型获得网络通信性能;然后采用概率母函数的方法将典型的描述802.11p EDCA机制的马尔可夫模型转化为z域线性模型,针对4种接入类别的优先级差异,推导车队通信时延与包传递率(Packet Delivery Ratio,PDR)的分析模型;最后通过迭代方法计算出车队通信时延。仿真结果验证了分析模型的准确性,由实验结果可知,该模型中经过交通路口时的车队通信时延低于802.11p协议规定的100 ms且包传递率均高于0.95,因此,该模型能够保证车队通信的及时性与完整性。; 夏思洋吴琼倪渊之武贵路李正权; 关键词：无人驾驶交通路口

基于速度差分变异粒子群的RFID网络优化被引量：5: 2015年; 针对RFID网络资源分布不合理问题,建立RFID网络系统优化模型,提出一种带压缩因子和惯性权重的速度差分变异粒子群(VDM-PSO)算法来优化网络中读写器的规划部署。压缩因子和惯性权重保证算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性,速度差分变异操作有效保持粒子群体的多样性,摆脱局部极点的束缚。仿真结果表明,该算法较基本粒子群(PSO)算法群体多样性增强,适应度更佳,能够更好实现网络资源分布。; 吴琼纪志成吴定会; 关键词：RFID网络资源分布粒子群算法

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题被引量：5: 2016年; 针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。; 吴琼纪志成吴定会; 关键词：粒子群算法引力搜索算法车间作业调度

智能电网邻域网中5G uRLLC的上行资源调度方案被引量：1: 2023年; 智能电网利用新一代信息技术实现网络安全、可靠、高效地运行。智能电网邻域网(Smart Grid Neighborhood Area Network,SGNAN)负责处理终端发送到数据集中单元的数据,对数据传输有较高的实时性和可靠性要求。采用5G uRLLC(Ultra-reliable and Low Latency Communication)技术建立SGNAN的上行链路资源调度模型,并给出解决方案。该方案依据优先级动态分配资源,定义分配矩阵、速率矩阵表示系统吞吐量(目标函数),使用改进的人工蜂群算法求得系统的最优资源分配方案。实验结果表明,该方案能够有效保证终端实时性、公平性,并改善系统的吞吐量。; 董晓丹董晓丹; 关键词：智能电网人工蜂群算法吞吐量

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吴琼

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