基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

携带队列长度信息的ABR业务扩展EFCI流量控制方案

基于EFCI的ABR流量控制算法E-EFCI的基本思想是扩展EFCI的功能,使其不仅反映网络阻塞状况,而且还反映网络排队状况。在交换机中通过队列的长度设置EFCI来传递网络的排队信息。仿真结果表明,本算法比基本EFCI算法具有更好的控制行为,减小了ACR和排队长度的振荡幅度,提高了链路、缓存利用率,加快拥塞解除,并具有较高的性能价格比。     

基于压缩感知的低复杂度分数时延信道估计方法

基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的信道估计方法已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率。然而,传统的时域普通采样方法会导致信道测量矩阵不够精细,无法精确恢复信道状态信息。针对这一问题,提出利用分数时延信道模型模拟系统的无线多径信道,利用接收端时域过采样方法细化信道测量矩阵以提高信道估计精度。同时,为了克服由时域过采样导致的算法复杂度增加的问题,提出一种改进正交匹配追踪算法(modified orthogonal matching pursuit,MOMP)。仿真实验结果表明,在分数时延信道条件下,提出的接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且提出的MOMP算法能显著降低估计算法的计算复杂度。     

电动汽车直流费控表中CAN通信模块的设计与实现

为了满足专门为国网推行的电动汽车新能源供给模式和运营模式设计的电动汽车费控直流表与电动汽车进行通信的需求,设计了直流费控表的CAN通信单元。设计的通信模块用于与电动汽车通信,进行数据的读写,或者通过USB/CAN转换器与上位机通信,对电动汽车用电情况进行统计、分析和处理。实际测试结果表明,本文研发出的CAN通信模块完全满足汽车直流费控表的通讯要求。     

中央空调系统中自适应Smith预估补偿器的研究*

针对中央空调系统这类时变、大时滞被控对象,在分析改进型Smith 预估补偿控制方案的基础上, 研究了滤波时间常数tf的调整规律,提出了自适应Smith预估补偿控制方案。仿真研究表明,当参数发生变化时,该方案具有较强的鲁棒性和较好的控制性能。     

自适应逆控制策略在IC材料切片设备中的应用

 针对数字PID控制系统在高速同步伺服控制系统应用中存在的跟随误差和控制精度问题,提出了一种自适应逆控制策略,该方法以主电机为参考模型,通过LMS自适应控制算法调整控制器,使放线电机与主电机具有类似的动态特性.仿真结果与产品的检测结果表明系统能有效减小随动误差,提高控制系统的精度.     

一种低复杂度的电力线OFDM峰均比降低方法

正交频分复用系统较高的峰均比大大限制了其在宽带电力线通信中的应用.为取得合适的峰均比,文章提出一种低复杂度的改进算法,将分组预判决与压扩技术相结合来降低峰均比的值,并给出了系统的实现方法,在建立的电力线信道模型基础上,对其进行了仿真.仿真结果表明,该算法能够改善信号的峰均比,减小误码率且计算复杂度低,有效地提高了电力线...     

应用于WiFi室内定位的自适应仿射传播聚类算法

在室内覆盖的大量的WiFi信号可以用来室内定位。尽管很多WiFi室内定位技术被提出,但其定位精度仍然未达到实际应用的需求。针对这个问题,该文提出一种自适应仿射传播聚类(AAPC)算法用以提高WiFi指纹的聚类质量,从而提高定位精度。AAPC算法通过动态调整参数生成不同的聚类结果,然后采用聚类有效性指标筛选出其中最佳的。采集大量真实环境数据进行试验,试验结果表明采用AAPC算法产生的聚类结果具有更高的定位精度。     

移动IP的多层次位置管理及路由优化

移动IP采用三角路由机制，其切换时延大，分组丢失较严重。本提出了多层次位置管理的方法，取得了快速平滑的切换，并结合VPN技术，安全地优化了路由，从而改善了业务的QoS。