MS休眠窗口叠加增长算法及其性能分析

针对休眠窗口的大小会影响移动站点节能性能及接收数据帧平均响应时间的问题,提出一种叠加增长算法,从而达到较好的节能效果且具有较短的平均响应时间。该算法定义第K个休眠窗口长度是第K．1和K-2个休眠窗口长度之和,以减缓各休眠周期内休眠窗口增长的速度。仿真结果表明,该算法在平均能耗和平均响应时间方面均优于IEEE802 16e规定的指数增长算法。     

IEEE 802.16e休眠模式算法的研究和改进

IEEE 802.16e为移动站点提供了大范围的无线接入,为了减少移动站点的功率消耗,它提出了一种节能机制休眠模式.移动站点在休眠间隔后进入监听间隔,检查其间是否有数据分组到达.如果有,它将进入清醒状态接收数据,否则,继续进入休眠间隔.草案中所提出的休眠模式指数增长算法在低业务量情况下,响应时间过长.文中提出了线性增长算法解决这一问题,理论分析了该算法的两个性能指标平均响应时间和平均能量消耗.并结合仿真实验,对比了这两种算法的性能,证实了后者具有较好的性能.进一步分析了休眠模式各个参数对上述两个性能指标的影响,对参数值的选取有重要帮助.     

IEEE802.16中基于非实时业务的节能算法

IEEE802.16系统中采用节能机制（PSM）来延长移动设备的电池使用寿命。针对非实时业务,IEEE802.16e和IEEE802.16m中的节能机制,通过令睡眠窗口指数倍增长来进行休眠,牺牲了大量的数据包响应时间来换取节能效果。为此,根据数据包到达的平均时间间隔,提出了一种动态设定移动终端（MS）睡眠周期的休眠算法nPSM。由基站（BS）在数据包到达时计算数据包平均到达间隔,并在下一次与移动终端通信过程中,通过下行数据包以捎带的方式将该信息传递给移动终端,作为后续休眠周期的长度。结合数学分析和仿真实验,验证了所提休眠算法相比现有针对非实时业务的节能算法,在低通信负载下,在减少数据包响应延时的同时提高了节能效果。     

基于自相似流的IEEE 802.16e休眠算法

为了减少移动站点的功率消耗,降低服务基站空中资源的使用,IEEE802.16e引入了休眠模式。移动站点与服务基站协商后进入休眠周期并暂时终止业务服务。休眠模式算法目前研究工作大都基于包到达服从泊松过程的假定来设计与分析算法,但研究表明,数据包到达的时间间隔遵循类似Pareto分布的重尾分布。针对网络流量的自相似特性,提出指数递减的休眠模式算法。理论分析与实验表明,此算法在平均响应时间和平均能量消耗方面都要优于IEEE802.16e协议所建议的指数递增休眠模式算法。     

IEEE802.16e的休眠模式性能评估与优化

IEEE802.16e终端具有移动性,导致其系统配置受限于电池容量。而休眠模式作为移动终端的必备功能,它能有效地管理有限的电池容量,延长移动终端的单次充电使用时间。该文回顾了IEEE802.16e移动终端休眠模式的3种功率节省类型,通过建模移动终端的休眠模式,研究了多种功率节省类型相组合的情况,探讨了休眠模式状态下移动终端的平均能量消耗和平均能量节省问题。通过系统模型仿真,提出了基于参数配置变化的休眠模式性能评估及优化的方法。     

IEEE 802.16e中节能类型Ⅰ的排队性能分析

根据IEEE 802.16e中的休眠模式节能类型Ⅰ的工作机制,建立休假长度呈指数变化的多重休假排队模型。给出稳态队长、平均等待时间、平均忙循环等排队参数。推导出能量节省率和平均响应时间性能指标的表达式,通过数值例子得到系统性能指标与初始休眠窗口大小的依赖关系。     

IEEE802.16e睡眠模式的改进和硬件设计

IEEE802.16e标准支持终端的移动性,能量消耗成为非常重要的问题,因此,标准提出了节能机制睡眠模式减少移动站点（MS）的功率消耗。草案中提出的睡眠窗口指数增长算法在低业务量情况下,响应时间过长。提出了指数加权滑动增长算法解决这一问题,理论分析了新算法的平均响应时间和平均消耗能量两性能指标,对算法进行了硬件设计和整体系统的硬件结构设计,通过仿真对比了这两种算法的性能,证实后者在现实应用环境下具有较好的性能。进一步分析了睡眠模式各参数对上述性能指标的影响,对参数值的选取有参考价值。     

计数器驱动的IEEE 802.16e休眠模式研究

为了降低移动终端的能量消耗以及对基站空口资源的占用,IEEE 802.16e标准定义了休眠模式。针对计数器驱动的休眠工作模式与IEEE 802.16e标准不能较好兼容的局限,提出了改进的计数器驱动休眠算法,建立马尔可夫链模型分析其性能,推导出平均时延、平均功耗与计数器门限值等参数之间的内在关系,在此基础上给出了不同QoS要求的连接所对应的参数设置方案。     

IEEE802.16e中休眠模式的建模与分析

为提高IEEE 802.16e中Ⅰ-型节能方案的服务质量,用马尔可夫到达过程刻画数据流的到达,建立带有多重异构休假的离散时间DMAP/G/1排队模型.采用分解定理方法和Little公式完成该排队模型的理论,分析并导出IEEE 802.16e中休眠工作模式下能源节约率和数据包平均延迟时间等系统性能指标.通过数值例子证明,...     

移动宽带城域网节能类型Ⅱ的性能分析

为了有效分析移动网络中移动站点的节能效率,研究了应用于移动宽带城域网的IEEE802.16e节能类型Ⅱ的工作原理,建立了一个具有两种休假机制,且在一种休假机制内可以传输少量数据帧的多重休假排队模型;构建了由能量节省率、系统切换率和数据帧平均响应时间等组成的指标体系,并给出了各个性能指标的解析表达式.通过数值示例,刻画了系统性能与系统参数的依赖关系,表明了该模型的可行性与有效性.     

基于Fisher 判别分析的过程运行状态在线评价

为了实时掌握生产过程运行状态, 提出一种基于Fisher 判别分析(FDA) 的过程运行状态在线评价方法. 提出 离线数据分类与识别算法, 以识别不同稳定运行状态的建模数据及其对应的状态等级; 利用FDA提取各个稳定运行 状态的特征属性, 建立评价模型; 在线评价时, 通过“时间窗口”数据特征与各个状态等级的相似度, 实时评价过程运行状态. 将所提出的方法应用于某湿法冶金过程的仿真结果验证了该方法的有效性.

     

Design and performance analysis of adjustable window functions based cosine modulated filter banks

In this paper, design and comparative analysis of adjustable window functions based cosine modulated filter banks are analyzed. Four adjustable windows, viz., Kaiser window, Saramäki window, ultraspherical windows and Roark?s transitional window are used to design prototype filters. Reconstruction error, which is used as an objective function, is minimized by optimizing the cutoff frequency of designed prototype filters. The gradient based iterative optimization algorithm is used. These optimized filters are later cosine modulated to obtain filter banks. The performances of filter banks are compared on the basis of reconstruction error and aliasing error.     

基于长期演进系统非连续接收机制的改进算法

为了使3GPP长期演进（LTE）系统可以根据不同业务的服务质量(QoS)要求来动态地调整非连续接收（DRX）周期,进而利用增加短时间内数据到达过程的相关性,提出了一种LTE系统DRX机制的改进算法。该算法通过引入增长因子实现睡眠周期的可变倍数增长,并且根据上一次睡眠模式状态阶数确定下一次初始睡眠间隔来降低能耗。算法建立了DRX机制的数学模型,并从能量消耗和时延方面进行分析,仿真结果表明该算法总体上具有更好的节能效果和时延特性。     

LEO卫星网络中一种改进的Vegas算法

针对SCPS-TP(Space Communications Protocol Standards Transport Protocol)协议的Vegas算法在LEO (Low Earth Orbit)卫星网络中吞吐量下降的问题,提出了一种自适应Vegas-AD(Adaptive)拥塞控制算法。该算法在分析Vegas的基础上,细化往返时延RTT的计算方法,使其能够更加精确地调整拥塞窗口;优化拥塞窗口的增长策略,提高了拥塞避免阶段的带宽竞争力;同时,提出基于网络拥塞程度的自适应窗口调整因子。仿真结果表明,Vegas-AD算法的带宽竞争力明显高于Vegas,并且该算法能较大幅度地提高网络吞吐量。     

拥塞窗口自适应的TCP拥塞避免算法

针对TCP Reno拥塞避免阶段拥塞窗口增长不够平滑的缺陷,在研究分析TCP Reno拥塞控制算法的基础上,提出一种基于拥塞窗口自适应调整增长因子的拥塞避免新算法——在拥塞避免阶段采用压缩特性的对数增长因子函数。在网络情况良好阶段,该因子增长速率大,以充分利用网络资源;而在逼近网络拥塞阶段,该因子以较小的速率增长,以避免过激的拥塞丢包。数学分析说明了新算法的可行性,并通过NS仿真对其吞吐量、公平性、友好性进行评估。仿真结果表明该改进的TCP拥塞避免算法的有效性。     

Stereo Matching Based on Dissimilar Intensity Support and Belief Propagation

A novel algorithm based on the window construction method using local edge detection is presented. Firstly, in order to construct the adaptive window, a virtual closed edge is formed around each pixel via second order differential operator. Secondly, a novel rule called Dissimilar Intensity Support (DIS) technique is proposed. This rule is used to distinguish support pixels with dissimilar intensity from those with similar intensity for each centered pixel. So that the performance of window-based cost aggregation computation is improved. Thirdly, belief propagation (BP) optimization algorithm is used to obtain the disparity. The experimental results based on Middlebury stereo benchmark show that the proposed algorithm has good performances.     

Noisy speech enhancement based on improved minimum statistics incorporating acoustic environment-awareness

In this paper, we propose a novel speech enhancement technique based on an improved minimum statistics (MS) approach incorporating acoustic environmental noise awareness. A relevant noise estimation approach, known as MS, tracks the minimal values if a smoothed power estimate of the noisy signal is within a finite search window. From an investigation of previous MS-based methods, it is discovered that a fixed size of the minimum search window is assumed regardless of the environmental conditions. To overcome this limitation, we initially determine the optimal window sizes in terms of the perceived speech quality according to a variety of noise types. We then assign a different search window size according to the determined noise type, for which we use a real-time noise classification algorithm based on the Gaussian mixture model (GMM). The performance of the proposed approach is evaluated by a quantitative comparison method and by objective tests under various noise environments. It was found to yield better results compared to the previous MS method.