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为了改进传输层协议提高吞吐量,本文提出了一种基于ACK时间间隔的在线学习方法(TCP-Learning),该方法采用可用带宽测量技术,快速学习网络链路中可用剩余带宽并能够迅速调整TCP拥塞窗口。仿真结果表明,在链路处于良好状态下,TCP-Learning吞吐量略优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法,但在链路较差情况下,TCP-Learning吞吐量明显优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法。 相似文献
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针对认知无线电传感器网络(C RSN)中物理层特性高度可变带来的性能不确定性,在CRSN中定义了两种基础性能指标(带宽和时延),并分析了基于载波侦听多路访问(CSMA)的介质访问控制协议的性能.首先,在给定的主用户(PU)业务模型下利用CSMA算法估计单个次级用户(SU)的潜在带宽;然后,推导在不同业务信道同时传输多个SU的聚合带宽;最后,利用优先级队列模型M/G/C估计介质访问中的时延.性能分析表明,通过使用分布式信道协作结合CSMA的并发传输,聚合带宽可增加5倍,利用不同业务信道同时传输明显降低了分组时延. 相似文献
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文中将自组织特征映射神经网络(SOFMNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合,训练出抗噪声的HMM模型.试验表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别.同传统的CDHMM模型以及直接在语音中加入加性噪声训练出的CDHMM模型相比,该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(3dB-15dB),识别率比传统CDHMM模型有明显的提高. 相似文献