一种改进的动态反馈负载均衡算法

在集群系统中,负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一.为了进一步提高集群系统的性能,有必要对负载均衡算法进行优化.通过对最小连接算法和DFB(Dynamic Feed-Back)算法的详细分析,提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法.该算法通过收集每台服务器的实时性能参数,动态地计算出各服务节点的分配概率,并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点.通过对上述三种算法性能的测试,得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论.     

一种基于中间件的RFID系统阅读器去冗余算法

 冗余阅读器判别是大规模RFID系统性能优化的重要问题之一.本文基于EPC网络架构提出一种阅读器去冗余算法MRRE.该算法利用RFID中间件的标签信息判别冗余阅读器,不需阅读器对标签写入信息.仿真结果表明,MRRE算法比LEO+RRE算法在冗余阅读器检测率上提高了6.27%～20.80%,在系统处理的标签信息量上降低了4.50%～35.73%,而且在系统部署合理性方面更具优势.     

通信系统中语音编解码对语音增强算法的影响

系统研究了现有语音通信系统中使用的几种语音编解码算法以及主流的单通道语音增强算法,并将二者相结合,对实际通信系统中的结构进行仿真.研究发现,现有的基于线性预测分析技术的语音编解码算法,在高编码率的情况下对于语音增强算法的性能不仅不会有损失,反而会在一定程度上改善增强算法带来的语音失真的情况,提高语音增强算法的效果.     

嵌入式实时操作系统任务调度算法优化

在嵌入式系统中,任务调度器的好坏很大程度上决定了系统的性能.该文分析了实时系统中有代表性的静态以及动态调度算法,在此基础上,结合RMS和EDF算法各自的优点,对嵌入式实时内核μc/os-Ⅱ的调度算法进行了优化.     

OFDM系统中的子载波分配策略

正交频分复用(OFDM)技术是未来宽带无线通信中最流行的技术之一。研究了适用于多用户(OFDM)系统中的多业务间子载波自适应资源分配机制。考虑了每个用的不同业务需求,资源根据每个用户不同的服务质量要求来分配。提出了基于OFDM系统的自适应子载波重分配算法,该算法能够最大程度地灵活分配所有子载波。仿真表明,使用此算法能在很大程度上改善OFDM系统的性能。     

时变信道中OFDM信号的分段接收算法

通过分析现有OFDM系统接收性能,对影响OFDM系统性能的频偏和系统定时等因素进行了研究.为进一步改善系统性能,提高接收信噪比,在原算法的基础上,主要对频偏和系统定时两种因素对系统的影响进行了分析,研究了OFDM信号在时变和可等效为时变的信道中提高系统性能的方法.通过分析时变信道中OFDM系统的性能和特点,提出了一种改进的接收算法.通过仿真试验,比较了直接接收算法和改进的分段接收算法的性能.仿真结果表明,改进的分段接收算法的信噪比得到明显改善,对系统容量的提高有很大的意义,但分段接收算法随着分段数的不断增加,系统信噪比的改善程度逐渐减弱,到达极限值后此算法不能再提高系统的信噪比.     

基于变换域的迭代MPD算法

相较于传统正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术，滤波OFDM(Filtered OFDM, F-OFDM)技术具有子载波带宽灵活可变和抑制频谱带外泄露等优点，是面向未来无线通信系统的候选波形之一.但是在高动态通信场景下，时变信道中存在的多普勒频偏现象却依然会严重损害F-OFDM系统的性能.针对该问题，提出一种基于变换域的迭代消息传递检测(Message Passing Detection, MPD)算法.MPD算法基于稀疏因子图，通过在收发节点间进行迭代式的消息传递和状态更新，最终实现对多普勒频偏的抑制.此外，通过对检测过程中的干扰进行高斯等效，能够一定程度上降低迭代MPD检测算法的复杂度.进一步的，所提算法基于变换域的设计思路，能够充分利用时变多径信道在变换域的增强型稀疏性，以此有效减少MPD算法中收发节点间的连接支路数，进而降低检测算法的计算复杂度.基于F-OFDM系统的仿真结果表明，相较于传统的时频域MPD算法，所提基于变换域的迭代MPD算法在系统误码率和计算复杂度上均有更为优异的性能表现.     

基于UPF的移动机器人定位新方法

粒子滤波算法适用于非线性非高斯系统,被广泛应用于移动机器人定位中.分析粒子滤波的原理,针对传统粒子滤波算法性能较大程度上取决于重要性替代分布的选择这一缺陷,引入无迹卡尔曼滤波加以改进,最后给出该方法在移动机器人定位中的应用.     

功放预失真中自适应算法研究

数字基带预失真技术是补偿功放非线性的最有效方法之一,而自适应算法的选择很大程度上影响着系统的预失真性能。其中,最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘法(RLS)是最常用的自适应收敛算法,LMS算法计算复杂度较低,但LMS算法收敛速度慢,易陷入局部最优且精度不高,RLS收敛性能较好,但计算复杂度高。在综合分析2种算法优缺点的基础上,提出了一种LMS和RLS算法的组合算法,仿真结果表明,组合算法的预失真性能很好,而且算法复杂度较低。     

基于导频符号的信道估计算法研究

正交频分复用(OFDM)是一种高效的数字传输技术,因其较高的频带利用率以及抗多径衰落的性能,被视为下一代无线通信的核心技术.信道估计技术是实现OFDM系统的关键技术之一.文中主要研究了OFDM无线系统中基于导频的信道估计算法--LS算法和LMMSE算法, 通过仿真其算法的误码率特性和均方误差性能表明,LMMSE的性能明显优于LS.