基于多模型自适应技术的信道估计研究

提出了一种基于多模型自适应技术的信道估计方法.该方法通过设计动态信道模型库来覆盖未知信道的状态的改变,基于模型切换和动态规划(DP)进行模型变化检测及信道参数估计,从而在变化的信道环境中将有限个简单子集的估计算法有机地结合成一种在大信道范围内具有高度鲁棒性的信道估计器.仿真实验结果表明,此信道估计器比自适应信道估计器方法具有优势.     

高技术计算环境─MATLAB 5.2应用工具箱现状及发展

MATLAB5、2是由美国MathWorks公司发布的主要面向数值计算、科学数据可视化以及交互式程序设计的高技术计算语言、为适应众多专业科技人员的需要;MathWorks同时提供了数十个应用工具箱为科学和工程领域各类特殊问题及应用定制MATLAB运行环境;并为全面解决复杂数值计算问题以及CAD研究等提供了综合解决方案。     

深度强化学习与移动通信资源管理：算法、进展与展望

深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)将深度学习从高维数据提取低维特征的能力与强化学习的决策能力相结合,是移动通信资源管理与优化的高效算法之一.在引入DRL相关算法概念与原理的基础上,重点对DRL在网络切片、云计算、雾计算、移动边缘计算等通信技术与场景中的资源管理与优化效果进行综述与分析,结合DRL在移动通信资源管理的算法原理与研究进展,论述了DRL面临的问题与挑战,并提出相应解决思路.最后,展望了DRL在移动通信资源管理领域的发展趋势和主要研究方向.     

环面上van der Pol方程混沌解的可视化计算

研究了环面上非线性van der Pol方程的图形建模及可视化计算的问题,在图形环境下,对van der Pol环面方程从建模,实验到结果分析的全过程进行了可视化建模和计算,并建立了一个对系统运动轨迹进行全面自动分析试验的可视化仿真框架,该方法不但可以不用传统程序代码对模型及算法编程,而且可方便地对系统进行多参数自动迭代试验及智能分析。     

真菌几丁质和壳聚糖研究进展

不少真菌细胞壁中含有丰富的几丁质和壳聚糖,使真菌成为生产几丁质和壳聚糖的又一潜在的新来源.本文就几丁质和壳聚糖在真菌中的存在,从真菌中制备几丁质和壳聚糖的方法,以及目前存在的问题进行了综述.     

交联聚乙烯电缆绝缘试验样品热处理后热效应研究

基于差示扫描量热法(DSC)在电缆热历史分析中的应用,进一步研究具有不同热历史的交联聚乙烯(XLPE)电缆绝缘的热效应及其变化规律,可帮助分析电缆绝缘实际运行中的受热情况。将电缆绝缘试验样品置于不同温度和时间条件下热处理,以模拟电缆绝缘的不同受热过程,然后采用DSC测量热处理后的绝缘试验样品在升温过程中产生的热效应,对比分析得出热处理温度和时间与DSC一次加热曲线的关系,试验结果表明,DSC一次加热曲线中吸热峰的数量、大小、峰值温度,及氧化诱导期等与试验样品的热处理温度、时间和氧气环境密切相关,尤其依赖热处理温度,可为初步分析电缆运行中是否发生过载或短路故障提供依据。     

基于Hawkes过程的车联网协同缓存及资源分配

随着网络流量呈指数级增长,能够访问多媒体内容的智能汽车也面临巨大的流量压力,为此提出了一种基于Hawkes过程更新内容流行度的车联网协同缓存及资源分配框架.研究了在路边单元和智能车辆中的协同缓存及资源分配策略,同时,考虑到内容缓存的更新周期远大于信道条件的变化周期,提出了双时间尺度模型.首先,使用基于Hawkes过程的方法,考虑内容请求的新鲜度和时效性,根据历史内容请求记录更新流行度;然后,对路边单元和车辆协作缓存策略的数据传输吞吐量和缓存能耗进行建模,以最大化边缘设备的缓存效益为目标,并利用深度强化学习求解优化问题.仿真结果表明,所提出策略相比其他策略可以得到更高的效益.     

高技术计算环境—MATLAB5.2应用工具箱现状及发展

ＭＡＴＬＡＢ５．２是由美国ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司发布的主要面向数值计算,科学数据可视化以及交互式程序垢高技术计算语言,为适应多专业科技人员的需要,ＭａｔｈＷｏｒｋｓ同时提供了数十个应用工具箱为科学和工程领域各类特殊问题及应用定制ＭＡＴＬＡＢ运行环境,并为全面解决复杂数值计算问题以及ＣＡＤ研究等提供了综合解决方案。．     

宽窄合用CDMA卫星移动通信系统容量的研究

本文分析了宽窄合用CDMA卫星移动通信系统中宽带CDMA信号和窄带CDMA信号之间的相互干扰,提出了最佳的宽窄合用频谱配置方案.研究表明宽窄CDMA信号适当合用后,卫星移动通信系统容量能够大幅度提高.     

基于多路径传输的动态负载均衡路由算法

针对当前数据中心网络面临的资源分配不够合理、资源利用率低等问题,提出一种基于多路径传输的动态负载均衡路由(multipath transmission-based dynamic load-balanced routing,MTDLR)算法.该算法利用软件定义网络(software-defined networking,SDN)架构集中控制的优势,建立实时全局资源视图,综合考虑多路径的链路带宽均衡度、路径带宽最优度和路由跳数等路径层面因素,为每条数据流选择最优路径.在此基础上,搭建SDN仿真平台进行性能测试,仿真结果表明:在多种拓扑结构的数据中心网络中,MTDLR算法较等价多路径(equal-cost multi-path,ECMP)算法和全局负载均衡(global load balancing,GLB)算法在带宽利用率、吞吐量等方面均有一定程度的提高.