论文研究-基于参数限定的CS-RBF曲面重建算法.pdf

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针对非密度均匀的点云,提出了一种高效保持特征的曲面重建算法。首先利用八叉树进行点云空间分割,然后对每个点在小邻域内求出局部逼近曲面,建立隐式曲面方程。通过参数限定点的邻域范围,使整个算法既保证了重建效果,又不致于很大程度上增加重建时间,达到了速度和效果在一个范围内的平衡。实验结果证明,本算法重建效果良好,适用于各种散乱点云的重建。
第1期 余华平,等:移动 sinks无线移动传感器网络时延性能分析 ·319 间。当确定移动 sinks的速度时,要同时兼顾两方面的影响。 300 100 2仿真分析 150 通过仿真验证移动性对网络的性能增益。为了简化仿真 100 数据收集方式采用移动 sinks节点直接向每个传感器节点收集 数据的方式,传感器节点感知和采集数据后,缓存在内存中等 待移动 sinks节点来收集;物理层采用 Zigbee无线网络技术, 5101520253035 010203040≤060 传感器节点的MAC层和路由层协议分别使用SMAC协议 传感器节点的传输半径m 移动sink节点的移动速度/ms 图6节点传输半径对 和TTOD协议。在10000m×1000m的一维场景中均匀 图7不同移动速度下的数据 时延的影响 传输成功率 部署1000个静态传感器节点,移动 sinks节点按移动模型 图7描述了不同速度下的数据成功率,也表现出与图4相 Random direction进行运动。传感器节点数据包产生率为1个似的特点。如果一个消息或消息的其中一部分数据被缓存很 数据包/每周期,仿真运行10个周期。其他参数使用默认的参长时间而无法发送出去,那么该消息被认为失去了应用价值而 数。主要考察平均数据传输时延、数据传输成功率数据包分从队列中丢弃 片率等性能指标。 2.3数据包分片率 2.1平均数据传输时延 数据包分片率定义为移动 sinks节点分片收到的数据包分 平均数据传输时延定义为数据从生成到被移动 sinks节点组数量与网络生成数据数量之比。讨论数据包时序T定义为 成功接收所经历的时间,主要为等待时间。比较移动siks的传输需要的时序数T=L/m),节点的传输半径r,移动snks的 速度n,数量m、节点传输半径及数据包大小L等之问的关速度n,以及数据包分片率P之间的关系。 系。结果如图4~6所示。正如图4所示,移动 sinks数量m越 从上面的分析可以看出,当一个移动sink沿着预先确定 多,时间延迟越小。仿真结果与上述分析完全一致。结果还说的轨迹移动时移动速度的选择很重要,过低的移动速度造成 明要选择合适的移动 sinks速度,当移动 sinks的速度过低 较大的时延;过快的移动速度,导致数据包在一次移动sink节 时,传感器节点需要等待较长时间才能得到移动 sinks的数据 传输服务;而当移动snks的速度υ过快时,尽管移动 sinks节 点访问期间不能传输完毕。数据包就需要进行分片,把剩余的 点和传感器节点相遇的概率增加了,但导致了长数据包不能在部分 部分继续缓存起来等待下一次移动 sinks节点的服务周期到 次服务期间内传输完毕(实际网络中数据包只能以分片传 来,从而间接引起时延和丢包率增加。 输) 为了能准确地描述出Pμr、v、T之间的关系,保证数据包 在时序T内完成数据传输。本文首先定义了一个零分片区域, 300 250 如图8所示阴影部分,用字母H表示零分片的概率,因为静态 传感器节点与移动sink节点之间在时序T内保持100%的连 召1501 接。区域H的边界是由两个半径为r的圆分割而成的。显然 100 如果H被视为队列系统,H的面积越大(更大的单次服务时 间),平均数据包分片率就越低。经计算,的面积为 02030405060 1020 405060 Hrea =4x(o areeos 2r4 移动sink节点的移动速度/m/s 移动sink节点的移动速度/us 图4移动 sinks节点个数和速图5移动 sinks的速度和数据 H零数据包分片区 ●传感器节点 对平均时延的影响 包的大小对平均时延的影响 移动sink节点 图5显示了移动 sinks的速度和数据包的大小对平均时延 的影响。数据包越长,时延性能衰退越严重。其实,增加移动 Vr-vTn2 sinks节点速度,就相当于减少了每次服务传感器节点的服务 1=T +l 移动sink路径 时间,相应的对于固定带宽的信道来说,一次传输的数据量就 减少。因此,要一次完成数据包的传输,就要减小数据包的长 度L,即增加速度,实际上就是要减少数据包的长度。从图中 图8零数据包分片区H与r,,T之间的关系示意刻 可以看出,当数据包长度增加时,时延性能衰退也相应提前。 显然,Hma随半径r单调递增,可以通过增加移动 sinks的 图6表示了传感器节点半径和数量对平均时延的影响。传输半径r,减少速度n,以及时序T来达到扩大H面积。对于 可以看出,半径越大,传输的时延迟也小。另外,增加传输半径定长数据包L(即需要的服务时间T为常数),可以通过增加节 的另外一个好处在于它可以增加服务概率延长移动 sinks在点的传输半径r,或降低移动 sinks的速度。当然,增加传输半 节点附近停留的时间。值得注意一点传感器节点是资源受限径r就要消耗掉更多的能量(需要更大的功率来传送更远的 的大的传输半径需要大的传输功率,而大的传输功率会消耗距离),降低移动 sinks的速度v也必然带来时延的增加。所 更多的能量。 以,婁根据实际情况,在各参数之问进行屮衡选择。 2.2数据传输成功率 当设T=0.25m时,仿真结果表明传感器节点的半径越 数据传输成功率定义为移动 sinks成功收到的数据分组数长,零数据包分片区就越大,数据包分片率就越小。当然,移动 量与网络生成数据数量之比。比较移动inks的速度n、数量 m sinks节点的度越小,数据包分片率也相对要小些。而当设 等之间的关系。结果如图7所示。 移动sink节点速度为v=15m/s,传感器节点(下转第322页) 322 计算机应用研究 第27卷 的迭代过程而使用先前的信道估计,在第一次初始化(使用训使用最后的信道估计来对当前信道估计的迭代过程初始化,从 练序列)后,当前的信道佔计的迭代过程是使用了最后的信道而对信道进行佔计和跟踪。并且通过递归地更新信道佔计值 估计的初始化过程。然而,在快衰落环境屮,由于信道的快速和应用矩阵求逆法来降低计算的复杂度。根据对新算法的分 变化,在信号的频域上产生多普颇移扩散,从而引起信号在析和仿真表明,RLS算法相比,本文算法在降低计算复杂度 时域上时间选择性衰落,这样造成系统性能的下降。因为对一和没有影响系统湨码性能的情况下,在快衰落环境中也能比较 个白适应信道佔计算法来说,影响亡性能的一个重要因素是信准确地佔计和跟踪信道的变化,体现该算法对高多普勒颇移有 道变化的程度,描述时变信道的重要参数是相干时间和多普勒一定的鲁棒性。 颇移,所以多普勒颇移是衡量信道变化的一个重要指标。我们参考文献: 知道,在快衰落(高多普勒颇移)时带来的一个主要问题是容(1 SAMPATH H, TALWAR S, TELLADO J,. a fourth-generation 易破坏子载波间的正交性,从而引起子载波间干扰(ICI)噪声 MIMO-OFD M broadband wireless sys tem: design, performance, and 和在信道跟踪时造成不准确性。因此对多普勒颇移的容忍度 field trial results[ J. IEEE Commun Mag, 2002, 40(9): 143 是衡量一个算法好坏的重要依据。下面对本文算法在不同 149 多普勒颇移下的BER性能进行分析。为了研究多普勣颇移效[2 KARAMI E, SHIVA M. Decision-dlirecled recursive least square 应对误码性能的影响,本文仿真时设置用户的移动速度分别为 MIMO channels tracking[ J. EURASIO J Wireless Commun 0.28m/s、5.6m/s和33m/s,载波频率为5GHz。 Networking,2006,45(1):1-10 仿直结果如图5所示。从图5可以看出,在低信噪比时 [3 ELNASHAR A, ELNOUBI S, El-MIKATI H. Performance analysis of 性能没有发生明显的下降;但在高信噪比时,性能有些恶化,这 blind adaptive MOE multiuser receivers using inverse QRD-RLS algo 是因为在算法中使用直接判决法出现的判决错误增大,而且在 rithm[J. IEEE Trans on Circuits and Systems, 2008, 55(1) 398-411 多普勒颇移增大时,容易使子载波间失去正交性而产生子载波 [4 AMIRI A, FATHY M, AMINTOOSI M, et al. A new quantized input 间下扰(IⅠ),这样引起误码性能有稍微下降。比如当多普勒 RLS. QI-RLS, algorithm[ C// Proc of Int Conf on Computational Sci 颇移从5Hz增大到93Hz时,在误码率为10时,其增益下降 ence and its App lications. Berlin: Springer, 2007: 495-506 了大约1哪左右;而当多普勒颇移从93H增大到556Hz时,[5] SAEED A, NOORDIN K, ALI B M,eta. RLS channel estimation 其增益只下降了大约3左右。由此可以看出,本文算法对 and Lrac king fur MIMO-exlendled IEEE 802. 11 a WLANs[ J. Interna 多普勒顺移有一定的容忍度,不会造成误码性能的明显下降, tional Journal of Computer Science and Network Security 性能可以保持稳定,算法具有一定的鲁棒性。 20088(2):251-256 [6] HORN R A, JOHNSON C R. Matrix analysis[M].Cambrige:Cam- 无训练序列 有训练序列 brige University Press, 1995 [7 MOLISH A F Wireless communication[M.[.1.I: John Wiley Sons ltd 2005 210 [8 YOUNIS W M, SAYED A H Efficent adaptive receivers for joint qualization and interference cancellation in multiuser space-time 051015202530 0510152025303540 信噪比SNR/dB 信噪比 SNR/dB block-coded systems[ J]. IEEE Trans on Signal Processing, 2003 图4RIS算法中MSF 图5本文算法在不同多普勒 51(11):2849-2862 性能比较 颇移下BER性能比较 [9 KARKHANECHI H M. LERY B C An efficienl adaptive channel esli 4结束语 mation algorithm for MIMO OFDM System-study of dappler spread to lerance[ J]. Journal of Signal Processing Systems, 2009, 56 本文提出了一种新的白适应递归信道估计算法,在算法中 (2-3):261-271 (上接第319页)的传输半径为r=80m时,仿真结果表明数据包 munications Magazine, 2002, 40( 8): 102-114 分片率随T增加而增加。仿真结果表明:r越大,T越小,数据31戴沁芸,胡修林,张蕴玉.混合无线网络容量及迟性能的研究 包分片率就越小 [J].计算机科学,2006,33(4):50-54 [4]余华平,邬春学,郭旃,一种时NCS性能丧退分析方法[J].微 3结束语 计算机信息,206,22(73):67-69 [5]邬春学,佘镇危.以太NCS协议动态服务性能时延分析[J].长江 移动 sinks无线传感器网络主要应用丁利用移动节点进行 大学学报:自然科学版,2005,2(4):149-151 [6 SPYROPOULOS T, PSOUNIS K, RAGHAVENDRA C S Performance 大规模信息采集的环境下。通过分析和仿真验证表明,需要选 analysis of mobility -assisted routing[ C]//Proc of ACM Mobi Hoc 择合适的移动 sinks节点速度来减小时延。当移动sink节点 New York. A CM Press 2006: 49-60 速度较大时,应采用小数据包来避免数据包丢失;移动sink节71徐鑫鑫,王玲,张衡阳,无线移动 Ad hoc网络动模型研究J 点数量成多,时延迟越小;另外传感器节点的半径对时延的影 计算机应用研究,2009,26(3):804-808 [8 REN Biao, MA Jian, CHEN Can-feng The hybrid mobile wireless sen 响要和能量消耗综合起来考虑 sor networks for data gathering 1//Proc of IEEE IW CMC. New 参考文献 York, ACM Press. 2006.1085-1090. L1 MUNI S, REN B, JIAO Wei-wei, et al. Mobile wireless sensor network [9] NAR P C, CAYIRCI E PCSMAC: a power controlled sensor-MAC Pro architecture and enabling technologies for ubiquitous computing[ C]// tocolfor wirele sE sensor networks[ C]//Proc of SEWWSN Piscataway NJ: IEEE Computer Society, 2005: 81-92 Prue of IEEE AINAW. Washington DC: IEEE Cunlpuler Suciel [10 YE Fan, LUO Hai-yun, CHENG J et al. A two-tier data dissemination 2007:113-120 model for large-scale wireless sensor networks[ C]//Proc of AIMobiCo [2 AKYILDIZ J, SU W. A survey on sensor networks[ J]. IEEE Com- and n et New york. ACM Press. 2002.1 48-159

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2019-07-22
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