组播路由调度的神经网络方法

本文探讨了在高速包交换计算机网络中，具有端到端时延及时延抖动限制的组播路由问题。首先给出了此类问题的网络模型及其数学描述，然后提出了基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的组播路由优化算法。实验表明，本算法能根据组播应用对时延的要求，快速、有效地构造最优组播树，有较强的实时性。     

一种支持QoS的拓扑自适应动态组播路由算法

YAM、QoSMIC、DSDMR等一类支持QoS的动态组播路由算法允许组播成员动态地加入和离开，同时为接收方提供多个可选择的组播接入路径，以满足不同应用的QoS需求。但这些算法普遍存在控制信令开销大和结点加入时延长，可扩展性不好等问题。本文在分析这些算法的基础上，提出改进的支持QoS的动态组播路由算法，即拓扑自适应动态组播路由（Topology Adaptive Dynamic Multicast Routing，TADMR）算法。该算法避免了以往算法中大部分盲目的路径搜索，并使结点加入时延不再受限于固定的等待时钟，而与网络拓扑相自适应。性能分析和仿真结果表明，该算法具有较低的控制信令开销和结点加入时延，适用于各种网络规模和群组规模，具有良好的可扩展性。     

一种新的QoS保证的快速组播路由算法

提出了一种新的服务质量保证的组播路由算法。算法使用了一个修改的斯坦利树近似算法来构建时延有界的低代价组播树，再通过最小时延路径与其他尚不在组播树的组内节点连接，并消除环路。理论和仿真表明，新算法与其他一些时延有界组播路由算法一样有较好的性能。并且有较小的复杂度。     

一种改进的时延受限低代价光组播路由算法

针对光网络时延受限光组播路由计算复杂度高的问题,提出一种基于改进的和声搜索求解时延受限光组播路由的算法。论文通过引入自适应的和声记忆保留率及微调概率提高和声算法搜寻到全局最优光组播树的能力;算法设计了一个能够保持备选光组播树多样性的动态适应度函数以扩大光组播路由的搜索范围;同时,算法在初始化和声库时采用精英保留策略简化和声迭代过程。仿真结果表明,提出的改进算法能够求得代价更低的光组播路由,且算法在较大光网络规模下具有较好的收敛稳定性。     

时延和时延抖动约束的低费用多播路由算法

为了有效支持交互式实时组播业务,不仅要考虑时延约束,而且要考虑时延抖动约束,同时还需高效管理网络资源,以降低多播费用。本文提出了一种新的时延和时延抖动约束的低费用我播路由启发式算法,仿真结果表明该算法复杂度较低,时延抖动较小,又降低了网络费用,是一种快速有效的多播路由算法。     

有时延及时延差别约束的最小代价组播路由问题

本文把有时延、时延差别约束的组播路由问题提到优化的层次上,提出了有时延、时延差别约束的最小代价组播路由优化问题,并证明此问题是NP－complete问题。继而提出了一种基于动态罚函数法的启发式遗传算法以及解该问题,并分析了算法的复杂度。仿真表明,本文算法是有效的、稳定的。在满足两种约束的情况下,能够使网络代价优化。     

基于遗传算法的路由选择问题的研究

为了在一个通信网络中,找到多源点到多目的点的路由总代价最小的符合带宽-时延约束的路由集,根据服务质量组播路由的特点,结合遗传算法的寻优特性,采用一种求解带宽-时延约束的两层遗传算法的方法,进行了理论分析和实验验证,取得了多源点到多目的点组播路由集的代价数据。结果表明,所提出的算法可以有效找到多组播路由问题的优化解。     

一种基于带宽和时延约束的分布式组播路由算法

针对已有分布式组播路由算法在寻找QoS路由时的低成功率问题,本文提出了一种新的基于带宽和时延约束的分布式组播路由算法-QDMR(QoS-based Distributed Multicast Routing).在为新组播成员搜索连接到组播树的可行路径时,QDMR算法使用RBMF(Reverse Best Metric Forwarding)转发算法代替RPF(Reverse Path Forwarding)转发算法,从而优先搜索满足带宽和时延约束要求的路径,然后才考虑代价的优化.模拟分析表明,QDMR提高了路由搜索的成功率,并且降低了协议开销.     

基于遗传算法优化的QoS组播路由算法

QoS组播路由技术作为网络多媒体信息传输的一种核心技术,下一代网络中的QoS组播路由的优化算法已经成为目前研究的一个热点。针对QoS组播的网络模型,提出一种适用于下一代网络的组播路由算法能够更好的满足下一代网络的QoS组播需求显得尤为重要。本文讨论了遗传算法优化的QoS组播路由算法,最后探讨了下一代网络QoS组播路由算法的研究方向。     

基于遗传算法的时延受限代价最小组播路由选择方法

目前多媒体业务的涌现对网络提出了更高的要求。希望既能满足实时性，又能够高效地利用网络资源。本文提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法，该方法在满足时延限制条件的基础上寻找代价最小的组播树。实验表明，该算法收敛速度快，可靠性高，能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

基于改进多项式拟合的红外焦平面非均匀校正方法

两点法是基于定标数据的线性校正方法,其动态范围窄且校正精度差,在应用中难 以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化带来的漂移的影响。在分析两点校正法的基础上,提出 了一种多项式拟合与单点校正相结合的改进算法以消除探测器的非均匀性,解决了探测器系数随环境变化产生 漂移的问题。     

基于EGA与Alopex算法的非可微函数混合全局优化算法

遗传算法是一种全局化算法,能以较大概率搜索到全局最优解。本文将Alopex算子嵌入到保留最优个体遗传算法（EGA）中,对非可微或求导困难函数从而得到既能以较大概率搜索全局极值,又能进行局部细致搜索的混合全局优化算法;并对其全局收敛性和计算效率作了证明与分析。数值计算结果表明该算法优于求解函数优化的EGA和Alopex算法。     

基于加权BF-TOPSIS的多属性决策方法研究

BF-TOPSIS算法结合置信方程和TOPSIS算法,能够有效处理多属性决策问题。加权BF-TOPSIS(WBFTOPSIS)算法是对BF-TOPSIS算法的有效推广,保留了BF-TOPSIS算法的优越性。文章首先对BF-TOPSIS算法的归一化问题进行详细推理分析,并给出BBAs构造的一种新的证明。通过分析BF-TOPSIS算法BBAs构造的实际意义,提出WBF-TOPSIS算法,并给出加权系数的最优化表达式。BF-TOPSIS算法是WBF-TOPSIS算法的一种特殊情况。相比于BF-TOPSIS算法,WBF-TOPSIS算法能够做出更优的决策结果;最后算例分析验证了所提算法处理多属性决策问题的优越性性。     

正弦波信号频率估计快速高精度递推算法的研究

该文提出了一种正弦波频率估计的频偏校正算法,结合M-Rife算法精度高和频偏校正算法运算量小的特点,研究了一种快速高精度正弦波信号频率估计的递推算法。先对一个较短的截短信号序列用M-Rife算法进行频率初始估计,以此作初始值用频偏校正算法对一个更长的截短信号序列进行估计得到更精确的估计频率,并依此类推,在最后一步递推时,用M-Rife算法得到最终的估计频率。在信号序列较长时,该算法的运算量小于做一次FFT。仿真结果表明,该算法性能稳定,估计方差接近克拉美-罗限(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),与M-Rife算法相仿。该算法便于实时地实现高精度频率估计。     

基于灰度控制的任意端点直线反走样算法研究

针对使用灰度控制算法不能准确绘制端点不在像素中心点的直线的问题,结合Wu算法,提出了一种基于灰度控制的任意端点直线反走样算法。介绍了Wu算法思想和灰度控制反走样算法,对两种算法进行数学分析,提出灰度控制不能解决的问题及问题产生的后果。结合Wu算法提出了新的基于灰度控制的算法,新算法减少了距离计算和灰度转换的计算,同时解决了任意端点直线的反走样问题。对新算法的效率和反走样效果进行仿真计算。仿真结果表明,新算法比Wu算法效率更高,绘制直线所用时间平均减少33.91%;新算法比灰度控制算法绘制直线更准确,特别是在直线移动的过程中,有较好的动态显示效果。本文提出的新算法,效率较高,显示效果较好,具有很高的应用价值。     

图像边缘检测算法的设计和研究

针对经典的边缘检测算法均涉及梯度的运算,存在对噪声敏感、计算量大等缺点的问题,为了找到一种检测效果好、计算量相当的图像边缘算法,提出了只基于对周边像素的灰度比较,完全不涉及梯度运算的SUSAN算法。主要研究了SUSAN算法,并比较了主流的Prewitt算子,Gauss—laplace算子,Canny算子的边缘检测算法,经Matlab仿真实验后,确定该算法不需要计算微分,计算量小,进一步减少了噪声的影响,且SUSAN算子控制参数的选择很简单,任意性较小,所以比较容易实现自动化的选取,是一种非常有效的算法。     

基于二次质心的无线传感器网络定位算法

节点的定位是无线传感器网络中的一种重要技术。提出了一种新的无线传感器网络定位算法——基于二次质心算法的定位算法,与以往的基于三边测量的加权质心方法不同,该算法改进了对未知节点位置的估算方法,一定程度上避免了因多次估算质心而产生的累积误差,提高了定位精度。仿真表明,该算法的定位精度较之前的三边测量方法提高了约19%。     

Locally optimal soft handoff algorithms

The design of soft handoff algorithms for cellular radio systems is considered. The design problem is posed as a tradeoff between three metrics: the rate of handoffs, the mean size of the active set, and the link quality. It is argued that the algorithm that optimizes the tradeoff among these metrics is impractical. Hence, a locally optimal (LO) handoff algorithm is derived as a practical approximation to the optimal handoff algorithm. The LO algorithm is shown to yield a significantly better tradeoff than the static threshold handoff algorithm used in second-generation code-division multiple-access (CDMA) systems. It is also shown that the dynamic threshold algorithm, which is an ad hoc algorithm proposed for third-generation CDMA systems, achieves nearly the same performance as the LO algorithm. Thus, an analytical justification is developed for the dynamic threshold algorithm. Further, the handoff algorithm design is separated into independent design problems on the forward and reverse links. The forward link LO algorithm is shown to be computationally intensive but is also shown to be closely approximated by the simpler reverse link LO algorithm.     

基于可变阶数的集员滤波仿射投影算法

为了解决传统集员滤波仿射投影(SM-AP)算法收敛速度与稳态失调和计量复杂度之间的矛盾,提出一种新的数据选择性仿射投影算法。此算法在传统SM-AP算法的基础上,引入可变阶数(也称数据重用因子),称为基于可变数据重用因子的集员滤波仿射投影(VDRF-SM-AP)算法。通过利用步长提供的信息,此算法可以自动地分配数据重用因子,实现了在初始阶段数据重用因子大,收敛后数据重用因子小的目标,从而既保证了收敛速度又降低了稳态失调。通过理论分析和仿真验证,新算法的整体复杂度比其他传统的SM-AP算法低很多,同时保留了传统的SM-AP算法的快速收敛特性,但是却能达到更小的稳态失调。     

一种新型盲均衡算法－RG算法的研究

本文提出了一种新的盲均衡算法－ＲＧ算法，它保持了Ｇｏｄａｒｄ盲均衡算法收敛性能好的特点，其误码性能也优于Ｇｏｄａｒｄ盲均衡算法，尤其是对ＭＰＳＫ调制系统。理论分析及计算机模拟表明，ＲＧ算法是一种性能优良的盲均衡算法。