一种基于合同理论的动态频谱分配模型

针对认知无线电技术中的频谱分配问题,考虑一个主用户和多个次用户的认知场景,提出一种基于合同理论的动态频谱分配模型,并引入粒子群优化算法对模型进行求解。模型中,主用户对不同次用户提供不同质量的频谱资源以获得收益最大化,达到优化资源分配、提高频谱利用率的目的。经仿真分析验证,该模型下获得的系统效用接近理论上可获得的最大系统效用,具有实际应用的可行性。     

认知无线网络中基于隐马尔可夫预测的P-CSMA协议

针对非对称信息环境下的无线资源竞争问题,提出一种基于隐马尔可夫预测的P-CSMA协议,该协议中采用随着竞争信道的非授权用户数变化而改变的动态接入概率。非授权用户通过隐马尔可夫预测模型来判断博弈的对手是否参与信道竞争,提升了博弈的信息准确度,使得非授权用户能在非对称信息环境下选择最佳的接入概率以最大化自身效用。仿真表明,相比其他协议,基于隐马尔可夫预测的P-CSMA协议能够较好地提升系统的信道利用率。     

基于GWO-SVM的电压暂降扰动源识别

针对电压暂降扰动事件发生频繁、扰动种类多样,难以有效识别扰动源的实际情况,结合电压暂降扰动信号的时-频特性、灰狼优化算法(GWO)和支持向量机(SVM)分类模型,提出了一种电压暂降扰动源识别新方法。通过S变换对电压暂降扰动信号进行多分辨率时-频分析,从S变换结果矩阵中提取出信号的特征曲线,建立6类电压暂降混合扰动信号的8个特征量。构建GWO-SVM一对余(OVR)分类器,以提取出的特征量作为输入,对扰动源进行分类识别。基于MATLAB/Simulink构建电压暂降模型,经仿真验证分析,该方法可以有效识别电压暂降扰动源,也为电压暂降扰动治理提供必要的技术支撑。     

动物源性食品安全之我见

随着全球经济一体化和食品贸易国际化,食品安全已经成为一个重要的世界性公共卫生问题,尤其是动物源性食品的安全已成为世界关注的焦点,也是世界性攻关难题.