基于信道选择的认知无线网络路由协议

为保证认知无线网络路由的稳定性,减少信道切换次数,降低端到端时延,提出基于信道选择的路由协议。以信道可用概率和信道切换时延为信道选择标准,在确保信道可用的前提下,选择端到端时延最短的路由进行数据传输,提高路由的时延性能和数据投递率。仿真结果表明,与TDRP、PUC-JRCA协议相比,该协议在数据包传输时延、数据投递率方面有明显改善。     

智能天线赋形中的改进遗传算法的应用

在介绍基本遗传算法和量子遗传算法的基础上,提出了基于基本遗传算法和量子遗传算法的混合遗传算法,并将此改进算法应用于智能天线的赋形研究,仿真结果表明改进的遗传算法在智能天线赋形的速度和精度上都有很大的提高。     

基于自适应模糊调节的多速率采样方法

针对复杂大系统和远程控制系统中采样速率的随机性问题,提出了一种基于自适应模糊调节的多速率采样方法。模糊调节器可根据调节规则将不同采样周期映射到相应的等级,实现自适应多速率采样。描述了实验过程,并给出了相关数据及结论。     

一种多用户协作博弈的视频机会传输路由算法

移动用户间日益普及的视频数据传输,使得传统无线通信网络上的流量爆炸性增长问题变得愈发严重,而基于D2D通信的数据机会传输被认为是能够实现数据卸载的有效方法.然而在移动机会网络中,数据传输主要通过数据复制和机会转发而实现.为了获得较高的投递率和较低的投递时延,数据复制往往被过度使用,冗余的数据包不仅会消耗大量的设备和网络资源,还会增加网络的传输负载,降低网络性能.对于视频数据传输,由于其较强的持续性和远高于一般标量数据的数据量,该问题会更加突出.因此,基于多人协作博弈,提出了一种面向视频传输质量的机会路由算法VOR-MG,实现对视频传输质量和传输开销的优化.具体来讲,首先建立视频数据包的边缘质量增益模型,然后把多用户相遇时的视频数据传输建模为一个多用户协作博弈,最后,基于其纳什最优解来对每个视频数据包的复制或者转发进行决策,从而保证在视频传输质量最优的情况下,使得网络中的视频数据包备份个数最少.基于合成数据集和真实数据集的仿真结果表明：其视频传输质量比对比算法高出1 dB~2dB,但是平均最大数据包备份数仅为同类算法的25%左右.     

基于双门限能量检测的认知车联网协作频谱感知

为了解决认知车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于双门限能量检测的认知车联网协作频谱感知方法。该方法在单门限值的基础上引入范围内车辆数改进为双门限值,设置双门限中间部分为不判决区域,舍弃了受到噪声严重干扰而落在不判决区域的车辆次用户本地判决结果,达到增加次用户频谱感知成功率的目的,从而提高频谱利用率。仿真实验结果证明,提出的频谱感知方法可以在不同车辆密度、信噪比条件下有效提高频谱检测概率。     

基于IEEE 802.15.6的无线体域网自适应MAC协议

针对无线体域网MAC协议自适应性不高且能效低的问题,提出一种基于IEEE 802.15.6的无线体域网自适应MAC协议（A-MAC）。对IEEE 802.15.6的超帧结构进行改进,竞争接入阶段和非竞争接入阶段的长度根据产生各优先级数据的节点所占的比例进行调整。竞争接入阶段又被划分为三个子阶段,子阶段的长度根据数据优先级情况进行动态调整。所有节点在竞争接入阶段按照信道接入策略竞争接入信道。最后仿真结果表明,在吞吐量、能耗和网络时延方面,使用A-MAC协议的网络性能明显优于使用IEEE 802.15.6 MAC和CA-MAC协议的网络性能。     

基于频域和复杂信号检测的语音活动检测方法

提出了一种基于频域信噪比和复杂信号检测的语音活动检测方法(VAD)。首先对每一帧语音信号进行傅利叶变换,将频域内信号划分成几个频带,求得每一个频带的信噪比,利用估计得到的噪声能量产生一个阈值,并进行VAD的预判,得到一个判定结果。其次,利用音乐信号的相关性,将高通后自相关系数与阈值进行比较,得出另一个判定结果。最后,联合两个判定结果,得出最终的判定。实验表明,这种算法可以较好地应用于复杂语音活动检测。