时间表映射的LGD链路触发网络切换机制

接收信号强度对比理论和LMS预测理论的链路触发机制没有考虑到终端的移动情况,当终端的移动速度较低或者移动方向改变时,会造成无效的网络切换。综合考虑了预估计的网络切换时间,以及采用无线传播模型与移动速度计算出的理论时间,提出了基于时间表映射的链路触发机制。通过映射对比这两个时间表,设置静默时钟的时长,动态确定LGD触发时刻。仿真结果表明,算法不仅降低了无效网络切换率,而且可以节约系统资源。     

基于灰色预测的链路即将中断触发算法

及时有效的链路即将中断(LGD)触发机制对网络切换的性能有重要的影响。首先引入IEEE 802.21介质独立切换(MIH)标准,利用MIH提供的信息服务估计出网络切换所需时间,然后提出了一种基于灰色预测的LGD触发机制,通过估计的切换时间建立灰色预测模型,预测出终端的接收信号强度,动态确定触发时刻。并且为了降低预测开销,提出了基于信号衰减检测的灰色预测建模方法。仿真结果表明,算法实现了LGD及时有效地触发,而且可以减少不必要的预测开销,避免了终端资源的浪费。     

基于移动预测的垂直切换算法

无线信道是时刻变化的,连接质量也是不稳定的。为此,提出了一种基于接收信号强度(RSS)的移动预测算法,对无线连接质量做出预测以决定是否触发切换、什么时刻触发切换。该算法利用最近一段时间内获得的RSS抽样值,根据RSS的整体变化趋势,得出终端相对于接入点的移动方向、移动快慢、在接入点覆盖范围内的滞留时间等信息。为了评估其性能,考虑终端穿越无线接入点覆盖边缘的情况,仿真结果表明,这种方法可以有效减少不必要的切换次数,增大平均数据传输速率。     

基于移动终端的WLAN快速切换方案

移动终端在AP间切换产生的时延和抖动严重影响实时业务的质量。通过分析移动终端切换的过程和现有的改进方案,提出一种基于动态域值的扫描触发机制,有效地避免移动终端在静止和AP信号较好条件下的cache更新。在STA上实现基于动态域值触发扫描的分片cache的更新算法,该算法在保证cache及时更新的同时降低每次更新cache的开销且能有效减小切换时延。     

基于灰色预测模型的跨层切换优化

随着移动互联网的飞速发展,无线通信一直在寻求一种更好的支持无缝切换的机制。首先使用改进的指数加权移动平均算法对接收信号强度进行平滑处理,然后提出了一种在移动WIMAX环境中基于运动预测的快速跨层切换机制。使用灰色预测模型可以预测移动用户的接收信号强度。在预测模型的帮助下,3层切换可以提前2层切换触发,因此总的切换时延可以降低。     

基于加速度预测的异构网络切换算法

本文为高速移动终端提供一种基于加速度预测的异构网络垂直切换算法,使用场景如高速公路的直线路段.利用加速度预测算法得到下一采样时刻的速度,将预测速度与采样时间相乘得到终端运动距离,然后将所得到的运动距离与当前终端的位置进行矢量叠加得到下一时刻的位置.最后利用距离与信号强度之间的关系分别对下一采样时刻的WIMAX网络和LTE网络的信号强度进行预测.根据预测到的信号强度,结合经典的基于驻留时间和迟滞电平算法,提出了一种有效解决乒乓效应和切换延时的异构网络切换算法.通过实验可得,相比较于传统基于驻留时间算法,本算法在保证信号强度可靠的前提下,能减少约10%切换的次数,并降低切换延时.     

基于3G与WLAN网络改进的切换策略研究

传统垂直切换技术缺乏切换对称性的考虑,从而导致了切换过程计算复杂度较高。通过对3G和WLAN之间切换过程的分析,提出了基于背景扫描机制的滑动平均值预测法和坡度预测法的改进切换策略。其中滑动平均值预测策略首先实时地计算接收的信号强度平均值,然后统计新接收的信号强度小于该平均值的个数,最后做出切换决策;而坡度预测策略通过计算所接收信号强度的一阶导数来决定是否发起切换。这两种策略的结合使用提高了移动终端发起切换的效率,缩短了切换过程中处于无连接状态的延时。设计了移动终端穿过3G网络、WLAN及其重叠区域的实验,其结果显示切换延迟平均减少了40%,切换过程丢包率平均减少了35%。     

基于信道相关因子的自适应滤波模型及其应用

对信道衰落趋势进行预测,并有针对性地制定接收机策略,是改善无线接收机性能的一项重要课题.信道相关因子能一定程度反映了移动终端接收信号强度变化的规律,将信道相关因子引入自适应滤波模型的建立,并从理论上对模型的收敛速度和稳态特性进行分析.应用该模型对移动终端在衰落信道下信号强度的变化趋势进行预测,结果证明该方法具有良好的预测精度和较快的收敛速度.应用该预测模型的移动终端接收机在典型的衰落信道下解调性能得到一定程度的提高.     

基于dynFWA-SVM的WiFi室内定位算法

针对实际定位应用中室内环境复杂,传统的WiFi室内定位算法精度低、稳定性差、代价较高以及不同移动终端之间采集信号强度存在差异等问题,提出了基于dynFWA-SVM的WiFi室内定位模型.定位过程中,利用高斯滤波对信号进行除奇异值操作,同时采用信号强度差(SSD)位置指纹替代传统的接收信号强度(RSS)位置指纹;采用动态搜索烟花算法(dynFWA)优化支持向量机(SVM)参数,从而建立了dynFWA-SVM室内定位模型.实验结果表明:经高斯滤波处理后的SSD指纹可以有效提高定位的稳定性和可靠性,减小因不同终端采集信号强度存在差异对定位结果造成的影响,相较于粒子群优化(PSO)算法和烟花算法(FWA),dynFWA算法的优化效率更高,提出的dynFWA-SVM定位模型的定位误差更低.     

基于最小二乘支持向量机的双模控制

提出一种保证闭环系统稳定性的双模控制:采用预测控制将状态驱动到终端约束域,再利用局部线性控制将状态驱动到原点.在分析一类基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制的基础上,在常规的性能指标后附加了一个终端约束,并利用李亚普诺夫方法推导了确保闭环系统稳定性的4个充分条件.在此基础上,推导了基于最小二乘支持向量机的双模控制算法.仿真结果显示了算法的优越性.     

高速场景下基于位置信息的切换优化算法

高速场景下速度优化算法在提高切换成功率的同时，存在乒乓切换触发率急剧增加的问题。为了解决这一问题，通过分析迟滞余量和切换位置对乒乓切换率和切换成功率的影响，提出高速场景下基于位置信息的切换优化算法。该优化算法将迟滞余量与终端位置建立一次减函数关系，利用迟滞余量随终端远离源基站呈递减的趋势，解决在重叠带不同位置使用相同迟滞余量时所引发的乒乓切换触发率提高或切换成功率降低的问题。仿真结果表明，所提出的基于位置信息的切换优化算法与速度优化算法相比，可以实现在提高切换成功率的同时避免乒乓切换率增加。     

位置功率联合判决的高铁通信越区切换算法

随着我国铁路运输现代化进程的加快,高铁列车对通信信息技术的需求日益提升。越区切换是高铁无线通信移动性管理的重要部分,对提高通信质量和运营效率、确保运营安全具有重要意义。针对高铁列车切换性能差、乒乓切换率高的问题,提出一种位置功率联合判决的越区切换算法。以切换阈值作为约束条件并借助信道模型和测量信息计算得到最佳切换带,利用高铁列车的单向移动特点简化位置信息并优化切换流程,以有效避免乒乓切换现象。考虑到车载多中继节点对切换触发位置的判决误差之间存在相关性,构建代价函数筛选最优的预测参数,采用加权统计线性回归方法预测判决误差并加以纠正,使得切换位置收敛于最佳切换点。仿真结果表明,相对A3算法、距离触发算法,该越区切换优化算法能有效降低乒乓切换率,在列车速度为350 km/h时越区切换成功率达到99.5%以上,其能够提高通信系统的可靠性,推动列车提速并保障行驶安全。     

基于可用数据速率的3G与无线局域网垂直切换触发机制

针对传统垂直切换触发机制存在不能保证实时提供最高可用数据速率的问题,提出一种更充分利用网络资源并且能够有效避免不必要切换的方法。引入IEEE 802.21介质独立切换（MIH）标准,利用MIH提供的介质独立信息服务（MIIS）获取能够覆盖到移动终端的候选无线局域网（WLAN）的相关参数,通过获取的相关参数计算其最大可用数据速率,将候选WLAN的可用数据速率与3G网络对比,做出切换决策：当检测到数据速率更高的WLAN时,能够及时地切换到该WLAN;若移动终端移动出WLAN覆盖范围则切换回3G网络。仿真实验表明相比传统垂直切换触发机制,该方案对网络资源的利用更充分,并且能够有效避免不必要的切换。     

基于邻居信息交换的组播快速切换算法

切换延迟和丢包率是决定移动组播算法是否能够满足实时性组播应用要求的重要指标.提出了一种基于邻居信息交换的组播快速切换算法M-FMIPv6/NIE.在二层触发器事件发生之前,通过邻居接入路由器之间定时的信息交换,可以提前进行新转交地址的配置和请求加入组播树等操作.性能分析和仿真结果表明,M-FMIPv6/NIE的组播服务中断时间小于现有的组播快速切换算法,并且在缓存数量和丢包率等方面也具有较佳的性能.     

呼叫中心系统中回声抵消算法的研究与实现

针对IP呼叫中心系统中的回声问题,对算法LMS（Least Mean Square）进行了研究。经研究发现,回声消除算法LMS在收敛速度与稳态误差之间始终存在着矛盾,即加快收敛速度,则稳态误差随之加大;减小稳态误差,则收敛速度随之减慢。研究的目的就是能够使两者之间的矛盾得到改善,能够更好地消除回声。研究的方法是在现有算法的基础上,提出了一种改进的LMS算法,通过计算机对该算法进行了仿真,以及利用DSP进行了回声消除,结论表明该算法具有良好的收敛性能和稳态性能,更好地改善了收敛速度与稳态误差之间的矛盾,消除效果较好。     

基于最小均方预测的图像单像素精度边缘检测算法

基于预测的思想,引入数字信号处理中常用的最小均方（LMS）横向滤波器对图像进行边缘检测。由于图像的缓变区域可等效为一个平稳随机过程,使得LMS算法能够适用。在通过LMS预测检测出图像边缘的基础上,本文还对该算法在边缘处的行为进行了附加条件的判断,使得LMS算法在经过边缘的地方重新收敛后才进行边缘检测,这样可以获得单像素精度边缘。     

基于LMS的自适应抗干扰算法仿真研究

阐述了LMS的基本原理和结构,进行了正方形天线阵仿真模型的建立,并将算法应用于该模型,进行了Matlab下单、双干扰的仿真,仿真结果表明,算法对于单干绕的抑制度为68dB、对于双干扰的抑制度为40dB,仿真验证了该算法的可行性。