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LIN(Local Interconnect Network)总线是一种新型低成本汽车车身网络低端通讯总线。通过分析LIN总线的总线负载率,得出单个主节点和多个从节点组成的LIN网络传输报文帧的上限值,并得到实验验证,为如何使用LIN总线以及LIN总线的拓扑结构布局提供了依据。
肖木,王丽芳,唐晓泉:LIN总线拓扑结构分析 2007,43(16)221 表3实验条件下单个LIN总线传输不同字节报文帧的最大值在LIN总线网络的布局中,应该考虑到LN总线的消息传输能 数据LN总线传输数据LN总线传输 力。如果整个实际网络需要控制的消息比较多,就需要考虑采 字节报文帧的最大值字节报文帧的最大值 用多条LIN总线来分别传输信号量。 16 6 13 11 988 4结语 4 通过对LN总线的总线负载率进行理论分析,计算出理论 通过实验结果可以看出,由于实验环境下LIN的报文帧传条件下单个主节点和多个从节点组成的IN网络所能够传输 输时间小于IN总线最大传输时间。实验测得的数据比理论值报文帧的最大值,并与实验结果进行对比实证。结果表明,单个 略大,所以实验数据证明了理论的正确。 主节点和多个从节点组成的LIN网络能够传输的信息量有其 3.4实验结论 限制,所以在车身网络的布局中,应该考虑到LN总线的消息 通过埋论计算以及实验结果可以看出,单个主节点和多个传输能力。 从节点组成的LIN网络并不能传输无限多个LIN报文帧,而是 本文通过对单个主节点和多个从节点组成的LIN网络能 有其上限值的。当超过这个上限值,LN总线就会过载,无法满够传输的报文帧数量进行分析,为LN总线的应用和LN总线 足实时性要求。 拓扑结构的布局提供了依据。(收稿日期:2007年1月) 在实际系统中,如果IN总线采取主-从通信模式(只由主 节点发送信息给从节点),即使LN总线主节点只传输8 bytes参考文献 的报文帧,单个主节点和多个从节点组成的LIN网络最多也只侯玉梅张云龙,苏剑一种新型汽车低端通讯总线LINJ汽车技术 能够传输48 bytes-64 bytes的信息。如果LIN总线采用从一从 2003(11) 通信模式(LIN从节点不但接收信息,而且发送信息),由于LIN[2]佟为明,孙凡金,赵志衡JN总线技术低压电器,2004(2) 从节点发送信息时需要独享一个报文帧,那么单个主节点和多[3]李雅博,张俊智,陆青春混合动力电动汽车车上CAN总线网络设 个从节点组成的LIN网络传输的信息量将会更小。 计实时性分析汽车工程,205,27(1) 另一方面,由于在实际系统中,需要控制的消息繁多,所以[41 LIN Protocol Specification2.0s (上接192页) 遗传算法的高维数据模糊聚类算法,克服了传统聚类对样本分 利用本文提出的方法对上面的数据进行聚类时取种群规布的依赖性,增加了聚类的灵活性。该方法对于任何的高维样 模N=100,迭代次数G=60,变异概率Pm=0.5,交叉概率P=本都可以把它们先初始化到二维平面;再利用遗传算法迭代优 0.2。则聚类结果如图1所示。 化二维平面的坐标值,使二维样本之间的欧氏距离逐步趋近于 1.0 样本间的模糊非相似度,最终实现全局优化;然后利用FCM算 0.9 法对优化后的二维样本进行聚类。最后分析了算法的可行性, 0.8 并通过实验仿真证明了算法的有效性。 0.6 (收稿日期:2006年10月) 参考文献: [1 Zhang Yuanquan, Rueda L A geometric framework to visualize fuzzy clustered data[C]/EEE. Proceedings of the XXV International Con- ference of the Chilean Computer Science Society, 2005 0.0 0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0 [2]张莉,周伟达,焦李成核聚类算法卩计算机学报,2002,25(6):587-590 图1基于遗传算法的模糊聚类 「3]高新波,谢维信模糊聚类理论发展及应用的研究进展门J科学通报, 1999.21:2241-2251 实验结果表明该方法有较好的聚类效果,且与直接用 [4 Hathaway R J, Bezdek J C fuzzy c-means clustering of incomplete FCM算法进行聚类相比,该方法有较快的迭代速度。 data[J.IEEE Trans syst, 2001, 31: 735-744 [5] Aggarwal C, Yu P Finding generalized projected clusters in dimen- 5结论 sional spaces[ CV/ACM SIGMOD Conference, 2000 传统聚类方法的有效性依赖于样本的分布情况,但实际情61 Tsai chen-, Tsai chun-wei, Chen chi- ing.a novel multipl 况往往是高维样本分布呈任意形状,这样直接利用FCM算法 searching genetic algorithm for multimedia multicast routing[ cy// 对高维样本聚类时会影响聚类的准确度,本文提出了一种基于 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2002: 70-65

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