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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este artículo, exploramos cómo un vehículo aéreo no tripulado (UAV) de alas giratorias actúa como una estación base de ondas milimétricas (mmWave) para proporcionar servicio de recarga y servicio de acceso radioeléctrico en un área postdesastre con distribución de usuarios desconocida. El problema de optimización abordado consiste en encontrar la ruta óptima que comienza y termina en el mismo punto de recarga para cubrir un área más amplia con capacidad de batería limitada, y puede transformarse en un problema de bandas de brazo múltiple (MAB) extendido. Proponemos dos algoritmos mejorados de planificación de ruta para resolver este problema de optimización, los cuales pueden mejorar la capacidad de explorar la distribución de usuarios desconocida. Los resultados de la simulación muestran que, en cuanto al número total de equipos de usuario (UE) atendidos, el número de cuadrículas visitadas, la cantidad de datos, el rendimiento promedio y el nivel de utilización de la capacidad de la batería, uno de nuestros algoritmos es superior

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La identificación automática y la ubicación de plagas en terrenos agrícolas son una dirección importante de la investigación de detección de objetivos. La amplia variedad de plagas y la similitud entre las categorías de plagas hacen que la identificación automática de plagas en terrenos agrícolas tenga algunos problemas, como una alta tasa de error y una identificación difícil. Con el fin de lograr un mejor objetivo para la identificación automática y la ubicación de plagas en terrenos agrícolas, este artículo propone un modelo ligero de detección de plagas, y la red es la EfficientNet propuesta por Google, que logra la detección de 26 plagas, la idea se basa en el algoritmo clásico de detección de objetivos Yolo. En primer lugar, se extrajeron características a través del espinazo ligero, y luego se realizó una fusión de características multinivel mediante PANet; finalmente, se produjeron tres matrices de características con diferentes tamaños para predecir plagas de diferentes tamaños. Utilizando CIOU como función de pé

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Los sistemas de radar de entrada y salida múltiple (MIMO) tienen ventajas sobre el radar de matriz en fase tradicional en resolución, identificabilidad de parámetros y detección de objetivos. Sin embargo, el rendimiento de estimación de la dirección de llegadas (DOAs) y la dirección de salidas (DODs) se degradará significativamente para un sistema de radar MIMO colocado en el mismo lugar con una matriz de acoplamiento mutuo (MCM) desconocida. Aunque los sensores auxiliares (AS) se pueden configurar para resolver este problema, el costo computacional de la clasificación de señales múltiples bidimensional (2D-MUSIC) sigue siendo alto. En este documento, se propone un nuevo método de estimación de ángulos para reducir la complejidad computacional. Primero, se define un rango de búsqueda local para cada estimación de ángulo inicial obtenida por el método MUSIC con AS. En segundo lugar, la nueva estimación de DOAs y DODs de los objetivos se estima a través de la teoría de estimación conjunta de ángulo y coef

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Se propone un método parcial de estimación de la dirección de llegada (DOA) basado en un diccionario que aborda el problema fuera de la cuadrícula y aprovecha el arreglo combinado coprimo y anidado (CCNA). En comparación con un arreglo coprimo general, CCNA produce dos subarreglos coprimos dispersos en el dominio de la co-matriz al agregar un tercer subarreglo en el dominio del arreglo físico. Para garantizar el rendimiento de la estimación de DOA, se elige el subarreglo con una apertura más grande, y la ambigüedad cíclica de fase causada por el subarreglo disperso permite que un diccionario parcial cubra cualquier ciclo arbitrario para representar todos los átomos, y luego se desarrolla un método de reconstrucción dispersa fuera de la cuadrícula para corregir la falta de coincidencia de la cuadrícula. Después de la recuperación dispersa y la compensación fuera de la cuadrícula, las estimaciones ambiguas de DOA pueden ser eliminadas al sustituir las estimaciones en todo

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La compresión sensorial puede recuperar señales dispersas utilizando un número mucho menor de muestras que el teorema de muestreo de Nyquist tradicional. Las señales dispersas por bloques (BSS) con coeficientes no nulos que ocurren en grupos surgen naturalmente en muchos escenarios prácticos. Utilizar la estructura dispersa puede mejorar el rendimiento de recuperación. En este artículo, consideramos la recuperación de BSS arbitrarios con un marco de aprendizaje bayesiano disperso al inducir una priori de mezcla de escala Laplaciana (LSM) correlacionada, que puede modelar la dependencia de elementos adyacentes de la señal dispersa por bloques, y luego se propone un algoritmo de aprendizaje bayesiano disperso por bloques a través de la inferencia bayesiana variacional. Además, presentamos una versión rápida del algoritmo de recuperación propuesto, que no implica el cálculo de la inversión de matrices y tiene un rendimiento de recuperación robusto en el caso de baja relación señal-ruido. Los resultados experimentales con datos simulados

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Con el continuo enriquecimiento de las aplicaciones de Internet de las cosas (IoT), la demanda de intercambio de valor y control colaborativo entre aplicaciones de IoT heterogéneas está aumentando. Sin embargo, el espacio de gestión de usuarios varía dependiendo de la aplicación de IoT, donde el dominio de seguridad se destaca como un ejemplo. Es una de las tecnologías clave de intercambio de datos entre organizaciones de IoT heterogéneas para cruzar el límite del dominio de seguridad y verificar la identidad y autoridad de los usuarios en otros dominios de seguridad. Con el objetivo de abordar la lentitud del protocolo de autorización de autoridad de autenticación durante el acceso entre dominios y sin considerar la situación real de cruce de dominios, se utilizan los mismos parámetros del sistema criptográfico para todos los nodos de comunicación en un entorno de cruce de dominios. Este artículo propone un esquema de autenticación de autorización de acceso a datos heterogéneos de Internet de las cosas entre aplicaciones. Basado en la criptografía de clave pública sin certificado y

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Después de la reforma y la apertura, la economía de mi país ha crecido rápidamente y la vida de las personas ha mejorado cada vez más. Como resultado, hay mucho tiempo para prestar atención a su salud, lo que ha promovido el rápido desarrollo de la industria deportiva de mi país. Desde los Juegos Olímpicos de Beijing 2008, la exitosa organización de los Juegos Olímpicos de Beijing se ha fortalecido aún más. Con el aumento del desarrollo del deporte en nuestro país, el uso del aprendizaje automático en una gran cantidad de información puede procesar estos datos y analizarlos bien. Basándose en esto, este artículo tiene como objetivo hacer que los jugadores de voleibol y los entrenadores entiendan mejor la estructura técnica del remate y la técnica del remate. El documento comprende las características de la actividad muscular con el tiempo y utiliza métodos de aprendizaje automático para analizar una gran cantidad de datos deportivos de voleibol. En este experimento, se seleccionaron 12 jugadores de voleibol de una escuela de educación física. Seg

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Desde el avance del aprendizaje profundo en la clasificación de objetos en 2012, se han logrado logros extraordinarios en el campo de la detección de objetivos, pero la alta complejidad temporal y espacial de la red de detección de objetivos basada en aprendizaje profundo ha impedido que la tecnología se aplique en productos reales. Para resolver este problema, en primer lugar, este artículo utiliza la red de clasificación MobileNet para optimizar la red de detección de objetivos Faster R-CNN. Los resultados experimentales en el conjunto de datos de detección de elementos de tierras raras muestran que la red de clasificación MobileNet no es adecuada para optimizar la red Faster R-CNN. Después de eso, este artículo propone una red de clasificación que combina VGG16 y MobileNet, y utiliza la red de fusión para optimizar la red de detección de objetivos Faster R-CNN. Los resultados experimentales en el conjunto de datos de detección de elementos de tierras raras muestran que la red de detección de objetivos Faster R-CNN optimizada por la red de

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

A medida que un gran número de terminales móviles están conectados a la IoT, el problema de seguridad de la IoT es un desafío para la tecnología de la IoT. La tecnología blockchain tiene características de descentralización, cifrado de datos, contratos inteligentes, etc., especialmente adecuada en la compleja red heterogénea. Sin embargo, el acceso secuencial basado en archivos de bloques en la cadena de bloques dificulta el procesamiento eficiente de consultas. El problema se debe a que las soluciones actuales de blockchain no admiten el procesamiento de datos temporales. En este artículo, proponemos dos métodos de construcción de índices (TISD y TIF) para abordar este problema en el Sistema Hyperledger Fabric. TISD (índice temporal basado en bases de datos de estado) segmenta los datos históricos por intervalo de tiempo en la dimensión temporal e indexa los eventos en el mismo intervalo de tiempo. TIF (índice temporal basado en archivos) construye el índice de archivos por los datos de transacciones de bloques, que están dispuestos en orden cronológico

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Con el fin de hacer que el color de la imagen se muestre más realista, optimizar el uso de energía y mejorar la eficiencia lumínica del módulo a través de una distribución espectral razonable, este artículo propone un algoritmo de optimización espectral de retroiluminación basado en programación lineal. Con el objetivo de maximizar la eficiencia luminosa de la retroiluminación, el máximo teórico de la eficiencia luminosa del espectro de retroiluminación puede lograrse mediante la construcción de un modelo de programación lineal. El proceso de investigación consiste en obtener la distribución óptima del espectro de transmitancia mediante el método de programación lineal con la premisa de garantizar el estándar de gama de colores del sistema de visualización. Los resultados muestran que la eficiencia lumínica puede aumentar a 335.5lm/W, mientras que la eficiencia lumínica original del sistema es inferior a 150lm/W. Con el objetivo de maximizar la eficiencia lumínica, se pueden utilizar fuentes de luz con anchos de banda estre

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