云计算环境下资源调度系统设计与实现

在云计算环境下,对开放的网络大数据库信息系统中的数据进行优化调度,提高数据资源的利用效率和配置优化能力;传统的资源调度算法采用资源信息的自相关匹配方法进行资源调度,当数据传输信道中的干扰较大及资源信息流的先验数据缺乏时,资源调度的均衡性不好,准确配准度不高;提出一种基于云计算资源负载均衡控制和信道自适应均衡的资源调度算法,并进行调度系统的软件开发和设计;首先构建了云计算环境下开放网络大数据库信息资源流的时间序列分析模型,采用自适应级联滤波算法对拟合的资源信息流进行滤波降噪预处理,提取滤波输出的资源信息流的关联维特征,通过资源负载均衡控制和信道自适应均衡算法实现资源调度改进;仿真结果表明,采用资源调度算法进行资源调度系统的软件设计,提高了资源调度的信息配准能力和抗干扰能力,计算开销较小,技术指标具有优越性。     

面向航空空管无线通信系统的冲突广播包功率自动控制方法

为提高航空空管无线通信系统的输出稳定性,提出基于负载均衡调度的冲突广播包功率自动控制方法.构建航空空管无线通信系统传输信道模型,调节传输信道模型中的输出均衡,结合扩频序列重组方法抑制影响输出均衡的冲突广播包,构建冲突广播包功率估计模型,利用负载均衡调度方法实现信道均衡和冲突广播包功率自动控制.仿真结果表明,采用本文方法可实现航空空管无线通信系统的冲突调节和自适应控制,输出信道均衡性较好,冲突广播包功率控制稳定性较强.     

基于物联网技术的异构集群动态负载均衡算法

为提高异构集群的动态负载均衡性,引入物联网技术中的传感技术构建异构集群信道传输模型,然后采用动态加权方法配置输出信道,并完成对信道特征的分解;在建立信道模糊重组结构模型的基础上,采用噪声干扰抑制方法对异构集群通信信道进行多径干扰抑制,并结合波特间隔均衡采样方法控制信道输出的均衡性,通过模糊度均衡配置和空间均衡调度过程实现对异构集群动态负载的均衡处理。仿真结果表明,采用该方法进行异构集群负载调度的均衡性较好,可降低输出信号的误码率,提高异构集群的输出均衡性和自适应控制能力。     

数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度算法

为了实现数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错性,提出一种基于自适应反馈均衡和码元调制技术的数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度模型。首先构建路由冲突下的数据中心巡检机器人信息平台传输信道模型,优化数据中心巡检机器人信息传输协议。然后采用模糊C均值聚类的方法进行巡检机器人信息融合,结合自适应反馈均衡方法进行巡检机器人信息传输的信道均衡设计,采用码元调制方法进行信息平台的实时任务容错调度。最后进行仿真实验。结果表明,采用该方法进行数据中心巡检机器人信息平台实时任务调度的容错性较好,信息平台的信道均衡性较强,提高了数据中心巡检机器人信息平台的任务实时调度能力。     

基于相似性度量的无线网络数据传输信道优化

在无线网络数据传输和通信过程中,由于网间路由的损伤和通信码元之间的码间干扰,导致数据传输信道失衡,需要对无线网络数据传输信道进行抗干扰滤波和均衡设计,实现无线网络数据的高保真性传输。传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化,随着通信信道载波数量的增长,导致信道均衡稳定性不好。提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法,通过构建无线网络系统模型和信道模型,对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取,以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进,实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计,提高数据通信码的保真性传输能力。仿真结果表明,采用该算法能有效实现无线网络数据传输信道优化构建,信道的均衡性能和抗干扰性能较好,降低了数据传输的误比特率。     

基于线性模型的信道质量估计算法

针对自适应卫星通信中对信道质量估计的需求,在加性高斯白噪声信道条件下,以信干噪比(SINR)作为表征信道质量的参数,提出一种信道质量估计算法.给出矩估计法和判决数据估计法的数学分析,利用指数加权因子对噪声加干扰的功率进行平滑.提出基于矩估计和判决数据估计的线性模型对SINR估计的算法,分析该模型的均方误差,同时搜索最佳...     

短波通信中的自适应均衡技术研究

根据短波信道的时变衰落特征，对多种自适应均衡结构和自适应算法进行了分析比较，提出了一种适合短波信道的自适应均衡方案。通过理论分析和计算机仿真可以证明，该方法与传统的自适应判决反馈均衡相比具有更加优异的性能，而与采用最佳均衡结构的最大似然序列估计算法相比又极大的降低了运算量。最后，给出了采用该均衡方案的实现的全数字QPSK解调器的设计框图及均衡效果评估。     

一种基于判决反馈的半盲信道估计方法

无线移动通信MIMO-OFDM系统中,为了减小对导频的依赖性,针对平坦瑞利衰落信道提出了一种基于判决反馈的半盲信道估计方法。该方法使用LS算法结合导频对信道进行初始估计,然后利用初始的信道估计结果得到下一个OFDM符号对应的天线发送信号,最后利用自适应滤波稳态跟踪特性对后面的信道进行跟踪,并将恢复出的信号反馈到滤波器输入端作为后续估计的输入。仿真结果表明,该半盲信道估计方法在平坦瑞利衰落信道下,相比于基于导频的LS信道估计方法具有更好的稳态性能。     

基于判决反馈结构的自适应均衡算法仿真研究

在数字通信中,接收信号通常会受到码间干扰的影响,尤其是在多径衰落无线信道环境中,这种现象更为严重。采用自适应均衡技术可以对信道响应进行补偿。由于在数字通信系统中,信道往往为非最小相位系统,此时线性均衡器性能不佳,因此该文对比研究了非线性结构的自适应波特间隔判决反馈均衡器和自适应分数间隔判决反馈均衡器,并对其性能进行了计算机仿真。仿真结果表明,对于非最小相位信道,自适应分数间隔判决反馈均衡器的性能优于波特间隔判决反馈均衡器。     

无线传感器网络数据传输延时分配算法

为了提高箭载无线传感网络对火箭温度、冲击、热流等物理参数的处理能力,需对所采集的数据进行自适应延时分配,因此设计一种基于时隙窗口间隔均衡控制的无线传感器网络数据传输延时分配算法。构建火箭温度、振动、冲击等参数的数据采集模型,采用分布式网格均衡配置方法对无线传感器网络中的节点进行均衡部署；结合最短路径寻优方法使数据采集过程中的信道分配达到均衡,构建数据采集最短路径寻优控制模型,采用输出比特序列重组方法进行数据采集过程中的传输延迟配置；结合码元调节技术对数据传输进行自适应扩频调节,利用时隙窗口间隔均衡控制方法实现无线传感器网络数据传输延时分配。实验结果表明,采用该方法进行无线传感器网络数据传输延时分配的自适应性较好,输出稳定性较强、分配输出错误率低,有效性更强。     

Pipelined functional link artificial recurrent neural network with the decision feedback structure for nonlinear channel equalization

This paper presents a computationally efficient nonlinear adaptive filter by a pipelined functional link artificial decision feedback recurrent neural network (PFLADFRNN) for the design of a nonlinear channel equalizer. It aims to reduce computational burden and improve nonlinear processing capabilities of the functional link artificial recurrent neural network (FLANN). The proposed equalizer consists of several simple small-scale functional link artificial decision feedback recurrent neural network (FLADFRNN) modules with less computational complexity. Since it is a module nesting architecture comprising a number of modules that are interconnected in a chained form, its performance can be further improved. Moreover, the equalizer with a decision feedback recurrent structure overcomes the unstableness thanks to its nature of infinite impulse response structure. Finally, the performance of the PFLADFRNN modules is evaluated by a modified real-time recurrent learning algorithm via extensive simulations for different linear and nonlinear channel models in digital communication systems. The comparisons of multilayer perceptron, FLANN and reduced decision feedback FLANN equalizers have clearly indicated the convergence rate, bit error rate, steady-state error and computational complexity, respectively, for nonlinear channel equalization.     

网络数据动态传输与存储安全自动监测系统设计

为了提高网络数据动态传输与存储安全自动监测能力,进行监测系统优化设计,提出基于负载均衡调度和嵌入式总线传输控制的网络数据动态传输与存储安全自动监测系统设计方法。构建网络数据动态传输的信道均衡调度模型,采用随机线性均衡控制方法进行网络数据动态传输与存储过程中的信道自适应调度,提取网络数据动态传输过程中的模糊关联规则,采用自适应的链路转发控制方法进行网络数据动态传输与存储的安全监测和负载均衡调度。在嵌入式总线协议下进行网络数据动态传输与存储安全自动监测系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法进行网络数据动态传输与存储安全自动监测的稳定性较好,自适应控制能力较强,降低了网络数据动态传输的误比特率。     

阶数自适应可变均衡器算法的研究与仿真

自适应判决反馈均衡器（OVE）f~跟踪信道时变响应并自动调整抽头系数,解决数字通信中因信道衰减和噪声引起的符号间干扰问题,从而大大降低通信系统误码率。针对在自适应均衡过程中均衡器阶数难以确定的问题,根据最优估计理论,分析判决反馈均衡器结构,研究DFE的抽头长度对均衡器均方误差性能的影响,在此基础上提出阈值可变动态长度算法,找出最小均方误差与滤波器阶数之间的折中。Matlab分析和仿真结果显示,当信道衰减和符号问干扰较严重时,均衡器阶数收敛在30阶左右,且误差可以收敛在较小范围内跟踪信道响应,并在瞬时累计均方误差准则下收敛到滤波器最优阶数。     

Legendre神经网络非线性信道均衡

在分析Chebyshev正交多项式神经网络非线性滤波器的基础上，利用Legendre正交多项式快速逼近的优良特性以及判决反馈均衡器的结构特点，提出了两种新型结构的非线性均衡器，并利用NLMS算法，推导出自适应算法．仿真表明，无论通信信道是线性还是非线性，Legendre神经网络自适应均衡器与Chebyshev神经网络均衡器的各项性能均接近，而Legendre神经网络判决反馈自适应均衡器能够更有效地消除码间干扰和非线性干扰，误码性能也得到较好的改善．     

基于非平稳时频分析的无线网络信道均衡算法

在无线网络数据通信中,由于阵元码间干扰导致信道具有非平稳特性,产生信道失衡效应,需要进行信道均衡设计,提高无线网络的数据传输性能.传统方法采用Hilbert变换扩频方法进行通信信道均衡,通过Hilbert变换使离散数据解析化,由于信道多径扩展导致码间干扰,为了提高信道均衡效果,提出一种基于非平稳时频分析的无线网络信道均衡算法.构建无线网络数据传输的空间多径信道模型,采用时频分析方法进行通信信号码间干扰抑制处理,采用提取的时频特征对通信信道进行正交频分复用分解,采用时频特征分析方法,对相位偏移进行空间码元重组,去掉路径相移偏量,实现信道均衡.仿真结果表明,采用该算法具有较好的信道均衡性能,能有效抑制通信信道的码间干扰,降低无线网络数据通信的误比特率,改善通信质量.     

基于单片机的磁通门传感器非正交性校正研究

为提高对磁通门传感器误差校正的能力,该文提出基于单片机的磁通门传感器非正交性误差校正方法。构建磁通门传感器非正交性约束参数模型,结合PI调节器对磁通门传感器的节点进行部署设计;在输出振荡模式约束下设计磁通门传感器的组网结构,结合ZigBee组网协议实现传感器路由探测;在自适应反馈调节方法的约束下,结合最短路径寻优控制过程实现磁通门传感器非正交性误差补偿抑制,通过自适应扩频处理方法对传感器的信道输出进行补偿,并提取传输信道的关联特征量,结合信道均衡控制方法进行磁通门传感器网络的输出误差补偿;采用单片机对磁通门传感器校正过程进行集成控制,提高磁通门传感器输出过程的自适应信息处理能力。仿真结果表明,采用该方法进行磁通门传感器非正交性误差校正过程的稳定性较好、传输损耗较少,输出结果误码率较低,有效提高了传感器的信息输出的准确性。     

基于稀疏特征的备份数据传输路径自适应规划仿真

以网络信道通信能力为依据,进行备份数据传输路径规划时,盲信道估计过程的丢包率较高。由此,提出基于稀疏特征的备份数据传输路径自适应规划仿真。深入分析备份数据传输流程,建立数据路径传输模型,依托于标准LMS滤波器,结合稀疏特征提取结果,设计数据传输网络信道估计算法,了解不同网络信道通信能力。根据通信干扰图计算每个信道的干扰情况,生成无干扰信道分配机制,通过逆向搜索的方式,获取备份数据传输路径自适应规划结果。仿真实验结果表明：所提方法与应用后,规划路径的网络平均丢包率降低了21.94%、17.98%,更好地保证了备份数据完整性。     

基于局部离群点检测算法的电力通信网络拥塞安全控制方法

针对电网运行数据堵塞程度较高,传输安全性较差的问题,提出了基于局部离群点检测算法的电力通信网络拥塞安全控制方法。通过电力通信网络的通道模型与路由监测协定,凭借波特间隔均衡法优化节点布局,结合自适应偏差补充调整反馈,均衡通道。针对储存空间、带宽容量、CPU处置功能等主要拥塞因素,分析数据密度估计值,并在带宽函数中加入邻域平均距离得到局部密度,推导出数据的局部离群点,通过调节离群点大小断定和控制电力通信网络。实验证明,所提方法能够精准检测出电力通信网络是否拥塞,及时调节通信数据,降低堵塞程度,保证信息可以安全传输。