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朱凤春; 戴炬; 赵协广;
山东科技大学;
信息与电气工程学院;
山东;
青岛;
266510;
临沂师范学院;
信息学院;
临沂;
276005;
网络时延; 多传感器系统; 线性无偏估计; 最优; 预测加权融合;
机译:基于往返时延预测的车辆传感器网络的预测控制
机译:时延预测中的时延预测建模的时延级联神经网络体系结构
机译:基于时延建模的网络时延预测补偿
机译:基于多传感器时延网络的预测融合加权方法
机译:无线传感器网络的吞吐量和时延分析
机译:水下传感器网络中基于声通信的定位算法研究
机译:具有网络内数据融合的无线传感器网络的时延感知网络结构
机译:基于地速反馈的时延交通区间管理算法研究。
机译:通过执行传感器融合来改进支持自主驾驶的神经网络的学习方法和学习装置,该传感器融合了通过能够进行距离预测的雷达获得的信息和通过照相机获得的信息的传感器融合,以及测试方法和测试设备
机译:时延敏感融合广播网络的调度
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