基于WLAN与蜂窝网协同的终端选择算法

为保证基于无线局域网络(WLAN)组网的多网络协同分流传输中的业务服务质量,提出一种基于WLAN与蜂窝网协同的终端选择算法。利用排队论对协同传输系统进行建模,在最优化流量分配方案下,通过遍历比较不同终端集合对应的系统各链路总时延以确定最佳从终端集合。仿真结果表明,该算法可有效选出若干终端使得系统各链路总时延最小,并且系统性能较优。     

网络与终端协同选择及切换机制的研究

提出了一种智能切换机制,用于实现在异构网络中网络与终端的协同选择及切换功能。随着各种业务和应用的发展,异构网络融合是信息和通信技术的必然趋势。根据多接入、多终端等应用环境的要求,采用AHP与URA等多属性决策理论,为用户选择最佳的目标网络和目标终端,并提出相应的智能切换信令流程,包括网络切换、终端切换、网络与终端联合切换方式,最终构建以用户为中心的多终端智能空间,实现个人移动性管理。仿真表明,该智能切换机制可以有效地实现网络和终端的协同选择,并可以保证在异构网络切换QoS性能,为现代服务业的业务及应用的发展提供可靠的理论依据。     

移动互联异构网络下多终端协同的垂直切换决策算法

针对移动互联网用户的多终端协同的垂直切换问题,提出一种UMTS与WLAN异构网络环境下的多终端协同的垂直切换决策算法,其包含切换时间判断与多终端协同算法。首先利用模糊逻辑判断网络切换时机,然后综合考虑主观因素和客观因素,采用AHP（Analytic Hierarchy Process）合理定义权值并结合TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）实现不同接入策略的性能评价,为用户提供最佳QoE（Quality of Experience）的多终端协同方案。实验结果表明：所提方法和基于迟滞算法相比,切换次数平均降低7.9次,切换失败率平均降低2.25%;网络选择结果与应用需求和用户需求保持较好的一致性。实现了多终端协同用户在异构网络环境下高效实时的垂直切换。     

基于多序选择域的协同过滤推荐算法

传统的基于用户评分的协同过滤推荐系统无法找到合适的评分标准,对大量的评分数据挖掘不足,影响了用户的个性化表达。针对该问题,提出一种基于多序选择域的协同过滤推荐算法,采用选择域滑动匹配寻找项目关联性算法计算偏爱比较值,通过相似特征矩阵进行未评价项目的预测评价。实验结果表明,该推荐算法通过预测未评价项目可有效缓解数据的稀疏性,提高了推荐质量。     

智慧协同网络的能耗分析与研究

随着Internet的发展,现有网络架构存在的弊端越加明显,网络系统的高能耗、低效率问题突出。针对这个问题,研究人员提出了多种方案以提高网络的能量效率,例如采用有效的冷却方法、动态使能服务器等。网络设备层面和路由协议及算法层面的能耗分析是现今研究的热点,而在网络架构层面,却鲜有基于真实网络数据的能耗分析。从网络全局的角度,基于traceroute数据探讨两种网络体系(内容分发网络和智慧协同网络)的能耗情况。结果表明,智慧协同网络能够显著降低同等条件下获取同样数据所需的能耗。     

虚拟计算环境中的多机群协同调度算法

基于虚拟计算环境的核心机理,提出由自主调度单元、域调度共同体、元调度执行体为核心的多机群协同系统框架.剖析多机群任务并发运行性能模型,设计了多机群协同调度算法框架,提出最大空闲节点优先、最小网络拥塞优先、最小异构因子优先与最小异构空闲节点优先4种启发式资源选择策略.实验验证了协同调度模型与算法在任务集完成时间与系统平均利用率的测度上的有效性.     

基于克隆进化选择算法的多目标优化研究

把免疫系统的克隆选择学说与生物进化法则应用到多目标优化计算中,引入免疫克隆学说的记忆单元体,使用聚类方法对其中的抗体进行不断的优化更新和劣体淘汰;采用非均匀变异操作促进种群抗体的多样性;通过抗体间亲和度体现种群中个体的竞争,抗体与抗原亲和度来抑制过度的竞争,维持种群广泛性.最后由计算机仿真实验,并与NSGA-Ⅱ算法比较了两者的收敛性和分布性,证明由克隆进化算法得到的结果距离真实Pareto曲线更接近,分布更均匀、范围更广泛.     

基于IOS移动终端的协同绘图系统

为了增加不同用户绘图的互动性和协作性,基于IOS移动终端通过采用移动CSCW的方法,设计和实现了一个协同绘图系统. 该系统采用了C/S服务模式,通过对移动CSCW的协同控制等技术进行研究,实现了移动终端和服务器之间的信息交互. 同时,结合用户单手绘图的需求,充分利用智能设备中陀螺仪、加速计等传感器的特性,设计了以图元笔画为单元的绘图方案. 在真机上进行了调试,程序运行流畅,达到了设计目标.     

基于LBT的无线传感器网络多节点协同图像压缩算法

针对WMSNs能量、存储、处理能力严重受限的特点,一些学者提出了"在网计算"的思想,对实现WMSNs中大尺寸、高分辨率图像的压缩和传输极具指导意义.基于簇结构,本文提出一种基于LBT的多节点协同图像压缩算法(MCIC,Multi-node Cooperative Image Compression),即采用低复杂度、高压缩效能的LBT图像压缩算法,通过多个中继节点协作,共同完成图像的压缩编码和转发任务.实验及仿真结果表明,该多节点协同图像压缩算法在高压缩比情况下的重建图像质量远远优于JPEG2000;采用该方案能极大地缓解相机节点的能耗压力,进而延长网络生命周期.     

基于多Agent技术的多运营终端自适应负载均衡算法

当前网络用户数量、多运营终端节点数量增长趋势明显,导致网络计算资源很难达到均衡状态。提出基于多Agent技术的多运营终端自适应负载均衡算法。定义多运营终端负载状态,采集多运营终端负载信息,并量化处理负载信息。以此为基础,搭建Agent负载均衡结构,引入多Agent技术,结合多运营终端节点工作特点,构建网络资源模型,设计多运营终端自适应负载均衡算法。实验结果证明：与对比算法相比,应用提出算法获得的多运营终端的吞吐量较大,平均响应延迟较短,负载均衡度较高,证实了提出算法具有理想的负载均衡效果。     

基于协作MIMO的多跳WSN动态分簇选择算法研究

为解决基于协作多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)的同构无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSN)能量节省与能耗均衡问题, 建立了多跳分布式WSN系统模型. 对协作MIMO通信中的簇间长传输距离与簇内短传输距离进行了分析, 找到与传统单输入单输出(Single-input single-output, SISO)传输相比更节省能量的距离门限. 根据分析提出了一种新的基于剩余能量与距离门限的动态分簇(Dynamic clustering based on remaining energy and distance thresholds, DCREDT)选择算法, 在节省能量的前提下, 使剩余能量较大的节点优先成为簇首, 实现了簇首与其他节点之间的能耗均衡. 最后分析了采用DCREDT选择算法进行多跳传输的总能耗, 并仿真验证了该算法的合理性与有效性.     

基于过时反馈的选择协同分集研究

在无线协同通信系统中,由于信道的时变特性,导致中继选择和数据发送时的信道状态信息不同。针对该问题,对基于过时反馈的选择协同策略进行研究。介绍系统模型及基于过时反馈的中继选择过程,推导系统的中断概率闭式结果和高信噪比下的近似逼近结果,通过分集复用折中性能分析得出,过时信道状态信息导致系统的最大分集阶数为2。数值仿真结果验证了理论分析的正确性,并且得到中继选择时的信道状态信息与数据发送的信道状态信息稍有不同,其中断性能就会大大降低的结论。     

自然进化策略的特征选择算法研究

特征选择是一种NP-难问题,旨在剔除数据集中不相关及冗余的特征来减少模型训练的时间,提高模型的精确度.因此,特征选择在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域中是一种重要的数据预处理手段.提出一种新的基于自然进化策略的特征选择算法——MCC-NES.首先,算法采用了基于对角协方差矩阵建模并通过梯度信息自适应调整参数的自然进化策略;其次,为了使算法有效地处理特征选择问题,在初始化阶段引入了一种特征编码方式;之后,结合分类准确率和维度缩减给出了算法的适应度函数;此外,面对高维数据引入了合作协同进化的思想,将原问题分解为相对较小的子问题并分别对每个子问题独立求解,然后,通过所有子问题相互联系来优化原问题的解决方案;进一步引入分布式种群进化的概念,实现多个种群竞争进化来增加算法的探索能力,并设计了种群重启策略以防止种群陷入局部最优解.最后将提出的算法与几种传统的特征选择算法在一些UCI公共数据集上进行对比实验,实验结果显示:所提出的算法可以有效地完成特征选择问题,并且与经典特征选择算法相比有一定的竞争力,尤其是在处理高维数据时有着出色的表现.     

基于协进化路标法的多机器人协作运动规划

针对多关节式机器人协作运动规划方面的难点,在随机路标法的启发下,提出了新颖的协进化路标规划法．这种方法充分利用了协进化算法在优化搜索方面的启发功能和遗传算法对约束条件的处理方法,解决了高维组合C空间的优化搜索问题、静态和动态约束问题和运动轨迹的时间优化问题．并且,通过实验验证了算法的有效性．     

针对解码转发协作分集的分布式伙伴节点选择算法

该文研究了在解码转发协作分集系统中的伙伴节点选择问题.文中首先建立了伙伴节点选择问题的数学模型,其能够在伙伴节点和目的节点分别满足一定误比特率性能的前提下,使源节点和伙伴节点的发射功率之和最小化.因此,该模型不仅能够开发多用户无线系统所固有的空间分集能力,显著地提高无线传输性能,而且能够增加无线网络的通信容量和降低移动节点的能耗.文中还推导了在瑞利衰减信道中使用M-QAM(M-ary Quadra-ture Amplitude Modulation)时伙伴节点和目的节点的平均误比特率公式,从而揭示了系统性能与伙伴节点之间的依赖关系.根据数学模型和误比特率公式,文中提出了一种伙伴节点选择算法,能够在分布式的无线网络环境中以极小的控制协议开销,逐个消息地选择最优的伙伴节点参与转发消息.不仅如此,该算法还能够随着信道状态的变化动态地调整所选择的伙伴节点,所以对信道状态具有自适应能力.最后,文中通过仿真验证了所提出的算法.     

基于动作选择级的多机器人协作

在多机器人环境中,由于每个机器人动作选择的重叠现象,让机器人之间的协作变得很差.提出了一个方法用于确定动作选择级别.在此基础上,可以很好地控制多机器人的协作行为的获取.首先,定义了用于动作选择级优先级的8个级别,这8个级别相应的映射到8个动作子空间.然后,利用局部势场法,每个机器人的动作选择优先级被计算出来,并且因此,每个机器人获得了各自需要搜索的动作子空间.在动作子空间中,每个机器人利用加强学习方法来选择一个适当的动作.最终,把该方法用于机器人足球比赛的机器人局部协作训练中.试验的效果在仿真和实际比赛中得到了证实.     

异构无线网络选择策略与协作中继技术研究

在物联网不断发展的过程中,无线网络应用新老技术交替出现,网络兼容性问题成为技术突破的重点核心。 由此本文进行异构无线网络的研究,通过协作中继技术实现对网络的优化选择。探讨在异构无线网络选择算法,提出一种基 于模糊推理系统的效用函数参数设置方法,解决不同移动终端对有效函数参数的规范化指标问题,分别从单向和双向中继传 输系统进行中继定位与功率分配。     

向无源端网络供电的多端MMC-HVDC控制策略研究

中压直流配电网具有良好的发展前景,本文以贵州电网柔性直流配电示范工程为对象,研究向无源网络供电的多端MMC-HVDC控制策略。首先分析了无源网络的供电特性以及MMC-HVDC向无源网络供电的可行性,研究了基于混合子模块的MMC数学模型,然后搭建了一个向无源网络供电的四端柔性直流输电系统仿真模型并为其设计了相应的双环控制策略。常规的无源端控制器采用定交流电压和频率控制,介绍了虚拟同步发电机的控制原理,结合项目需求,文中同时还设计了采用虚拟同步发电机控制的无源端控制器。最后,利用PSCAD对搭建的多端柔性直流输电系统模型及其无源端控制器的设计进行了仿真验证,仿真结果表明两种控制策略都能实现向无源网络的灵活供电,但基于虚拟同步发电机控制的无源端控制器能减少负荷波动时的频率波动。     

基于分辨力的协同传感器节点选择

从平衡跟踪精度和系统资源的角度,描述了有利于实现协同作战的信息共享方法,一种通过选择拥有目标最优量测传感器子集的方法来减少信息源节点,进而减少数据通信量,在保证了目标跟踪精度的同时,又节约了通信带宽,使得系统不会因为目标或传感器数量的增加而无法承载,保证了统一战场态势的形成.