受限洪泛策略的内容中心网络路由算法

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针对解决内容中心网络最近副本获取数据的问题,提出新型的RFS(Restricted Flooding Strategy)算法。结合洪泛算法和最优路径算法,通过控制洪泛区域降低开销的方法,近似地解决了网络无法获取邻居节点缓存副本的问题。对算法进行理论分析,并探讨算法的触发条件,给出改进修正条件下的RFS算法:RFS*算法。通过ndnSIM仿真软件,对采用RFS算法和RFS*算法的网络性能提升和网络额外开销进行了实验仿真,并验证了不同网络缓存替换策略对实验结果的影响。实验结果表明:采用RFS*算法可以在
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基于无人车的传统负障碍物检测方法因观测角度有限导致检测速度较慢。针对该问题,提出一种无人机视觉下基于改进OTSU的负障碍物检测方法。使用无人机从较高视野位置增加观测角度并获取负障碍物图像;利用图像方差与权重系数对OTSU算法进行改进,获取图像分割的最佳结果,从而得到准确的负障碍物区域。实验结果表明,与传统的OTSU算法以及其他改进算法相比,该方法能获得更好的图像分割结果,为负障碍物区域定位提供良好
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