XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System链路质量
Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
使用无线传感器网络演示测试平台进行调查
该探索性项目的第一阶段涉及研究 WSN 领域的现有工作和工业需求。通过文献综述、研讨会出席和对主要合作者的访问，确定了许多重要的测量问题。其中包括无线电链路质量、网络、传感器、机载处理和高级处理。还发现采用这些技术存在两个主要障碍。首先，对于许多潜在用户来说，建立任何网络都需要软件和电气工程方面的专业知识，这已被证明是极其昂贵和耗时的，这表明该技术在许多方面仍处于起步阶段。其次，这种系统的输出通常尚未完全理解。需要更全面地描述 WSN 测量的准确性和可靠性，以便进行成本效益或风险分析。
使用无线传感器网络演示测试平台进行调查
该探索性项目的第一阶段涉及研究 WSN 领域的现有工作和工业需求。通过文献综述、研讨会出席和对主要合作者的访问，确定了许多重要的测量问题。这些问题包括无线电链路质量、网络、传感器、机载处理和高级处理。研究还发现，采用这些技术存在两个主要障碍。首先，对于许多潜在用户来说，建立任何网络都需要软件和电气工程方面的专业知识，这已被证明是极其昂贵和耗时的，这表明该技术在许多方面仍处于起步阶段。其次，这种系统的输出通常尚未完全理解。需要更充分地描述 WSN 测量的准确性和可靠性，以便进行成本效益或风险分析。
PSK31：一种新的无线电电传模式 - ARRL
sion 周期为 450 毫秒或 1.25 秒或更长。这会使任何按键延迟多达一个循环周期，如果有错误，延迟会更长。使用前向纠错系统，也不可避免地存在延迟，因为信息会随时间传播。在实时双向联系中，在传输交接点处延迟会加倍。我相信这些延迟使此类系统不宜用于双向通话。这与其说是技术问题，不如说是人为问题。此类别中的另一个因素涉及信息内容的质量如何随着无线电链路质量的变化而变化。在 SSB 或 CW 等模拟传输系统中，两者之间存在线性关系。操作员一直都知道这一点，并在潜意识中考虑到它：他们本能地改变语速和语调，甚至选择适合情况的谈话主题。在数字模式下，空中的信噪比 (S/N) 与
电网参与者的稳健和确定性调度
摘要 — 现代电网需要应对日益分散、不稳定的能源以及由电池群组成的虚拟发电厂等新商业模式。这既需要提前一天规划发电厂的大型计划，也需要短期合同来应对预测偏差或适应日内市场的动态。此外，可再生能源的地理分布迫使调度算法具有截然不同的通信链路质量。在本文中，我们提出了轻量级电力交换协议 (LPEP) 的扩展，称为 LPEP++ 。它利用 LPEP 的优势，在可接受的时间内找到具有字符串保证的组合电力供需问题的最佳解决方案，并扩展了长期规划、并行协商的功能并减少了内存占用。此外，我们还展示了它对不稳定通信链路质量的稳健性。索引术语 — 智能电网消息传递、多代理系统、多代理资源分配、电源管理
SAR Express - 康士伯
最大范围: 300 m @ 330 kHz, 100 m @ 675 kHz, 50 m 1000 kHz 最小范围: 0.5 m 范围分辨率: ≥3.75 mm (可变, 由发射脉冲宽度决定) 采样选项: 238, 476, 952, 1904 (低分辨率, 高分辨率, 缩放 x 2, 缩放 x 4) 采样分辨率: 0.26 mm (0.5 m 范围 @1904 个采样), 21 mm (10 m 范围 @ 476 个采样) 扫描速度: 典型: 3.7 秒/360° @ 5 m 和 1.8° 步长 (@ 460 kbps) 标称: 34 秒/360° @ 100 m 和 1.8° 步长 (@ 460 kbps) 扫描角度: 360°连续扫描）步长：0.45° - 7.2（用户可选）发射脉冲宽度：5 µs 至 1000 µs（自动选择以优化操作）接收带宽：基于“宽”设置：493 kHz（0.5 m 范围）、109 kHz（10 m 范围）遥测：RS485 或 RS232 异步串行数据固定下行链路：9600 bps 至 921 kbps（用户选择与其他串行通信设备兼容）优化下行链路：9600 bps 至 921 kbps（自动设置为遥测链路质量允许的最高速率）
基于优化模糊的 Ant-Hocnet 路由协议...
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息（例如可用带宽、节点移动性和链路质量），并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法在吞吐量和端到端延迟方面有所改进，从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
研究论文 基于优化模糊逻辑的 FANET 无人机群 Ant-Hocnet 路由协议
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息（例如可用带宽、节点移动性和链路质量），并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法提高了吞吐量和端到端延迟，从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
研究文章 基于优化模糊逻辑的 FANET 无人机群 Ant-Hocnet 路由协议
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法（称为“Ant-Hocnet”）来改进 FANET 中的路由。模糊逻辑用于分析有关无线链路状态的信息，例如可用带宽、节点移动性和链路质量，并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法可以提高吞吐量和端到端延迟，从而提高 FANET 的可靠性和效率。
量子飞行自组织网络中的能量高效路由（q...
量子飞行自组织网络 (Q-FANET) 提供了一种独特的通信范式，利用量子原理实现安全高效的数据传输。然而，由于动态拓扑变化和有限的通信资源，Q-FANET 中的路由带来了重大挑战。本文提出了一种利用 Mamdani 模糊推理增强型 Dijkstra 算法 (MFI-EDA) 的新型路由方法，该方法专为 Q-FANET 环境量身定制。MFI-EDA 的工作机制涉及将模糊逻辑与 Dijkstra 算法相结合，以根据环境条件（例如节点移动性和能量水平）和网络动态（例如链路质量和流量拥塞）智能地调整路由决策。这种混合方法通过结合模糊逻辑来增强传统路由算法，从而为 Q-FANET 提供稳健性和适应性。其主要贡献在于模糊推理的无缝集成，这使 MFI-EDA 能够根据实时环境反馈动态调整路由路径，从而提高能源效率和可靠性。通过大量模拟实验评估了 MFI-EDA 在 Q-FANET 场景中的性能，证明了其在实现节能和可靠路由方面的有效性。结果表明，MFI-EDA 优于传统路由方法，为量子自组织网络中的高效通信提供了良好的前景。关键词：量子网络、Q-FANET、Mamdani 模糊推理、Dijkstra 算法、路由 1. 引言