认知无线电网络中基于公平性的功率控制方案

针对现有非合作功率控制博弈算法中存在用户“远近性公平”问题,在主次用户共享频谱的认知无线电上行链路中,给出一种基于代价函数的高效和公平的功率控制博弈算法。在该博弈模型中,代价函数的设定依据次用户接收端信号质量需满足次用户的服务质量要求。改进后的效用函数能够同时兼顾认知无线电系统的总吞吐量和次用户获取资源的公平性,并利用超模理论证明了该模型存在纳什均衡,然后得到求解发射功率纳什均衡解的迭代过程。仿真结果表明,相比已有的研究,该算法不仅能提高认知系统的吞吐量,还能降低发射功率,改善系统效用,而且兼顾了远近用户吞吐量的公平性。     

基于改进HSARSA(λ)算法的功率控制研究

在MBS-PBS两层异构网络中,微微基站采用小区范围扩展技术对网络进行负载均衡时,pico小区边缘用户的通信受到MBS基站较大干扰。为此,提出一种基于启发函数的改进HSARSA(λ)算法。采用缩减功率的RP-ABS子帧技术,在保证宏基站自身通信性能的同时减小MBS基站对pico边缘用户的干扰,并运用基于启发函数的改进HSARSA(λ)算法与环境进行交互,以配置RP-ABS子帧密度与功率大小,达到干扰协调的目的。仿真结果表明,改进HSARSA算法与原始SARSA和Q-Learning等算法相比,pico边缘用户吞吐量分别提升12%和40%,系统用户吞吐量分别提升10.3%和20.2%,有效提高了pico边缘用户的通信性能。     

基于公平性的OFDMA系统中自适应功率分配贪婪算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过考虑功率分配中系统吞吐量与用户间公平性能平衡问题,提出了一种公平约束下的功率分配贪婪算法。将算法与经典算法比较,在使用户公平性大为提高的同时,使OFDM系统达到最大吞吐量。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。     

退避算法在Ad hoc网络中的吞吐量性能评估*

针对现有的主要退避算法,通过一维马尔可夫链分析了指数退避算法、线性退避算法和多项式退避算法以及各自对应的有最大重传次数限制的退避算法在饱和Ad hoc网络中的吞吐量性能,为无线Ad hoc网络的MAC机制的性能优化提供了理论依据。分析表明,对重传次数进行限制会减小吞吐量,同时导致丢包率的增加。三种退避算法中,多项式退避算法的吞吐量最大,而冲突概率最小,指数退避算法的吞吐量和冲突概率在三种退避算法中均居于中间;此外,吞吐量随着竞争节点的个数增加而减小,其中线性退避算法减小的速度最快,指数退避算法次之。     

一种最小化干扰数目的多无线电信道分配算法

无线Ad hoc网络中要求链路可以随机处于任何位置进行通信.由于链路位置的随机性,可能会造成某些链路都聚集在某个小范围内,同时通信可能会造成链路间相互干扰.因此需要一种机制来保证链路间实际干扰最小.针对此问题,在信道分配中运用了博弈的思想,利用位势博弈特性构建效用函数,对存在潜在干扰的链路分配信道,使实际干扰最小.算法通过不断循环改变链路无线电的信道,最小化实际干扰数目达到纳什均衡.仿真结果表明,算法能够使信道分配策略达到纳什均衡,使链路间通信拥有更高的吞吐量和更好的鲁棒性.     

SM3算法的FPGA设计与实现

在分析SM3算法的基础上详细介绍了目前Hash函数的4种硬件实现策略,同时给出了迭代方式和基于充分利用时钟周期的循环展开方式下的FPGA实现。该循环展开方式有效地减少了一半的工作时钟数和11%的运算时间,吞吐量提高了11%,且占用的硬件资源较少。     

基于竞争窗口动态调整的802.11 DCF改进算法

基于现有的调整802.11DCF竞争窗口重置策略,提出了一种改进的基于竞争窗口动态调整的退避算法WDCF.通过对连续传榆成功次数X设定一个分段函数,WDCF动态调整不同退避阶段竞争窗口减半的概率.借鉴传统TCP协议拥塞控制思想,X首先以指数方式增长,达到阈值后线性增长.同时,采用二维Markov chain模型,就竞争窗口调整策略对802.11DCF性能的影响进行理论分析,并计算提高的吞吐量.结果表明,该算法能够有效提高802.11 DCF的饱和吞吐量.     

LTE网络中具备QoS保障的动态负载均衡算法

研究了3GPPLTE网络中考虑不同服务质量(quality-of-service,QoS)要求的动态负载均衡算法.小区间的负载不均衡对于不同QoS要求用户有不同负面影响.对于有保障速率要求的用户,负载不均衡会导致较高的新呼叫阻塞率;而对于那些没有速率要求的用户,负载不均衡会导致繁忙小区中边缘用户过于恶化的吞吐量.全网中这两类用户的负载均衡问题紧密耦合,难以用一个统一的目标函数来分析研究.因此提出一个相应的多目标优化问题,其目标函数分别是针对全网内有QoS要求用户的负载均衡指示函数和针对全网内没有QoS要求用户的总效用函数,限制条件为实际小区物理资源和用户QoS要求.对该问题的复杂度进行了分析后,提出了一个实时的低复杂度低开销的分布式负载均衡算法结构,包括QoS保障的混合调度,QoS感知的负载均衡切换和呼叫准入控制.最后,系统级仿真结果显示提出的全新的负载均衡算法结构达到了较好的负载均衡效果,可以显著降低有QoS要求用户的新呼叫阻塞率,同时以略微损失全网无QoS要求用户总吞吐量的代价大幅提升繁忙小区中边缘用户的实际吞吐量.     

基于HAGA的D2D-NOMA资源分配优化算法

针对无线系统带宽资源有限、基站负载压力大、传输时延长等问题,提出一种基于非正交多址接入技术的D2D系统吞吐量最大化资源分配算法。在不同用户的服务质量约束条件下,建立D2D系统吞吐量最大化资源分配模型。该模型的优化目标是一个混合整数非线性规划问题,将其解耦为信道匹配与功率分配2个子问题并分别进行处理,利用自适应惩罚函数法处理约束条件并提出一种基于爬山策略的自适应遗传算法以对问题进行求解。仿真结果表明,与GA、AGA算法相比,该算法能够有效提高D2D系统的吞吐量,且收敛性能更好。     

一种改进的认知无线电网络博弈功率控制算法

基于David Goodman的非合作功率控制博弈方法,本文提出一种适用于认知无线电网络的功率控制博弈算法,对S型有效函数和代价函数进行改进和优化,实现认知用户功率控制的公平性,并证明该算法纳什均衡的存在性。仿真结果表明,该算法使认知用户的总吞吐量提升,发射功率降低,效用提高,且在一定程度上兼顾了系统的公平性。     

Sparse representation and blind source separation of ill-posed mixtures

Bofill et al. discussed blind source separation (BSS) of sparse signals in the case of two sensors. However, as Bofill et al. pointed out, this method has some limitation. The potential function they introduced is lack of theoretical basis. Also the method could not be extended to solve the problem in the case of more than three sensors. In this paper, instead of the potential function method, a K-PCA method (combining K-clustering with PCA) is proposed. The new method is easy to be used in the case of more than three sensors. It is easy to be implemented and can provide accurate estimation of mixing matrix. Some criterion is given to check the effect of the mixing matrix A . Some simulations illustrate the availability and accuracy of the method we proposed.     

基于深度神经向量机自回归的协同过滤算法

为发掘卷积神经网络在协同过滤预测中的潜力,针对神经自回归模型方法和支持向量机在深度学习中的优势,提出基于深度神经向量机自回归的协同过滤方法。通过将神经网络最后一层的激发函数替换为线性支持向量回归函数的方式,学习基于最小边缘的对数损失。在多个公开数据集上的实验结果表明,该算法在深度神经自回归对协同过滤问题实现较好预测的基础上,线性向量回归函数的使用能更好地提升预测效果。     

基于CUDA的行车安全预警方法

为了提高机动车驾驶时的安全性,提出了基于计算机视觉的行车安全中车距估计与超车检测方法。首先,使用车辆阴影检测方法确定车辆位置,根据阴影位置和视觉中心点的距离建立车距估计函数;其次,对超车情况使用背景光流建模的方法建立光流估计方程,通过估计光流将行驶中的正常物体与非正常物体分开,从而辨识驾驶途中的超车现象。根据车距和超车情况的检测及时提醒驾驶员注意行车中可能存在的安全隐患。实验结果表明该方法可以较为准确地估计车距、检测超车情况。在统一设备架构（CUDA）下使用图形处理器（GPU） NVIDIA GeForce GTX680显卡对算法进行加速,可以达到48.9ms/帧的处理速率,基本满足了实时处理的要求。     

对K-means及势函数聚类算法的研究与改进

在目前聚类方法中, k-means与势函数是最常用的算法,虽然两种算法有很多优点,但也存在自身的局限性。 k-means聚类算法：其聚类数目无法确定,需要提前进行预估,同时对初始聚类中心敏感,且容易受到异常点干扰;势函数聚类算法：其聚类区间范围有限,对多维数据进行聚类其效率低。针对以上两种算法的缺点,提出了一种基于 K-means 与势函数法的改进聚类算法。它首先采用势函数法确定聚类数目与初始中心,然后利用K-means法进行聚类,该改进算法具有势函数法“盲”特性及K-means法高效性的优点。实验对改进算法的有效性进行了验证,结果表明,改进算法在聚类精度及收敛速度方面有很大提高。     

基于知识的复杂海空背景抑制

研究了复杂海空背景下的红外小目标检测的预处理问题。提出了一种基于小波分解与Hough变换结合的方法，提取海空线，确定小目标的潜在区域。为了进一步抑制目标潜在区域的复杂背景、增强目标，提出一种方向自适应的多级滤波器，使之跟随海空线的角度进行滤波。实验证明，该方法能检测出复杂背景下任意方向的海空线，并有效地抑制目标潜在区域的海空线以及噪声杂波，使目标得到增强。     

Indirect Boundary Integral Equation Method for the Cauchy Problem of the Laplace Equation

In this paper, we examine the Cauchy problem of the Laplace equation. Motivated by the incompleteness of the single-layer potential function method, we investigate the double-layer potential function method. Through the use of a layer approach to the solution, we devise a numerical method for approximating the solution of the Cauchy problem, which are well known to be highly ill-posed in nature. The ill-posedness is dealt with Tikhonov regularization, whilst the optimal regularization parameter is chosen by Morozov discrepancy principle. Convergence and stability estimates of the proposed method are then given. Finally, some examples are given for the efficiency of the proposed method. Especially, when the single-layer potential function method does not give accurate results for some problems, it is shown that the proposed method is effective and stable.     

带参数的多项式势函数与构造基于 Metaball的过渡曲线

目的 针对现有势函数在构造基于Metaball的过渡曲线时所存在的不足,构造了一类带参数的多项式势函数,并研究了该势函数在构造过渡曲线中的应用。方法 首先恰当选取一种带参数的多项式Bézier曲线模型,巧妙地利用该曲线模型在端点处满足的性质构造出带参数的多项式势函数,然后研究了所构造的势函数对过渡曲线的影响,最后给出了基于能量优化法的最佳过渡曲线构造方法,并通过实例验证了其有效性。结果 带参数的势函数不仅能使过渡曲线在端点处达到拟C²连续,而且还可利用所带的参数对过渡曲线的形状进行调整。通过能量优化法确定势函数中参数的最优取值,可获得最为光顺的过渡曲线。结论 所提出的势函数缓解了现有势函数在构造基于Metaball的过渡曲线时的不足。另外,势函数的构造方法还具有普适性,从不同的曲线模型出发可构造出具有不同特性的势函数。     

融合Fisher准则和势函数的多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割算法复杂度高、分割效果欠佳等问题,提出了一种基于Fisher准则和势函数相结合的多阈值图像分割方法。首先对Fisher准则函数进行简化,再对简化后的Fisher准则采用递推算法降低计算复杂度,然后由直方图势函数方法确定图像的分割类数,最后将改进的Fisher准则用于多阈值图像分割,并对最终分割结果进行后续处理。实验结果表明,融合Fisher准则和势函数的多阈值分割方法不仅分割效果好,而且分割时间短,能够运用到实时应用的场合。     

上肢经肱骨截肢神经功能重建研究

表面肌电信号是一种安全、非侵入的电生理信息,作为实现直觉控制多功能肌电假肢系统的信息源而被广泛应用。由于经肱骨截肢者截肢的程度较高,残留的肢体肌肉少,缺乏足够的肌电信息源,无法实现多功能肌电假肢的直觉控制。目前现有技术是通过采用靶向肌肉神经功能重建的方法重建缺失肌电信息源。但目前国内尚未有关于截肢者残端神经功能重建方法的相关研究。因此,文章提出一种新型的神经吻合技术——目标神经功能替代术：采用靶向肌肉神经功能重建术与目标神经功能替代术相结合的方法,首次在国内对经肱骨截肢者成功实施了神经功能重建手术,成功建立了经肱骨截肢者神经功能重建模型,重建了因截肢而丧失的肌电信息。并采用高密度肌电技术对术前和术后的手-腕-肘部动作进行肌电信号采集,通过动作分类识别的准确率验证了该手术后肌电信息源重建的可靠性。这些结果初步验证了该方法可以为经肱骨截肢者残肢重建缺失肢体神经功能,并为直觉控制多功能肌电假肢提供潜在的信息源。     

基于时空势场修正多处理器城市拥堵并行聚类分析

为提升城市城市道路拥堵检测和治理效率,提出一种基于势场修正多处理器并行聚类的城市道路拥堵时空分析方法。首先,利用GIS四维空间时态数据给出城市道路拥堵的时空模型,并通过设置虚拟数据参数实现时间的低密度采样处理,获得城市道路拥堵路段时空规律性的有效检测;其次,基于势场修正法构建多处理器并行聚类方法,分别设计了距离矩阵、邻域半径和密度函数的并行化多处理计算方法,并实现了并行聚类算法设计,同时给出上述并行计算过程的计算复杂度分析定理;最后,以北京市为试验区,对所提城市道路拥堵分析算法性能进行了验证,实验结果表明,所提方法可实现城市城市道路拥堵情况的快速有效检效检测分析,可为城市道路拥堵管理提供数据支撑。