基于TDMA的LoRa通信网络设计

针对LoRa通信技术具有长距离传输和抗干扰能力强但只支持半双工通信的特点,提出一种基于TDMA的通信组网方法。该方法通过划分信道和时隙可在同一个信道下容纳多个通信设备,在信道资源有限的情况下可充分利用信道。基于LoRa的UE设备以星型组网的方式接入基于LoRa的中心基站,中心基站可以控制接入的设备以及对信道时隙管理,加上适当的网关还可以接入互联网。为提高信道时隙的利用率以及手持UE人员的活动范围,采用随机接入中心基站的方法。根据该通信组网方式的特性,设计出对应的上下行通信协议和对UE添加唯一标号,这很好地解决了接入基站过程中的竞争冲突。实验测试表明基于TDMA的LoRa组网能随机接入中心基站扩大使用人员的活动范围,并提高信道利用率。     

基于跨层设计的认知无线Mesh网络拥塞反馈研究

在认知无线Mesh网络中,由于信道状态变化导致的链路负载差异,网络拥塞成为影响认知无线Mesh网络系统性能的重要因素。针对这一问题,提出了基于最大最小公平策略的拥塞反馈算法。该算法通过综合分析基于随机搜索-遗传算法的多速率编解码调制、多重数据流的信道分配机制,以及优化的路由选择三种机制的网络资源分配约束条件,来构建跨层模型,计算网络拥塞。同时,通过拥塞值反馈,实现对物理层、链路层和网络层的联合跨层优化,最大程度避免网络拥塞。仿真结果表明,该算法在网络发生拥塞时收敛更快,能够有效避免拥塞,均衡负载,并能提升网络吞吐量。     

LTE-A网络中基于动态组的有效的身份认证和密钥协商方案

机器类通信（MTC）作为未来移动通信中的通信方法之一,在物联网（IoT）中是一种重要的移动通信方法。当大量MTC设备同时想要访问网络时,每个MTC设备需要执行独立的身份认证,而这会导致网络拥塞。为了解决MTC设备在认证时的网络拥塞问题并提高其密钥协商的安全性,在LTE-A网络中提出了一种基于动态组的有效身份认证和密钥协商方案。该方案基于对称二次多项式,可以同时认证大量的MTC设备,并使这些设备分别与网络建立独立的会话密钥。该方案支持多次组认证,并且提供访问策略的更新。带宽分析表明,相较于基于线性多项式的方案,所提方案传输时的带宽消耗得到了优化：在家庭网络（HN）中的MTC设备与服务网络（SN）之间每次组认证传输带宽减少了132 bit,在HN内MTC设备之间的认证传输带宽减少了18.2%。安全性分析和实验结果表明,该方案在实际的身份认证和会话密钥建立中是安全的,能够有效避免网络中的信令拥塞。     

基于价格的联合拥塞和竞争控制算法

提出一种联合拥塞和信道接入控制的跨层优化方法,以降低多播流的分发时延,建立网络效用最大化模型,采用基于效用的定价机制,通过拉格朗日对偶分解获得基于价格的分布式算法,并以该算法为核心进行链路的信道接入竞争控制和拥塞控制。仿真实验结果表明,该算法是可行的。     

一种基于IEEE 802.11e的多跳无线网络拥塞控制协议

多跳无线网络中网络拥塞的出现将严重降低网络的性能。基于802.11e提供的区分业务类型的信道接入优先级机制,提出了一种对尽力而为(best-effort)类型业务动态调整其优先级进行网络拥塞控制的协议。该算法的主要思想是对发生网络拥塞的节点提升其业务流传输的优先级使其获得更多的传输机会以缓解拥塞状况,并对严重的网络拥塞状况采取反向施压的策略降低上游节点业务流的转发速率。仿真结果表明,该算法有效地提高了网络重负载情况下的吞吐量。     

LTE-A中基于时隙接入的接入拥塞控制优化算法

在LTE-A中，由于物理随机接入信道(Physical Random Access Channel，PRACH)资源有限，当大量的设备几乎同时地向基站发起随机接入请求时，可能会导致接入网拥塞，接入时延增大，无法满足用户的服务质量需求。通过分析时隙接入模型，提出了一种自适应调整时隙接入周期的接入控制优化方案。与基于时隙接入的信道接入控制协议(slotted-access-based channel access control protocol，SCACP)相比，所提方案首先通过实时接入负载的估计，优化时隙接入周期的选择，均衡了接入时隙的接入请求，既保障了设备的接入成功率，又减少了不必要的前导重传，降低了接入时延。最后，仿真结果验证了所提接入控制优化方案的有效性。     

EGAKA:一种面向LTE-A机器类型通信的高效组认证与密钥协商协议

机器类型通信(Machine Type Communication,MTC)作为物联网的基础,有着广阔的市场和应用前景。LTE-A网络能够为MTC的发展提供有力的支持,第三代合作伙伴项目(3rd Generation Partnership Project,3GPP)已经在3GPP标准Release10中正式定义了MTC。与普通的移动用户设备相比,MTC设备具有数量多、功耗低的特点,这给LTE-A网络的身份认证问题提出了新的挑战。当大量MTC设备同时接入网络时,如果每个设备都进行独立的身份认证过程,则会导致LTE-A网络出现严重的信令拥塞问题。同时,MTC设备由于计算资源有限,不宜做大量的运算。针对MTC网络中设备认证过程的信令拥塞问题,提出了基于聚合代理签名和消息认证码的组认证与密钥协商协议EGAKA。该协议采用聚合代理签名使得LTE-A网络可以同时验证多个MTC设备,并最小化认证过程中的信令开销。采用消息认证码的方法进行密钥协商,有利于降低MTC设备的计算开销。通过着色Petri网(Colored Petri Nets,CPN)的建模和分析,证明该协议能够正确完成认证和密钥协商。另外,通过在性能方面与文中引用的协议比较,证明该协议在信令开销和计算开销方面具有一定优势。     

交通信息采集中WSN拥塞控制算法研究

为了提高交通信息采集系统中无线传感网络数据传输可靠性和实时性,提出一种高性能拥塞控制(HPCC)算法。针对单一拥塞检测无法准确预测网络负载情况问题,该算法根据队列占用率和拥塞持续时间定义拥塞预知状态指数,并通过对拥塞状态指数的判断,来准确预测拥塞趋势。为了避免最优路径失效导致网络瘫痪的问题,该算法基于TOPSIS理论思想构建选择模型,在拥塞节点周围建立临时最佳路径进行分流调节并将节点拥塞程度、剩余能量、距离原路径跳数以及信道接入率作为下一跳节点选择依据。实验结果表明,该算法能有效准确地检测拥塞,减小延迟,降低了网络能耗,保证数据的逼真度。     

基于演化博弈的用户接入机制

用户接入问题就是无线终端选择接入某个服务基站的问题。用户接入可以看作无线资源管理的第一步,对于网络性能有着重要的影响,在实现负载均衡、控制干扰、提高频谱和能量效率等方面起着非常重要的作用。针对包含宏基站和全双工小基站的多层异构网络特点,考虑了分离多接入机制,即允许一个终端在上行和下行接入到不同的多个基站,从而实现性能的提升。在此基础上,将异构网络中的上行下行分离多接入的用户接入问题建模成一个演化博弈问题,其中用户是博弈方,相互之间进行资源的竞争,基站的接入选择就是博弈中的策略,每个用户希望能通过策略的选择实现自身效用的最大化。此外,基于演化博弈和强化学习设计了低复杂度自组织用户接入算法,用户可以根据当前的策略选择收益来进行策略调整,并最终达到均衡状态,实现了用户公平性。最后通过大量的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

一种基于IEEE802.11的无线自组网MAC协议

基于IEEE802.11DCF提出了一种应用于无线自组网的媒质接入控制协议，该协议包括网络适应性退避算法和拥塞反馈两个关键机制。协议的主要思想是根据节点周围实际竞争状况和网络拥塞情况进行包调度。仿真结果表明，提出的机制有效地降低了平均端到端时延和数据丢包率,提高了信道接入公平性。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。