一种基于负载均衡机制的Ad Hoc网络路由协议技术

AdHoc网络是一种无线基础设施支持的移动网络,网络中的节点均由移动主机构成。而路由协议则是移动AdHoc网络中最关键的技术之一,它对网络的性能起决定性作用。首先阐述了AdHoc网络路由协议AODV,分析了其不足之处,给出了一种基于反向路由查找机制、单路径负载均衡和跨层节点拥塞的协议优化方案。     

基于双DNS的缓冲可伸缩网络设计与实现

通过对网络负载均衡技术的研究,采用DNS轮序、网络地址转换和网络负载均衡群集技术,设计并实现了一种具有外、内网双重调度机制和具有缓冲能力的可伸缩网络,解决了网络服务的负载均衡、响应时间、吞吐率和可靠性问题。测试结果表明,该方法具有较大的优越性。     

适用于高阶QAM信号的混合型盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了MMA—DD和SIGN-MMA-DD两种改进的混合型盲均衡算法。首先,MMA—DD算法将多模盲均衡算法和判决引导算法有机结合,并采用均方误差来控制两者在混合误差中的比例,降低了均衡器的稳态误差。然后对MMA．DD算法在误差计算和均衡器系数更新两方面进行简化,得到SIGN—MMA—DD算法,有效地降低了运算复杂度。仿真结果表明,两种算法的盲均衡性能优于多模盲均衡等算法。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法

提出了一种基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法将正交小波变换理论引入到常数模盲均衡算法中,充分利用小波变换对信号的去相关性及指数型变步长控制迭代过程的特性来加快收敛速度。与常数模算法及基于正交小波变换的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小、均衡效果好。水声信道盲均衡的仿真结果,验证了其的性能。     

带有规则优先级的主动规则终止性分析

主动规则的终止性指规则集的规则之间的相互触发不会无限循环下去,即规则是可终止的。对主动规则的终止性分析方法包括图方法和代数分析方法。针对已有分析方法的局限性,介绍一种主动数据库规则终止性分析的一种新方法,将主动规则翻译成逻辑语句,考虑到系统的执行语义,转换为演绎规则中已知终止性的主动过程,利用该规则终止性分析方法对更多规则进行终止性分析,给出相应定理及其证明,最后给出规则优先级算法。     

基于单载波频域均衡的多径合并算法

为了提高传统单载波频域均衡(SC-FDE)算法的检测性能,将RAKE接收合并技术应用到非扩频的单载波传输系统。通过SC-FDE得到对发送信号的估计,并基于该初始检测结果和信道状态信息构建通过信道各条路径的多径信号,再根据干扰抵消(IC)原理,依次从接收信号中减去所构建的其他几径信号,得到其中各多径分量,最后将各多径分量在频域合并后再变换回时域进行解调判决。在3种不同的信道模型下进行了Monte Carlo仿真实验,SC-FDE分别采用迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)算法,RAKE接收合并算法分别采用选择性、等增益和最大比合并,实验结果表明,3种合并算法中,最大比合并取得的检测性能最优。     

用于队列管理的模糊增益神经元自适应控制器

针对具有参数时变及非线性特性的网络拥塞控制系统,提出了一种模糊增益神经元主动队列管理算法(FNAQM). 采用路由器队列长度及数据流速作为拥塞度量,在检测当前拥塞信息的同时,预测未来拥塞的状况. 结合神经元控制和模糊控制的优点,利用单神经元计算数据包标记概率,采用有监督的Hebb学习规则在线调整加权系数. 设计的模糊控制器可动态调整神经元增益,能获得更好的控制性能. FNAQM具有结构简单、易于实现、自适应能力强等优点. 仿真实验结果表明,FNAQM能快速将队列调整至目标值,并维持较小的队列抖动,对动态数据流和非响应流具有良好的鲁棒性.     

人民币汇率问题研究——从实际有效汇率角度探索

当前关于人民币汇率的问题很受人们关注,国际社会要求人民币汇率升值的呼声日益高涨。本文通过计算人民币实际有效汇率,然后分析其对我国经济影响,并重点分析了1994年汇率制度改革的成效,通过实证分析认为人民币汇率改革的方向是均衡汇率。     

采用列表检测的单载波频域均衡

为了提高单载波频域均衡系统的符号检测性能,提出了一种采用列表检测的单载波频域均衡方法,并分析了其性能.算法首先提取传统单载波频域均衡系统均衡后符号的比特可靠度,然后对窗口长度内符号可靠度低于设定阈值的符号进行列表,对比所有列表值的似然性,具有最大似然性的列表值为最终检测值.根据阈值的选择,以及窗口大小的选择,算法可以在复杂度与性能上进行灵活配置.仿真结果表明,该算法在频率选择性衰落信道下可以取得良好的性能.     

一种基于非光滑信赖域理论的经济学均衡问题新算法

针对一般经济均衡问题模型,将其转换为非线性互补问题模型,提出了应用非光滑信赖域算法对其进行求解的新方法.在适当的条件下,证明了此算法是全局收敛的,并通过数值试验表明该算法是可行有效的.