一种传输时限下认知无线电网络的动态广播策略

在具有传输时限要求的认知无线电网络中,次用户需要机会式地在给定传输时限内使用无主用户占用的信道广播消息.针对此场景,文中提出一种新的传输时限下认知无线电网络的动态广播策略,允许各等待发送数据的次用户根据每个时隙载波侦听的观测、传输时限剩余时间和主用户占用信道模型实时调整发送概率.首先基于马尔可夫决策过程获得一种载波侦听理想观测假设下的最优策略和最大网络可靠性;然后据此提出一种适用于载波侦听实际观测能力的启发式策略,并通过马尔可夫决策过程建模获得此启发式策略的网络可靠性.仿真结果验证了理论分析的准确性,同时表明所提出的启发式策略的可靠性非常接近理想观测下的最大可靠性,并且明显优于最优静态策略的网络可靠性.     

基于部分可观测马尔可夫决策过程的水声传感器网络介质访问控制协议

针对水声传感器网络低带宽、高延迟特性造成的空时不确定性以及网络状态不能充分观察的问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的水声传感器网络介质访问控制协议.该协议首先将每个传感器节点的链路质量和剩余能量划分为多个离散等级来表达节点的状态信息.此后,接收节点通过信道状态观测和接入动作的历史信息对信道的占用概率进行预测,从而得出发送节点的信道最优调度策略;发送节点按照该策略中的调度序列在各自所分配的时隙内依次与接收节点进行通信,传输数据包.通信完成后,相关节点根据网络转移概率的统计量估计下一个时隙的状态.仿真实验表明,与传统的水声传感器网络介质访问控制协议相比,基于POMDP的介质访问控制协议可以提高数据包传输成功率和网络吞吐量,并且降低网络的能量消耗.     

基于深度强化学习的微电网在线优化调度

提出一种基于深度强化学习的微电网在线优化调度策略.针对可再生能源的随机性及复杂的潮流约束对微电网经济安全运行带来的挑战,以成本最小为目标,考虑微电网运行状态及调度动作的约束,将微电网在线调度问题建模为一个约束马尔可夫决策过程.为避免求解复杂的非线性潮流优化、降低对高精度预测信息及系统模型的依赖,设计一个卷积神经网络结构学习最优的调度策略.所提出的神经网络结构可以从微电网原始观测数据中提取高质量的特征,并基于提取到的特征直接产生调度决策.为了确保该神经网络产生的调度决策能够满足复杂的网络潮流约束,结合拉格朗日乘子法与soft actor-critic,提出一种新的深度强化学习算法来训练该神经网络.最后,为验证所提出方法的有效性,利用真实的电力系统数据进行仿真.仿真结果表明,所提出的在线优化调度方法可以有效地从数据中学习到满足潮流约束且具有成本效益的调度策略,降低随机性对微电网运行的影响.     

多信道无线通信功率分配的最优化决策分析

考虑多个有损Gilbert-Elliott信道的无线通信系统,凭借部分可观测的马尔可夫决策过程建立数学模型,针对信道无线通信功率分配最优化决策进行简要分析.研究结果表明:当信道难以从不良状态恢复到良好状态时,系统将更倾向于信任目前状态较好的信道,系统集中地将功率传输至状态较好的信道;而当信道从不良好运行的状态逐渐恢复至...     

应急通信异构网络信息传输信道即时选择方法

如果无法确定路由节点在信道中的部署特性,将会导致信道吞吐量低、阻塞率高、信道利用率差的问题,为此提出应急通信异构网络信息传输信道即时选择方法.采集异构网络中的相关信息,利用异构网络信息采集模型分析异构网络中的路由节点部署特点,基于Q-learning理论获取信息传输信道的迭代规则,并以此为基础构建一个有限的马尔可夫决策过程,结合路由节点部署特点的分析结果划分信息传输信道中的动作空间、状态空间以及回报函数状态的转移函数,运用Boltz-mann 规则完成应急通信异构网络信息传输信道的即时选择.仿真结果表明,利用上述方法对信息传输信道进行即时选择时,信道的吞吐量高、信道阻塞率低、信道利用率好.     

一种基于认知无线电技术的能效传输控制方案

提出了一种基于认知无线电（CR）技术的跨层传输控制方案,该方案在满足与主用户冲突率约束及缓存器状态约束的前提下,最小化系统平均功率消耗。该方案被建模为约束马尔可夫决策过程（CMDP）,并采用线性规划（LP）求解此CMDP。引入状态聚合来解决CR网络中信道状态信息在某些情况下不可获取的问题。为降低LP的求解复杂度,通过状态聚合和行动集缩减解决CMDP的维灾问题。仿真结果表明,方案能够在满足约束的条件下最小化功率消耗,而且低复杂度的求解方法对该方案性能的影响很小。     

GA-BPNN的网络物理层传输安全加密方法

面对当前物理层数据传输无法分离有效信号和噪声,造成信道一端接收到部分野值数据,从而导致信道传输加密效果不佳的问题,提出了基于GA-BPNN的网络物理层传输安全加密方法。构建多时隙加密传输模型,通过上行通信阶段1、2时隙,将信道容量信息转换处理后可得到密钥。通过下行通信阶段3、4时隙,译码与分组解密信息流,实现第一次信息安全传输。使用GA算法选择传输信道,计算个体适应值在传输信道群适应值中所占比例,通过迭代处理避免适应度值异常个体被选中,使GA算法收敛于全局,获取最优选择结果。实验结果表明,该方法经过滤波处理后获取的数据是无野值数据,滤波处理效果较好,且最大吞吐率为5 000 b/s,与理想吞吐率一致,说明使用该方法加密效果较好。     

集中式无线局域网流间干扰分析及资源分配机制

分析无线信道变化对集中式无线局域网下行业务性能的影响,指出流间干扰会导致所有下行业务流性能下降.提出一种基于信道状态的资源分配机制,该机制基于信道状态动态地调整业务流分组的传输次数,根据业务流的QoS需求,采用优先级调度算法调度分组.实验结果表明,该机制可以合理地分配资源,减小流间干扰带来的性能下降.     

加权轮询算法在TCP非对称网络中的应用及其性能分析

ＴＣＰ是利用接收端返回的确认信息调整发送端数据发送的传输层协议。在非对称信道存在的网络中,当传输确认信息的信道带宽远小于传输数据的信道带宽,确认信息的传输速率小于数据包的传输速率时,ＴＣＰ数据包的传输受到确认信息返回速率的限制。如何在数据包和确认包共享同一个上行信道的情况下,能够既保证上行信道上数据包传输带宽,又不使下行信道上的数据包传输受到抑制是笔者所关心的问题。文章在上行信道采用了一种加权轮询分组调度算法对其数据包和确认包的发送进行控制来解决这一问题,并通过理论分析对该分组调度算法的性能进行分析,最后用仿真验证了对该算法的分析。     

基于修正CQI反馈参数的分组调度方法

无线信道的非理想特性会使用户设备反馈给演进型基站(eNode B)的下行信道质量指示(CQI)参数值产生误差,从而降低调度器灵活调度的性能。为此,给出一种基于修正CQI反馈参数的快速分组调度方法,该方法在指数平滑预测模型及二次移动平均预测模型的基础上,利用CQI先验信息,通过组合预测对eNode B接收到的CQI参数值进行修正。仿真结果表明,该方法的吞吐性能够得到有效提升。