多用户MIMO系统中的一种低复杂度用户选择算法

联合块对角化和几何均值分解(BD-GMD)是一种用于下行多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统的预编码方案。在信噪比(SNR)较高的情况下,此方案在信道吞吐量和误符号率(SER)两方面都是渐进最优的。但是,在BD-GMD方案中,发射和接收天线的数量限制了能同时通信的用户数。在一个拥有大量用户的下行MU-MIMO系统中,为了使得系统总的吞吐量最大,基站必须从大量的用户中选出一个用户子集,同时对他们进行服务。采用穷尽搜索算法能得到最优的用户子集,但这种方法所需要的计算量太大。因此,提出了一种次最优但是计算复杂度较低的用户选择算法,用于采用BD-GMD方案的下行MU-MIMO系统。此算法具有随用户数变化的线性复杂度,另外,仿真结果显示,其总的吞吐量大致能达到采用穷尽搜索算法所获得的系统总吞吐量的95%。     

基于File Mapping的进程间通信中共享内存技术的实现方法

进程间的数据交换和共享是一种非常重要和实用的技术，如何选择恰当的通信方式就成为应用开发中的一个关键问题。本文就基于File Mapping的共享内存技术的实现方法进行了探讨，并针对“内存文件映射”方式编写了进程间通信程序实例。     

基于自适应滤波的无人机编队防碰撞系统研究

针对无人机双机近距编队飞行时,易发生碰撞事故的问题,文中提出了有效控制的防碰撞算法,并建立了半物理仿真系统。采用自适应Kalman滤波为防碰撞控制算法,使编队的距离保持在安全范围之内。该算法通过预测僚机的状态,实时控制僚机机动,当编队达到警戒距离时,僚机迅速执行规避动作,双机分离。搭建了模拟编队飞行的半物理仿真平台,用Zigbee实行无线通讯,以超声波实现机间测距。实验结果表明,该系统能防止编队发生碰撞,并且有效抑制滤波发散,具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于ECC的无可信中心的（t，n）门限秘密共享方案

利用椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）,设计了一个无可信中心（SDC）的（t,n）门限秘密共享方案。系统的初始化、组成员的私钥、公钥的产生都不需要SDC的参与,利用各成员之间的秘密共享值,构造了秘密共享矩阵,结合Lagrange插值定理,实现了（t,n）门限秘密共享。分析表明,该方案具有较高的安全性和一定的实用价值。     

云计算环境下融合遗传算法和蚁群算法QoS约束任务调度

针对已有云计算任务调度算法为实现最短时间跨度而不能兼顾负载均衡和服务质量的问题,提出基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS约束任务调度策略CAAC。CAAC利用任务的预测完成时间和成本耗费定义适应度函数;通过遗传算子全局搜索最优解,融合蚁群算子提高解的精确度;当任务数量大于50时,该算法收敛速度和资源利用率比蚁群算法平均提高4.7'和30.8'。仿真结果表明,该算法在保证服务质量和资源负载均衡方面具有优越性。     

基于bregman距离和等式约束正则化AdaBoost算法

基于J.Kivinen和M.K.Warmuth提出的一种基于正则化的在线学习模式,提出基于bregman距离和等式约束正则化弱分类器权值更新模式,实现了AdaBoostS,AdaBoostIE,AdaBoostRE,AdaBoostDE和AdaBoostE五种弱分类器权更新算法。在实验部分,利用实际数据对提出的五种算法与Real AdaBoost、Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost算法作了比较。     

基于物联网的校园安防系统的设计与实现

针对目前校园安全事件增多和传统安防系统不能满足当前安全需求的问题,提出了将物联网技术应用于校园安防系统之中。探讨了智慧校园的概念和特点以及物联网中的关键技术,设计了包含RFID校园门禁系统等多个子系统的整体化校园安防系统。     

基于联盟博弈的Filter特征选择算法

在机器学习中,信息冗余和无关特征会导致较高的计算复杂度以及过拟合问题.为此,提出一种基于联盟博弈的Filter特征选择算法.采用联合互信息度量联盟与目标类的依赖程度,使用Shapley权利指数评估每个特征在整个特征空间中的重要性,选择具有最高优先权的特征子集用于分类学习.实验结果表明,在C4.5和支持向量机2种分类器下,该算法特征子集分类准确率的均值分别为88.72％、93.39％,高于mRMR算法和ReliefF算法.     

氧化铋掺杂制备SnO2棒状晶粒气敏材料的研究

探讨了氧化铋掺杂的SnO2纳米棒状晶粒气敏材料的制备,并测试了材料的气敏特性。氧化铋在高温形成液相,促进SnO2棒状晶粒的形成,同时氧化铋作为气敏材料的添加剂提高了对乙醇等气体的灵敏度。结果表明,采用液相沉淀法制备纳米粉体,在Bi添加量为10mol%,850℃保温2h的烧结条件下,得到的SnO2棒状晶粒直径约50nm,线径比为5,且较为均一。粉体经过稀硝酸溶液浸泡,其晶粒形貌及相结构不变,酸洗处理后的棒晶粉体制备的气敏元件,电阻值适中,对气体灵敏度提高。对乙醇、丙酮、汽油、苯和氨气的测试说明,氧化铋掺杂的SnO2棒状晶粒作为气敏材料,在不同温区对乙醇和丙酮的灵敏度较高,而且工作温度较低,对汽油、苯和氨气等气体有较好的选择性。     

基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。