OFDM系统Femtocell网络下行联合资源分配

为进一步提高家庭基站(Femtocell)网络中频谱利用率并优化功率分配,在基于正交频分复用技术(OFDM)系统网络中,提出一种子载波联合优化的多用户资源分配算法,即以最大化频谱利用率作为目标函数,加入基站选择因子对家庭基站进行待机模式选择优化,再对用户的子载波资源进行公平分配,最后利用线性封顶注水算法对小区基站用户功率进行优化分配。仿真结果表明,多用户资源分配算法不仅使频谱和功率利用率都得到显著增长,而且提高了系统吞吐量和用户公平性。该家庭基站资源寻优模型有效地改善了频谱紧缺和功率浪费现状,降低了家庭基站之间的干扰。      

一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法

针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题,提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上,以粒子间平均粒距大小作为触发条件,对惯性权重、平均个体极值和全局极值进行自适应扰动。校正因子可以根据当前粒子群个体信息和全局信息自适应调整,从而完成对当前粒子状态及时准确的更新,最终使粒子可以准确而快速的找到全局最优解。对3种典型测试函数的测试结果表明该算法具有较高的全局和局部搜索能力、能够有效地避免算法陷入局部极值,是一种实用且高效的粒子群改进算法。     

基于改进ABC算法优化的LSSVM多分类器组机械故障诊断模型

为了提高复杂机械故障诊断的确诊率,提出了一种基于改进人工蜂群算法(improved artificial bee colony,IABC)优化LSSVM多分类器组的故障诊断模型。该模型利用多特征提取方法,获取了较为完备的时频域特征信息,同时选择具有较强搜索能力和快速收敛性的IABC算法优化了LSSVM分类器的参数,提高了分类效率,在诊断决策层,利用评估矩阵进行了多分类器诊断结果的融合决策。通过与传统方法的对比表明:该诊断模型不仅能获取完备的故障特征信息,而且能更快地获取LSSVM最优分类参数;同时,基于评估矩阵的融合决策能够充分考虑各子分类器的性能差异,保证了诊断决策的高效精确。多种数据仿真表明,该诊断模型适用于机械故障诊断。     

基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略

针对水下监测网络中多自主航行器(AUV)协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先,为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响,构建了水声监测网络系统的综合模型;其次,针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况,基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题(RBP)。最后,提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP,从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明,在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比,在系统分别选择1、2、3个目标时,鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%,验证了所提方法的有效性。     

一种负载均衡且能量高效的水下传感网络分簇协议

针对水下无线传感网络能量效率低、生命周期短的问题,提出了一种负载均衡且能量高效的水下分簇（load balanced and energy efficient underwater clustering,LBEEUC）协议。该算法在分簇过程中首先根据节点的经验负载来确定节点所在区域簇头的比例,使经验负载大的区域分布较多的簇头,分担数据转发的任务,均衡网络的能耗;其次在节点入簇时,在簇内设置中继节点,用于均衡远离簇头节点的传输能耗,并提前进行数据融合,减少数据冗余;最后在建立簇间路由时,利用Q 学习算法根据路径消耗的总能量最小的原则选择最优传输路径。仿真结果表明,本算法有效地均衡了网络的能耗,提高了能量利用效率,进而提高了网络的生存时间。     

适用于水下物联网的混合地理路由协议设计

该文针对水下物联网(IoUT)数据传输问题设计了一种混合地理路由协议。海洋环境的复杂性严重地限制了IoUT水下物联网节点间的数据传输性能,因此需要一个高效的路由协议以对抗复杂的信道环境。无状态几何路由(G-STAR)是一种采用贪婪转发模式的地理路由协议,在大多数3维物联网情景中能够找到合适的数据传输路径,然而水下环境中存在诸多不利因素制约了G-STAR的性能。对此,该文提出一个混合G-STAR(Hybrid G-STAR, H-G-STAR)协议,在保有G-STAR优势的基础上对协议在水下环境中的适应性进行了针对性设计。通过增加基于信道监听的无协作转发策略,在节点数量足够时自发地选择信道状况最佳的路径进行路由,由此避开贪婪转发在水下环境中可能遭遇的极端劣化信道。仿真结果显示H-G-STAR协议相较于基准G-STAR协议有着更好的路由性能,并且在物理层能够取得更低的误比特率(BER),在水下节点的网络拓扑中更为适用。     

基于改进联合概率数据关联的AUV定位算法

基于水下无线传感器网络的位置估计是解决水下自主机器人定位问题的有效方法,然而由于水下无线传感器网络中的传感器节点一般部署在开放水域中,外来的恶意节点在基于到达时间的网络信道中注入恶意噪声延迟会对定位精度产生不利影响。针对这个问题,本文提出了一种改进联合概率数据关联算法。首先,我们考虑了一种异构的网络架构,包括水面浮标节点、水下信标节点和待定位的AUV目标节点,并获取网络架构中信标节点和AUV之间的距离测量;然后,我们设计了一种基于矩阵相似度的恶意噪声识别机制,识别并丢弃受恶意噪声污染的距离测量,并且对检测为未受到恶意噪声污染的距离测量进行分组,利用最小二乘法完成对AUV的初步定位;接着,为了丰富所得到的样本测量点以提高AUV的定位精度,我们在预测点以及检测出未受到恶意噪声污染的测量点的附近生成一系列服从高斯分布的虚拟测量;最后,对这些测量点进行数据关联处理与更新,完成对AUV目标节点的精确定位。仿真结果表明,所提出的定位方法与其他工作相比,在有恶意噪声攻击的情况下仍能保持较好的定位精度。     

基于线性孪生支持向量机的特征选择方法

提出了一种基于线性孪生支持向量机（TWSVM）的嵌入式特征选择方法。该方法在构造分类器的过程中,通过在TWSVM原有优化模型中引入一个惩罚项,来实现特征选择。在求解过程中,采用交替迭代优化方法将该模型求解问题分解成两个子问题来处理,即标准TWSVM优化问题和关于特征权重的非线性约束优化问题,并分别对子问题进行有效求解。在UCI数据集上对算法进行了仿真分析和比较,仿真结果验证了算法的有效性。     

一类组合类摆系统的双态性

The property of dichotomy of interconnected second-order pendulum-like systems with multiple equilibria is investigated. This interconnection can be viewed as harmonic control of independent subsystems. Linear interconnections and a class of input and output interconnections are considered in this paper. The effects of input and output interconnections are shown through a permutation matrix. Frequency domain and linear matrix inequality (LMI) conditions of dichotomy of interconnected pendulum-like systems are derived. It is shown that global properties of two coupled systems can be changed significantly through interconnections. Examples are given to illustrate the results.     

基于压缩感知弱匹配追踪算法的信号特征提取

针对滚动轴承故障诊断中的特征提取问题,提出一种基于压缩感知弱匹配追踪算法的特征提取方法。针对轴承故障信号特征特点构建了一个由傅里叶字典和冲击时频字典组成的联合字典,作为弱匹配追踪算法中的过完备冗余原子库。进而利用改进的简化粒子群寻优算法在联合字典原子库中寻找最能匹配轴承故障信号特征的原子,实现故障信号的快速高效稀疏分解。在信号重构阶段提出了一种改进的阈值降噪策略,解决了软阈值降噪存在恒定偏差以及硬阈值降噪的不连续问题。对CWRU（Case Western Reserve University）轴承数据中心所提供的标准轴承故障信号和某钢厂滚动轴承实测信号进行了仿真,仿真结果验证了该方法的优越性。