執(zhí)勤行車時(shí)間的KMP- RBF融合預(yù)測(cè)方法*

金杉 金志剛 劉永磊

(1. 天津大學(xué) 電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，天津 300072; 2. 天津市公安消防局，天津 300020)

執(zhí)勤行車時(shí)間的KMP- RBF融合預(yù)測(cè)方法*

金杉1，2金志剛1劉永磊1

(1. 天津大學(xué) 電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，天津 300072; 2. 天津市公安消防局，天津 300020)

針對(duì)執(zhí)勤車輛沿某一路徑行駛時(shí)長難以預(yù)測(cè)的問題，文中提出一種KMP- RBF融合方法，采用GPS定位、悉尼自適應(yīng)交通控制系統(tǒng)(SCATS)線圈作為融合信號(hào)源，建立路況信息選擇融合模型，將模糊推理知識(shí)表達(dá)、MAPSO算法尋優(yōu)和RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練相結(jié)合，自適應(yīng)優(yōu)化系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫匹配適用時(shí)間、空間數(shù)據(jù).實(shí)驗(yàn)中，使用交通監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)用車行駛時(shí)長數(shù)據(jù)，并與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從誤差率、算法迭代與精確度方面證明文中方法是高效而可靠的．

信息融合; 預(yù)測(cè); 模糊推理;多智能體粒子群優(yōu)化算法;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);k-均值算法;執(zhí)勤行車時(shí)間

現(xiàn)代城市中，救護(hù)、消防、工程搶險(xiǎn)等執(zhí)勤車輛行駛存在3個(gè)特點(diǎn): ①調(diào)度出發(fā)時(shí)點(diǎn)不確定，以最短時(shí)長抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)為首要目標(biāo); ②單次行車起止地點(diǎn)確定，而路線不確定; ③較其他車輛優(yōu)先通行，行駛速度高于當(dāng)前路段車流平均值[1].近年來，由于城市快速發(fā)展而出現(xiàn)的局部交通問題日趨嚴(yán)重，導(dǎo)致諸多緊急事故的延時(shí)處置[2].因此，根據(jù)不同時(shí)刻的擁堵程度，精確預(yù)測(cè)行駛時(shí)長，選擇最快到達(dá)終點(diǎn)的路線，是當(dāng)前亟待解決的問題．

目前，預(yù)測(cè)行車時(shí)間的方法主要呈現(xiàn)人工智能算法與多源信息融合兩個(gè)特點(diǎn). 李惠兵等[3]從悉尼自適應(yīng)交通控制系統(tǒng)(SCATS)線圈、浮動(dòng)車載GPS采集數(shù)據(jù)分析得到交通流密度和樣本量，輸入到BP網(wǎng)絡(luò)，預(yù)估和優(yōu)化城市干道行車時(shí)間準(zhǔn)確度.相似地，楊兆升等[4]則考慮了地形和遙感數(shù)據(jù)采集，連同浮動(dòng)車載GPS一并輸入到BP網(wǎng)絡(luò)融合，預(yù)估交通事故或惡劣天氣環(huán)境下的行車時(shí)間.李清泉等[5]使用浮動(dòng)車載和數(shù)據(jù)地圖匹配，挖掘可靠行車時(shí)間.在此基礎(chǔ)上，李宇光等[6]進(jìn)一步使用海量浮動(dòng)車數(shù)據(jù)匹配地圖，實(shí)現(xiàn)電子地理系統(tǒng)GIS與浮動(dòng)車載GPS數(shù)據(jù)之間的融合，得到最短時(shí)間路徑.Mehmet等[7]將瓶頸識(shí)別與高斯混合模型融合，匹配擁堵地圖和速度估計(jì)曲線閾值，搜索預(yù)估高速公路行車時(shí)間.可見，上述基于多源的人工智能信息融合算法收斂性好，數(shù)據(jù)來源較為充足，增強(qiáng)了人工智能方法的可解釋性[8].但是上述方法也存在對(duì)時(shí)點(diǎn)的車速差異考慮不足、人為確定算法參數(shù)等問題，對(duì)不同時(shí)段車流變化較大的路況的分析存在不足，影響了行車時(shí)間求解的準(zhǔn)確度[9].由此，選用多樣化的監(jiān)測(cè)采集方式，對(duì)融合系統(tǒng)進(jìn)行已有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的優(yōu)化調(diào)整， 將有效提高時(shí)間預(yù)測(cè)精確度，有助于選擇最優(yōu)路線[10- 11]．

文中提出一種基于k-均值多智能體粒子群優(yōu)化的徑向基函數(shù)(KMP- RBF)網(wǎng)絡(luò)多源信息融合的解決方法.采用浮動(dòng)車載GPS和SCATS系統(tǒng)監(jiān)測(cè)采集以往行車數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)一種改進(jìn)后的徑向基函數(shù);采用具有量子與模糊改進(jìn)的多智能體粒子群優(yōu)化(MAPSO)算法調(diào)整神經(jīng)元權(quán)重，以k-均值聚類確定徑向基中心，并以關(guān)鍵參數(shù)模糊變化范圍取代人為設(shè)置.

1 準(zhǔn)備工作

如圖1所示，文中將SCATS線圈、浮動(dòng)車載GPS作為融合信號(hào)源;將交通視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)用車的真實(shí)值.其中，將SCATS線圈和交通視頻監(jiān)控集成為檢測(cè)器組，設(shè)置在各路段出口停車線位置.監(jiān)控?cái)z像頭設(shè)置在高于地面5 m的位置，覆蓋和識(shí)別從停車線發(fā)出的車輛;SCATS信號(hào)源位于停車線地表，向上監(jiān)測(cè)行車數(shù)據(jù)．

圖1 目標(biāo)路段范圍及檢測(cè)設(shè)備位置

1.1 數(shù)據(jù)采集

1.1.1 浮動(dòng)車載GPS

通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)抽樣得到估算路段行車時(shí)長用到的浮動(dòng)車數(shù)量下限:

(1)

式中：Zα/2是置信水平為1-α?xí)r相應(yīng)的高斯分布變量；B是給定變異系數(shù)；V為平均速度，e為其允許的相對(duì)誤差．

1.1.2 SCATS系統(tǒng)

設(shè)現(xiàn)實(shí)采樣時(shí)間為綠燈信號(hào)相位，間隔為TSi;可調(diào)采樣時(shí)間由人為設(shè)定.已知現(xiàn)實(shí)采樣時(shí)點(diǎn)相距i的平均車頭時(shí)長間距tHSi，可調(diào)采樣時(shí)點(diǎn)相距β，位于現(xiàn)實(shí)采樣時(shí)點(diǎn)相距i內(nèi)的部分時(shí)長為ti，第β個(gè)可調(diào)采樣時(shí)點(diǎn)相距包含現(xiàn)實(shí)采樣時(shí)點(diǎn)相距的個(gè)數(shù)為M，則同一個(gè)監(jiān)測(cè)周期中，qSi是現(xiàn)實(shí)采樣時(shí)點(diǎn)相距單位時(shí)長TSi對(duì)應(yīng)的抵達(dá)車數(shù)．

QSi,out=qSi/TSi

(2)

式中，QSi,out即為交通量.可調(diào)采樣時(shí)點(diǎn)相距β的平均車頭時(shí)距為

(3)

1.2 時(shí)間匹配

將前述信號(hào)分別開展時(shí)間離散化調(diào)整，使各數(shù)據(jù)源取自同一時(shí)間段內(nèi).從各信號(hào)源每日相同時(shí)段監(jiān)測(cè)的T時(shí)間段內(nèi)多次采樣得到初始檢測(cè)數(shù)據(jù)，采用對(duì)四維向量濾波的均方根方法整理:

(4)

式中：FT是某一目標(biāo)路段連續(xù)采樣的行車時(shí)間；fT(tk)是第k時(shí)點(diǎn)濾波后信號(hào)，存在fT(tk)={t,Nf,tβ,QSi,out}T,j;nsp為連續(xù)T時(shí)間內(nèi)采樣檢測(cè)次數(shù)，t為在各類公交車輛上配備車載GPS終端得到的目標(biāo)路段車輛行車時(shí)間，Nf為浮動(dòng)車樣本量;tβ為SCATS線圈檢測(cè)采取連續(xù)多時(shí)點(diǎn)實(shí)測(cè)得到的平均車頭時(shí)距．

1.3 空間匹配

(5)

2 融合模型的建立

2.1 融合模型

已知單路徑行車時(shí)間模型的輸入量包括SCATS線圈、浮動(dòng)車載GPS共4項(xiàng)樣本數(shù)據(jù)，即輸入層神經(jīng)元數(shù)量為4.隱含層神經(jīng)元為訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn).文中采用經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù):

(6)

式中：h是隱含層神經(jīng)元數(shù);m是輸入神經(jīng)元數(shù);n是輸出神經(jīng)元數(shù)；a∈[0,10]，通常取a=2．

由式(6)可知隱含層神經(jīng)元數(shù)為h=5.如圖2所示，文中提出的方法網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)是4- 5- 2．

圖2 KMP- RBF網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

1)輸入層:

X(i)=(x1(i),x2(i),x3(i),x4(i))

(7)

式中:x1(i)為目標(biāo)路段平均車頭時(shí)距;x2(i)為目標(biāo)路段流量;x3(i)為浮動(dòng)車樣本量;x4(i)為浮動(dòng)車行車時(shí)間估值．

2)隱含層:

文中徑向基函數(shù)φ(Xk,Ci)采用經(jīng)典的高斯分布函數(shù):

φ(Xk,Ci)=φ(‖Xk-Ci‖)=

(8)

(9)

式中，k是訓(xùn)練樣本數(shù)，dmax是各中心之間最大距離，Xk是第k個(gè)樣本，Ci為基函數(shù)的中心．

3)輸出層:

(10)

式中:ykj為融合后的路徑行車時(shí)間；ωij為隱含層到輸出層的權(quán)重.x5(i)為目標(biāo)路段交通視頻監(jiān)控實(shí)測(cè)行車速度，直接作用于輸出層神經(jīng)元Y2.由于本算法中，輸出神經(jīng)元Y1較Y2輸入項(xiàng)目僅缺少一項(xiàng)新加入的x5(i)，且Y2中目標(biāo)路段行車時(shí)間與Y1完全相同，可以確定ωi1=ωi2，記作ωi．

神經(jīng)元Y2輸出預(yù)測(cè)誤差率，由隱含層計(jì)算和交通視頻監(jiān)控實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)x5(i)對(duì)比產(chǎn)生，比較出預(yù)測(cè)與真實(shí)值的接近程度，以相對(duì)誤差表示．

(11)

式中，Aj是預(yù)測(cè)誤差率，tout,j是預(yù)測(cè)行車時(shí)間，treal,j是交通視頻監(jiān)控檢測(cè)的真實(shí)時(shí)間．

當(dāng)預(yù)測(cè)誤差率Aj大于某一預(yù)設(shè)值ε時(shí)，預(yù)測(cè)行車時(shí)間反饋至數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算;反之，則預(yù)測(cè)行車時(shí)間作為合格解輸出．

2.2k-均值算子

文中隱含層學(xué)習(xí)算法使用自組織選取中心方式，以長期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練各徑向基神經(jīng)元，采用k- 均值聚類算法，自適應(yīng)優(yōu)化各學(xué)習(xí)中心Ci，再建立Ci與dmax之間的關(guān)系，由式(9)得到標(biāo)準(zhǔn)差σ.假設(shè)有I個(gè)中心，第n次迭代的第i個(gè)中心是Ci(n),i=1,2,…,I.I值需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定，為確保隱含層各神經(jīng)元計(jì)算量均衡，文中方法設(shè)置聚類數(shù)I與隱含層神經(jīng)元數(shù)h相等．

隨機(jī)選擇I個(gè)不同的輸入樣本為初始中心Ci(0)，隨機(jī)抽取訓(xùn)練樣本Xk作為輸入.根據(jù)該樣本匹配歸入最近的中心：

(12)

(13)

(14)

ΔMSE=MESi+1-MSEi,ψ≤-2

(15)

式中:γ初值為1;ψ是預(yù)置ΔMSE數(shù)量級(jí)閾值. 設(shè)γmax是預(yù)置迭代次數(shù)閾值，γmax大則能避免局部最優(yōu)，反之，則易于收斂.如式(13)至(15)，迭代循環(huán)中，γ=γ+1;當(dāng)ΔMSE<10ψ時(shí)，γ重置為初值．迭代次數(shù)集合為

(16)

理論上，聚類中心穩(wěn)定，則k-均值算法收斂.實(shí)際中，設(shè)定一個(gè)較小的閾值θ，若聚類中心的變化小于此閾值，則停止計(jì)算;若結(jié)果未收斂，則轉(zhuǎn)至式(12)循環(huán)迭代.k-均值算子運(yùn)行結(jié)束時(shí)，得到ti(n)為最終聚類中心.各中心間最大距離

(17)

式中，i′,i″∈[1,I].

2.3 MAPSO優(yōu)化參數(shù)

經(jīng)過上述步驟得到各中心Ci和樣本距中心的最大距離dmax.為取得權(quán)重ωij，文中采用MAPSO優(yōu)化算法，依靠個(gè)體和全局最優(yōu)更新粒子速度和位置．

設(shè)D維搜索空間種群為FT=(FT1,TT2,…，F(xiàn)Tn)，此處n為T時(shí)段內(nèi)采集次數(shù)，即樣本數(shù).第i個(gè)粒子為某一D維向量FTi=[Fi1,Fi2,…，F(xiàn)iD]T.按照目標(biāo)函數(shù)φ(Xk,Ci)獲取各粒子位置xi相應(yīng)的適應(yīng)度值.第i個(gè)粒子速度是Vi=[vi1,vi2,…，viD]T，個(gè)體極值是Pi=[Pi1,Pi2,…，PiD]T，種群全局極值是Pg=[Pg1,Pg2,…，PgD]T．

由于需要根據(jù)預(yù)定義的適應(yīng)度函數(shù)求取各粒子適應(yīng)度值，此處歸一化求取適應(yīng)度函數(shù)

(18)

式中,FT為空間中的某一樣本，F(xiàn)Tmin為樣本最小值，F(xiàn)Tmax為樣本最大值，ε為樣本FT中各維度元素值域的預(yù)設(shè)上限值．

已知PSO算法更新公式如下:

(19)

(20)

(21)

(22)

其中，

(23)

同時(shí)，各粒子實(shí)施固有的迭代更新，求最優(yōu)解. 若更新后迭代次數(shù)達(dá)到kmax或閾值，則停止迭代取全局極值，否則跳轉(zhuǎn)至式(18)，重新調(diào)整．

每次迭代后使用進(jìn)化狀態(tài)估計(jì)，調(diào)整MAPSO參數(shù).文中采用自適應(yīng)進(jìn)化方法，在參數(shù)給定值域范圍內(nèi)，模糊調(diào)整這些參數(shù)值. 用N表示粒子群個(gè)數(shù)．

(24)

同理，求得個(gè)體間速率差異均值:

(25)

粒子飛行軌跡由位置和速度一起決定.通過式(26)和式(27)，建立混合dix與div的個(gè)體間軌跡差異均值dic，有

dic=dix+ρxivi*div

(26)

(27)

式中,E代表求和項(xiàng)，ρxivi為位置Xi和速度Vi的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(PCC)．

比較全部dic，排序獲得軌跡差異上限dcmax和下限dcmin.設(shè)dcg是全局最優(yōu)粒子同各粒子間的軌跡差異均值,取軌跡差異均值進(jìn)化因子?．

(28)

將?值采用模糊集映射函數(shù)分類．

(29)

表1中的“微”調(diào)采用式(30)來定義．

(30)

表1 加速系數(shù)1和2的調(diào)整策略

2.4 步驟流程

圖3示出了KMP- RBF算法優(yōu)化訓(xùn)練過程.文中提出的KMP- RBF融合算法簡要步驟如下:

(1)建立RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，明確關(guān)鍵參數(shù)．

(2)通過k- 均值算子和量子模糊改進(jìn)的MAPSO算子優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層關(guān)鍵參數(shù).

(3)以時(shí)間匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)，實(shí)施參數(shù)優(yōu)化．

(4) 輸入樣本，在輸出層后匹配空間，預(yù)測(cè)該路徑行車時(shí)間．

圖3 k- 均值和MAPSO優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)流程

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)地實(shí)車開展模型獲取，調(diào)查時(shí)間為2016年3月2日起共35個(gè)工作日的每日交通最高峰1個(gè)小時(shí)，用線圈、車載GPS等方式對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行交通調(diào)查，實(shí)驗(yàn)路徑為自某地某消防站至市博物館，路線如圖4所示，單程1.822 km.預(yù)調(diào)度一臺(tái)實(shí)驗(yàn)用消防車，該車每5 min到達(dá)指定地點(diǎn)一次，后返回起點(diǎn)，循環(huán)往復(fù).測(cè)得200組數(shù)據(jù)，其中前180組訓(xùn)練，用后20組預(yù)測(cè)文中方法的準(zhǔn)確性．

圖4 執(zhí)勤行車實(shí)驗(yàn)路徑及數(shù)據(jù)采集位置

全程分4個(gè)路段.設(shè)誤差率閾值ε=3%，迭代次數(shù)上限為200.假設(shè)任何時(shí)候浮動(dòng)車數(shù)量均高于下限.目標(biāo)路徑固定浮動(dòng)車數(shù)最多為7 臺(tái)，GPS采樣時(shí)點(diǎn)相距時(shí)間為10 s.SCATS系統(tǒng)采用實(shí)驗(yàn)區(qū)域聯(lián)機(jī)主控模式，由區(qū)域控制計(jì)算機(jī)自適應(yīng)完成檢測(cè)控制，最小綠燈時(shí)段10 s，可調(diào)采樣時(shí)間間隔設(shè)為30 s.將SCATS與交通視頻監(jiān)控設(shè)備集成安裝在各目標(biāo)路段的出口停車線相應(yīng)位置．

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 誤差率分析

如圖5所示，不同類別監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)車輛行駛狀態(tài)的對(duì)比誤差率不同.使用車載GPS測(cè)得行車時(shí)間最高達(dá)到333.36 s，誤差率達(dá)6.47%，且數(shù)據(jù)比較不穩(wěn)定，這是因?yàn)镚PS系統(tǒng)過度依賴同步衛(wèi)星，易受干擾，定位出現(xiàn)延遲.SCATS系統(tǒng)對(duì)密集車流通過時(shí)的車頭間距和車速監(jiān)測(cè)結(jié)果存在較大差異，造成各路段的時(shí)點(diǎn)車流速度分布不均衡，相對(duì)誤差也較大.而融合系統(tǒng)充分訓(xùn)練后明確了數(shù)據(jù)中心，輸出誤差最大為2.14%，預(yù)測(cè)時(shí)間較為穩(wěn)定，變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)更加接近．

如圖6所示，在用不同算法預(yù)測(cè)所得的20組輸出數(shù)據(jù)中，APSO- RBF和KMP- RBF算法誤差率低，它基于量子模糊的參數(shù)自適應(yīng)特征能夠改善隱含層結(jié)構(gòu)，擬合相關(guān)信息，較好地在交通峰值時(shí)段充分協(xié)調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)變化．

圖5 融合輸出行車時(shí)間對(duì)比

圖6 相關(guān)算法誤差率比較

將輸出的行車時(shí)間引入均方差(MSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)開展評(píng)價(jià)．

(31)

(32)

如表2所示， PSO- RBF算法[12]直接采用PSO更新RBF函數(shù);APSO- RBF算法[13]在原有PSO- RBF 基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，二者原理與文中算法均為對(duì)RBF函數(shù)優(yōu)化，可作類比.其中，文中對(duì)KMP- RBF采用多智能體在系統(tǒng)構(gòu)造過程中求得關(guān)鍵參數(shù)，引入聚類和模糊推理方法，減少了粒子維度，降低了陷入局部最優(yōu)的可能性，其MSE與MAE較對(duì)比算法更為準(zhǔn)確．

表2 相關(guān)算法誤差數(shù)據(jù)分析

3.2.2 算法性能對(duì)比

算法迭代效率是影響收斂性的重要因素[14- 15].如圖7所示，使用均方差MSE考察算法適應(yīng)度水平，能夠明確各類算法的細(xì)化程度和結(jié)果可靠性.其中，KMP- RBF在第18次迭代后趨于穩(wěn)定，略晚于APSO- RBF的15次，但其細(xì)化尋優(yōu)水平則較APSO- RBF、PSO- RBF超出10%以上.由于KMP- RBF算法對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了多智能體的自適應(yīng)調(diào)整，所以較其他算法能夠獲得更加精確的結(jié)果.但是其算法過程涉及k- 均值和模糊求取粒子群參數(shù)等多種迭代尋優(yōu)，因此KMP- RBF并非最快收斂至穩(wěn)定的算法．

圖7 相關(guān)算法適應(yīng)度迭代比較

Fig.7 Adaptation iteration comparison among relevant algorithms

4 結(jié)論

文中提出的KMP- RBF算法是一種高效的自適應(yīng)融合算法.該算法基于k- 均值聚類和模糊量子改進(jìn)的MAPSO優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層關(guān)鍵參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)與輸入?yún)?shù)間的自適應(yīng)，通過時(shí)間匹配、空間匹配分別實(shí)現(xiàn)輸入、輸出數(shù)據(jù)滿足用戶查詢需求.實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明，文中提出的算法具有較低的誤差率和較高的精確度，適用于城市中執(zhí)勤行車的路徑選擇．

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A KMP- RBF Fusion Method to Forecast Duty Vehicle’s Travel Time

JINShan1，2JINZhi-gang1LIUYong-lei1

(1.School of Electrical and Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;2.Fire Department of Tianjin, Tianjin 300020, China)

Proposed in this paper is a KMP- RBF fusion method for forecasting the travel time of duty vehicle.In this method, the signal source consisting of GPS information and SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System) is utilized to establish a traffic information fusion model that combines fuzzy inference knowledge representation, MAPSO (Multi- Agent Particle Swarm Optimization) and RBF (Radial Basis Function) training together, the key parameters are optimized adaptively, and the time and space data are matched and obtained from historical training database.Experimental results show that the travel time after fusion and prediction is identical to the actual data measured by the traffic monitoring system, and that the proposed KMP- RBF fusion method is effective and reliable in the aspects of error rate, iterative degree and accuracy.

information fusion; forecasting; fuzzy inference; multi- agent particle swarm optimization algorithm; RBF networks;k- means algorithm; duty vehicle’s travel time

2016- 05- 06

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201179); 國家博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016M601265) Foundation items: Supported by the National Natural Science Foundation of China (61201179) and the National Postdoctoral Foundation(2016M601265)

金杉(1982-)，男，博士生,工程師,主要從事通信系統(tǒng)及工程、人工智能、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究.E-mail:shanye2006@163.com

1000- 565X(2017)03- 0035- 07

TP 202

10.3969/j.issn.1000-565X.2017.03.005