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?一、蜘蛛蜂算法無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃簡(jiǎn)介

1 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
建立三維航跡規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型時(shí), 不但考慮無(wú)人機(jī)基本約束, 還考慮復(fù)雜的飛行環(huán)境, 包括山體地形和雷暴威脅區(qū)。

1.1 無(wú)人機(jī)基本約束
規(guī)劃的無(wú)人機(jī)三維航跡, 通常需要滿足一些基本約束, 包括最大轉(zhuǎn)彎角、最大爬升角或下滑角、最小航跡段長(zhǎng)度、最低和最高飛行高度, 以及最大航跡長(zhǎng)度等約束。其中, 最大轉(zhuǎn)彎角約束, 是指無(wú)人機(jī)只能在水平面內(nèi)小于或等于指定的最大轉(zhuǎn)彎角內(nèi)轉(zhuǎn)彎;最大爬升角或下滑角約束, 是指無(wú)人機(jī)只能在垂直平面內(nèi)小于或等于指定的最大爬升角或下滑角內(nèi)爬升或下滑;最小航跡段長(zhǎng)度約束, 要求無(wú)人機(jī)改變飛行姿態(tài)之前, 按目前的航跡方向飛行的最短航程;最低和最高飛行高度約束, 要求無(wú)人機(jī)在指定的飛行高度區(qū)間飛行;最大航跡長(zhǎng)度約束, 是指無(wú)人機(jī)的航跡長(zhǎng)度小于或等于指定的閾值。

記q (x, y, z, θ, ψ) 為無(wú)人機(jī)的飛行位置與姿態(tài), 其中, (x, y, z) 為無(wú)人機(jī)的位置, θ為無(wú)人機(jī)的水平轉(zhuǎn)彎角, ψ為無(wú)人機(jī)的豎直爬升角或下滑角, 進(jìn)而建立上述基本約束的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

1.2 飛行環(huán)境障礙物和威脅區(qū)建模
在飛行環(huán)境中, 高聳的山體近似采用圓錐體等效表示, 用以e為底的自然指數(shù)圖形生成, 那么, 山體地形可以通過(guò)多個(gè)位置不同的圓錐體疊加而成。若將參考海拔基準(zhǔn)高度設(shè)置為xOy平面, 記 (x, y, z) 為山體地形中的點(diǎn), 那么

式中:N為山體個(gè)數(shù);xk0和yk0為第k座山體中心對(duì)稱軸的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo);hk為第k座山體的最大高度;xki和yki為第k座山體的橫向斜度和縱向斜度。

在飛行環(huán)境中, 山體附近通常存在雷暴等極端氣象, 本文視為飛行威脅區(qū), 并通過(guò)球體近似等效表示, 且記第k座山體附近飛行威脅區(qū)的球心坐標(biāo)為 (xks0, yks0, zks0) , 半徑為rk。

1.3 目標(biāo)函數(shù)及航跡表示
在本文中, 執(zhí)行任務(wù)的某型無(wú)人機(jī), 其航跡規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)是生成一條由起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的無(wú)碰撞可行航跡。采用q (x, y, z, θ, ψ) 表示無(wú)人機(jī)在飛行空域中某特定位置的特定姿態(tài), 那么 (x, y, z) 則表示無(wú)人機(jī)所在航跡點(diǎn), θ表示無(wú)人機(jī)的水平轉(zhuǎn)彎角, ψ表示無(wú)人機(jī)的豎直爬升角或下滑角。采用r (q) 表示由起始點(diǎn)qinitial到目標(biāo)點(diǎn)qgoal的無(wú)碰撞可行航跡, 那么航跡規(guī)劃的過(guò)程可以寫(xiě)成如下形式:

2 蜘蛛蜂算法
蜘蛛蜂優(yōu)化算法（Spider wasp optimizer，SWO）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，該算法模型雌性蜘蛛蜂的狩獵、筑巢和交配行為，具有搜索速度快，求解精度高的優(yōu)勢(shì)。

SWO算法的原理如下：
（1）初始化種群：隨機(jī)生成一組無(wú)人機(jī)的初始位置和速度。
（2）評(píng)估適應(yīng)度：根據(jù)每個(gè)無(wú)人機(jī)的位置和速度，計(jì)算其適應(yīng)度值，即路徑規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)值。
（3）更新位置和速度：根據(jù)蜘蛛和黃蜂的行為策略，更新每個(gè)無(wú)人機(jī)的位置和速度。
（4）蜘蛛行為：無(wú)人機(jī)根據(jù)當(dāng)前位置和速度，通過(guò)局部搜索和全局搜索策略來(lái)更新位置。
（5）黃蜂行為：無(wú)人機(jī)根據(jù)當(dāng)前位置和速度，通過(guò)隨機(jī)搜索和精英搜索策略來(lái)更新位置。
（6）評(píng)估適應(yīng)度：根據(jù)更新后的位置和速度，重新計(jì)算每個(gè)無(wú)人機(jī)的適應(yīng)度值。
（7）更新最優(yōu)解：根據(jù)適應(yīng)度值，更新全局最優(yōu)解和個(gè)體最優(yōu)解。
（8）終止條件：達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或滿足停止準(zhǔn)則時(shí)，終止算法并輸出最優(yōu)解。

?二、部分源代碼

close all
clear
clc
dbstop if all error
global model
model = CreateModel(); % 創(chuàng)建模型
F=‘F1’;
[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%獲取函數(shù)信息
pop=40;%種群大小(可以自己修改)
maxgen=150;%最大迭代次數(shù)(可以自己修改)

%% 保存結(jié)果
save BestPosition BestPosition %每個(gè)無(wú)人機(jī)的航跡坐標(biāo)
save BestFit BestFit %每個(gè)無(wú)人機(jī)的總成本
save UAVfit UAVfit % 每個(gè)無(wú)人機(jī)的四個(gè)成本
save ConvergenceCurve ConvergenceCurve % 無(wú)人機(jī)集群的成本隨迭代次數(shù)的變化

%% 畫(huà)圖
ColStr={‘r-.’,‘g–’,‘b-.’,‘c–’,‘m-.’};%顏色
LegendStr={‘UAV1’,‘UAV2’,‘UAV3’,‘UAV4’,‘UAV5’};

%圖1 算法收斂曲線圖
gca1=figure(1);
plot(ConvergenceCurve,‘g-’,‘linewidth’,1.5)
xlabel(‘迭代次數(shù)’);
ylabel(‘全部無(wú)人機(jī)總成本’);
legend(‘SWO’)

%圖2和圖3 無(wú)人機(jī)軌跡圖
gca2=figure(2);
gca3=figure(3);
[h11,h12]=PlotSolution(BestPosition(1,:),model,ColStr{1},gca2,gca3);
[h21,h22]=PlotSolution(BestPosition(2,:),model,ColStr{2},gca2,gca3);
[h31,h32]=PlotSolution(BestPosition(3,:),model,ColStr{3},gca2,gca3);
[h41,h42]=PlotSolution(BestPosition(4,:),model,ColStr{4},gca2,gca3);
[h51,h52]=PlotSolution(BestPosition(5,:),model,ColStr{5},gca2,gca3);
legend([h11,h21,h31,h41,h51],LegendStr,‘location’,‘NorthWest’);
legend([h12,h22,h32,h42,h52],LegendStr,‘location’,‘NorthWest’);
% colormapStr=othercolor(61);
% colormap(gca2,colormapStr);
% colormap(gca3,colormapStr);

figure
bar(BestFit)
set(gca,‘xtick’,1:1:5);
set(gca,‘XTickLabel’,LegendStr)
ylabel(‘總成本’)

figure
bar(UAVfit);
set(gca,‘XTickLabel’,LegendStr)
legend(‘路徑成本’,‘威脅成本’,‘高度成本’,‘轉(zhuǎn)角成本’)

figure
bar(UAVfit,“stacked”);
set(gca,‘XTickLabel’,LegendStr)
legend(‘路徑成本’,‘威脅成本’,‘高度成本’,‘轉(zhuǎn)角成本’)

figure
bar(UAVfit’);
set(gca,‘xtick’,1:1:4);
set(gca,‘XTickLabel’,{‘路徑成本’,‘威脅成本’,‘高度成本’,‘轉(zhuǎn)角成本’})
legend(LegendStr)

% saveas(gca2,‘Figure.fig’);%將圖二保存
% openfig(‘Figure.fig’);
% view(2)

?三、運(yùn)行結(jié)果

?四、matlab版本及參考文獻(xiàn)

1 matlab版本
2014a

2 參考文獻(xiàn)
[1]田疆,李二超.用于無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃改進(jìn)連接型快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)算法[J].航空工程進(jìn)展. 2018,9(04)
[2]陳明強(qiáng),李奇峰,馮樹(shù)娟等.基于改進(jìn)粒子群算法的無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃[J].無(wú)線電工程,2023,53(02):394-400.
[3]徐建新,孫緯,馬超.基于改進(jìn)粒子群算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J/OL].電光與控制:1-10

3 備注
簡(jiǎn)介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)，僅供參考，若侵權(quán)，聯(lián)系刪除

?? 仿真咨詢
1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
1.1 PID優(yōu)化
1.2 VMD優(yōu)化
1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)
1.4 三維裝箱
1.5 微電網(wǎng)優(yōu)化
1.6 優(yōu)化布局
1.7 優(yōu)化參數(shù)
1.8 優(yōu)化成本
1.9 優(yōu)化充電
1.10 優(yōu)化調(diào)度
1.11 優(yōu)化電價(jià)
1.12 優(yōu)化發(fā)車
1.13 優(yōu)化分配
1.14 優(yōu)化覆蓋
1.15 優(yōu)化控制
1.16 優(yōu)化庫(kù)存
1.17 優(yōu)化路由
1.18 優(yōu)化設(shè)計(jì)
1.19 優(yōu)化位置
1.20 優(yōu)化吸波
1.21 優(yōu)化選址
1.22 優(yōu)化運(yùn)行
1.23 優(yōu)化指派
1.24 優(yōu)化組合
1.25 車間調(diào)度
1.26 生產(chǎn)調(diào)度
1.27 經(jīng)濟(jì)調(diào)度
1.28 裝配線調(diào)度
1.29 水庫(kù)調(diào)度
1.30 貨位優(yōu)化
1.31 公交排班優(yōu)化
1.32 集裝箱船配載優(yōu)化
1.33 水泵組合優(yōu)化
1.34 醫(yī)療資源分配優(yōu)化
1.35 可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測(cè)
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類
2.1.1 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.3 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.4 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.5 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.6 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.7 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.8 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.9 GRU門(mén)控循環(huán)單元分類
2.1.10 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.11 KNN分類
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類
2.1.13 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.14 MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.15 PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
2.1.16 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
2.1.17 RF隨機(jī)森林分類
2.1.18 SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類
2.1.19 SVM支持向量機(jī)分類
2.1.20 XGBOOST分類

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)
2.2.1 ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.2 ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.3 ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)
2.2.4 BF粒子濾波預(yù)測(cè)
2.2.5 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.6 BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.8 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.9 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.10 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.11 DKELM回歸預(yù)測(cè)
2.2.12 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.13 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.15 FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.16 GMDN預(yù)測(cè)
2.2.17 GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)
2.2.18 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.19 GRU門(mén)控循環(huán)單元預(yù)測(cè)
2.2.20 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.21 LMS最小均方算法預(yù)測(cè)
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.23 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.24 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.25 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.26 RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)
2.2.27 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.28 RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.29 SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)
2.2.30 TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2.2.31 XGBoost回歸預(yù)測(cè)
2.2.32 模糊預(yù)測(cè)
2.2.33 奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)
CPI指數(shù)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、SOC預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、車位預(yù)測(cè)、蟲(chóng)情預(yù)測(cè)、帶鋼厚度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、腐蝕率預(yù)測(cè)、故障診斷預(yù)測(cè)、光伏功率預(yù)測(cè)、軌跡預(yù)測(cè)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)、匯率預(yù)測(cè)、混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)、加熱爐爐溫預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)、交通流預(yù)測(cè)、居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、糧食溫度預(yù)測(cè)、氣溫預(yù)測(cè)、清水值預(yù)測(cè)、失業(yè)率預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、運(yùn)輸量預(yù)測(cè)、制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)

3 圖像處理方面
3.1 圖像邊緣檢測(cè)
3.2 圖像處理
3.3 圖像分割
3.4 圖像分類
3.5 圖像跟蹤
3.6 圖像加密解密
3.7 圖像檢索
3.8 圖像配準(zhǔn)
3.9 圖像拼接
3.10 圖像評(píng)價(jià)
3.11 圖像去噪
3.12 圖像融合
3.13 圖像識(shí)別
3.13.1 表盤(pán)識(shí)別
3.13.2 車道線識(shí)別
3.13.3 車輛計(jì)數(shù)
3.13.4 車輛識(shí)別
3.13.5 車牌識(shí)別
3.13.6 車位識(shí)別
3.13.7 尺寸檢測(cè)
3.13.8 答題卡識(shí)別
3.13.9 電器識(shí)別
3.13.10 跌倒檢測(cè)
3.13.11 動(dòng)物識(shí)別
3.13.12 二維碼識(shí)別
3.13.13 發(fā)票識(shí)別
3.13.14 服裝識(shí)別
3.13.15 漢字識(shí)別
3.13.16 紅綠燈識(shí)別
3.13.17 虹膜識(shí)別
3.13.18 火災(zāi)檢測(cè)
3.13.19 疾病分類
3.13.20 交通標(biāo)志識(shí)別
3.13.21 卡號(hào)識(shí)別
3.13.22 口罩識(shí)別
3.13.23 裂縫識(shí)別
3.13.24 目標(biāo)跟蹤
3.13.25 疲勞檢測(cè)
3.13.26 旗幟識(shí)別
3.13.27 青草識(shí)別
3.13.28 人臉識(shí)別
3.13.29 人民幣識(shí)別
3.13.30 身份證識(shí)別
3.13.31 手勢(shì)識(shí)別
3.13.32 數(shù)字字母識(shí)別
3.13.33 手掌識(shí)別
3.13.34 樹(shù)葉識(shí)別
3.13.35 水果識(shí)別
3.13.36 條形碼識(shí)別
3.13.37 溫度檢測(cè)
3.13.38 瑕疵檢測(cè)
3.13.39 芯片檢測(cè)
3.13.40 行為識(shí)別
3.13.41 驗(yàn)證碼識(shí)別
3.13.42 藥材識(shí)別
3.13.43 硬幣識(shí)別
3.13.44 郵政編碼識(shí)別
3.13.45 紙牌識(shí)別
3.13.46 指紋識(shí)別

3.14 圖像修復(fù)
3.15 圖像壓縮
3.16 圖像隱寫(xiě)
3.17 圖像增強(qiáng)
3.18 圖像重建

4 路徑規(guī)劃方面
4.1 旅行商問(wèn)題（TSP）
4.1.1 單旅行商問(wèn)題（TSP）
4.1.2 多旅行商問(wèn)題（MTSP）
4.2 車輛路徑問(wèn)題（VRP）
4.2.1 車輛路徑問(wèn)題（VRP）
4.2.2 帶容量的車輛路徑問(wèn)題（CVRP）
4.2.3 帶容量+時(shí)間窗+距離車輛路徑問(wèn)題（DCTWVRP）
4.2.4 帶容量+距離車輛路徑問(wèn)題（DCVRP）
4.2.5 帶距離的車輛路徑問(wèn)題（DVRP）
4.2.6 帶充電站+時(shí)間窗車輛路徑問(wèn)題（ETWVRP）
4.2.3 帶多種容量的車輛路徑問(wèn)題（MCVRP）
4.2.4 帶距離的多車輛路徑問(wèn)題（MDVRP）
4.2.5 同時(shí)取送貨的車輛路徑問(wèn)題（SDVRP）
4.2.6 帶時(shí)間窗+容量的車輛路徑問(wèn)題（TWCVRP）
4.2.6 帶時(shí)間窗的車輛路徑問(wèn)題（TWVRP）
4.3 多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題

4.4 機(jī)器人路徑規(guī)劃
4.4.1 避障路徑規(guī)劃
4.4.2 迷宮路徑規(guī)劃
4.4.3 柵格地圖路徑規(guī)劃

4.5 配送路徑規(guī)劃
4.5.1 冷鏈配送路徑規(guī)劃
4.5.2 外賣配送路徑規(guī)劃
4.5.3 口罩配送路徑規(guī)劃
4.5.4 藥品配送路徑規(guī)劃
4.5.5 含充電站配送路徑規(guī)劃
4.5.6 連鎖超市配送路徑規(guī)劃
4.5.7 車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃

4.6 無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃
4.6.1 飛行器仿真
4.6.2 無(wú)人機(jī)飛行作業(yè)
4.6.3 無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤
4.6.4 無(wú)人機(jī)集群仿真
4.6.5 無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃
4.6.6 無(wú)人機(jī)編隊(duì)
4.6.7 無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)
4.6.8 無(wú)人機(jī)任務(wù)分配

5 語(yǔ)音處理
5.1 語(yǔ)音情感識(shí)別
5.2 聲源定位
5.3 特征提取
5.4 語(yǔ)音編碼
5.5 語(yǔ)音處理
5.6 語(yǔ)音分離
5.7 語(yǔ)音分析
5.8 語(yǔ)音合成
5.9 語(yǔ)音加密
5.10 語(yǔ)音去噪
5.11 語(yǔ)音識(shí)別
5.12 語(yǔ)音壓縮
5.13 語(yǔ)音隱藏

6 元胞自動(dòng)機(jī)方面
6.1 元胞自動(dòng)機(jī)病毒仿真
6.2 元胞自動(dòng)機(jī)城市規(guī)劃
6.3 元胞自動(dòng)機(jī)交通流
6.4 元胞自動(dòng)機(jī)氣體
6.5 元胞自動(dòng)機(jī)人員疏散
6.6 元胞自動(dòng)機(jī)森林火災(zāi)
6.7 元胞自動(dòng)機(jī)生命游戲

7 信號(hào)處理方面
7.1 故障信號(hào)診斷分析
7.1.1 齒輪損傷識(shí)別
7.1.2 異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷
7.1.3 滾動(dòng)體內(nèi)外圈故障診斷分析
7.1.4 電機(jī)故障診斷分析
7.1.5 軸承故障診斷分析
7.1.6 齒輪箱故障診斷分析
7.1.7 三相逆變器故障診斷分析
7.1.8 柴油機(jī)故障診斷

7.2 雷達(dá)通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干擾
7.2.3 雷達(dá)LFM
7.2.4 雷達(dá)MIMO
7.2.5 雷達(dá)測(cè)角
7.2.6 雷達(dá)成像
7.2.7 雷達(dá)定位
7.2.8 雷達(dá)回波
7.2.9 雷達(dá)檢測(cè)
7.2.10 雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理
7.2.11 雷達(dá)通信
7.2.12 雷達(dá)相控陣
7.2.13 雷達(dá)信號(hào)分析
7.2.14 雷達(dá)預(yù)警
7.2.15 雷達(dá)脈沖壓縮
7.2.16 天線方向圖
7.2.17 雷達(dá)雜波仿真

7.3 生物電信號(hào)
7.3.1 肌電信號(hào)EMG
7.3.2 腦電信號(hào)EEG
7.3.3 心電信號(hào)ECG
7.3.4 心臟仿真

7.4 通信系統(tǒng)
7.4.1 DOA估計(jì)
7.4.2 LEACH協(xié)議
7.4.3 編碼譯碼
7.4.4 變分模態(tài)分解
7.4.5 超寬帶仿真
7.4.6 多徑衰落仿真
7.4.7 蜂窩網(wǎng)絡(luò)
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
7.4.10 濾波器設(shè)計(jì)
7.4.11 模擬信號(hào)傳輸
7.4.12 模擬信號(hào)調(diào)制
7.4.13 數(shù)字基帶信號(hào)
7.4.14 數(shù)字信道
7.4.15 數(shù)字信號(hào)處理
7.4.16 數(shù)字信號(hào)傳輸
7.4.17 數(shù)字信號(hào)去噪
7.4.18 水聲通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 無(wú)線傳輸
7.4.21 誤碼率仿真
7.4.22 現(xiàn)代通信
7.4.23 信道估計(jì)
7.4.24 信號(hào)檢測(cè)
7.4.25 信號(hào)融合
7.4.26 信號(hào)識(shí)別
7.4.27 壓縮感知
7.4.28 噪聲仿真
7.4.29 噪聲干擾

7.5 無(wú)人機(jī)通信

7.6 無(wú)線傳感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度預(yù)估
7.6.3 濾波跟蹤
7.6.4 目標(biāo)定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法優(yōu)化定位
7.6.5 組合導(dǎo)航

8 電力系統(tǒng)方面
微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-840420.html

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