基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进,解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷,提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法。该算法以着色图为路由分析模型,以最短路径和链路状态作为路由指标,以最小累积干扰为信道分配指标,优先接入空闲授权信道,否则利用功率冗余接入,发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法。仿真研究结果表明了该算法的有效性,与现有路由算法相比,提高了网络吞吐量,降低了丢包率和端到端时延。     

认知无线网络中基于免疫克隆优化的功率分配

针对认知OFDM无线网络中下行链路的功率分配问题,将其建模为一个约束优化问题,进而提出了一种基于免疫克隆的求解方法。给出了功率分配的数学优化模型、算法实现过程和关键技术,设计了适合算法求解的编码、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,在总发射功率、误码率及主用户可接受的干扰约束下,该算法可以获得更大的总数据传输率,同时具有较快的收敛速度,能够得到较优的功率分配方案,进而提高频谱利用效率。     

基于动态古诺博弈的认知无线电频谱贸易算法

为解决认知无线电频谱分配问题,提出了一种新的基于动态古诺博弈的频谱租借贸易算法。该算法考虑认知无线网络中频谱租借市场容量及次用户频谱价值两者均动态变化的特点,将用户之间的频谱租借贸易建模成动态古诺博弈,同时根据用户之间的频谱供需关系动态调整用户贸易的频谱价格及收益,促使每阶段用户效用最大化并达到频谱分配的目的。分析了频谱供需关系变化对贸易的影响,并通过仿真证明了该算法相比于静态古诺博弈模型能达到更高的频谱利用率。     

认知无线电系统频谱自适应调度算法设计

针对认知无线电系统多媒体业务应用,提出了一种基于频谱感知的自适应分组调度算法。该算法通过自适应地调整实时业务和非实时业务间的资源配额,以在空闲频谱资源变化情况下保证实时业务的QoS需求。基于IEEE 802.22无线区域网(WRAN)的认知无线电系统仿真表明,同已有的3种典型分组调度算法M-LWDF、Exp和PF相比较,该频谱自适应分组调度算法可以在变化的空闲频谱条件下为实时业务提供更为可靠的QoS保障,获得更高的系统吞吐量和频谱利用效率。     

认知无线电系统中的联合功率控制

针对认知无线电系统的应用,提出了一种基于终端业务传输速率要求的限制区联合功率控制方案。该方案依据终端业务传输速率大小成比例的性质来分配终端发射功率。仿真结果表明,在认知无线电混合业务应用环境中,该方案可以兼顾不同业务速率终端传输速率的要求,为其分配比等功率分配方案更为合理的发射功率份额,提高了系统吞吐量和频谱利用效率。     

基于连接低干扰的无线Mesh网络信道分配算法研究

为合理地分配和利用无线信道资源,研究者们提出了许多关于多射频多信道无线Mesh网络的信道分配算法。该文针对无线Mesh网络的信道分配算法,以连接低干扰信道分配算法(CLICA)为基础,以提高网络容量(吞吐量)为目标提出了一种改进算法。该算法根据网络中各链路的干扰度来计算网络干扰度,通过减小网络的干扰度来提高网络吞吐量,以实现最小化网络干扰度的目标。构建信道分配的数学优化模型,通过NS2仿真验证比较改进前后算法的性能,求解出最优的信道分配。     

最小二乘SVM的CR认知引擎设计

认知无线电(CR)的核心是认知引擎设计。为适合变化的无线环境状况,提出了一种基于最小二乘支持向量机的认知无线电认知引擎设计方法,该引擎根据经验知识,动态重配置无线环境参数。在802.11a仿真平台上模拟认知无线电通信系统模型,通过样本值训练支持向量机的分类、回归模型,并利用该模型学习信道特征,建立相应的认知引擎。在对感知信息进行学习前提下,实现满足用户需求的无线通信参数配置功能。仿真结果表明,该认知引擎能有效地实现认知无线电学习重构功能。     

光网络中支持多粒度的子通路保护算法

提出了一种支持多粒度业务的自适应子通路保护算法,该算法根据网络状态动态调整链路权值,选择一条最短路作为工作通路,然后将工作通路分为互不重叠的n个子通路(每个子通路经过的链路数为m),再分别找出各自基于共享风险链路组限制的保护通路。该算法既可保证业务连接的可靠性要求,同时又允许网络管理者根据一定优化策略调整m值,从而能在资源利用率和恢复时间之间进行折中,最后给出了仿真结果。     

OFDM系统多小区联合资源分配算法

提出了一种正交频分复用(OFDM)系统多小区间联合的自适应资源分配算法。为了降低系统复杂度,子信道分配和功率分配在不同的层次上分步执行,在小区内部采用改进的Max C/I算法进行动态子信道分配,并以此为基础利用禁忌搜索算法(TS)寻求多小区同频子信道发送功率的最优分配解。性能分析和仿真结果表明,与已有算法相比,该算法能够在满足用户的最小速率要求下充分利用无线频谱资源,提高系统吞吐量。     

基于贪婪搜索的IEEE 802.16j带宽分配算法研究

为满足IEEE 802.16j网络中不同类型业务的带宽需求,同时达到可接入用户数最多的目的,提出了一种基于贪婪搜索的基站、中继站联合带宽分配算法。其中,固定带宽的主动授权业务由中继站分配带宽;基站分配其他类型业务所需的最少带宽。该算法利用贪婪搜索寻求最优用户组,并将剩余带宽分配给该组的用户。仿真结果表明,该贪婪搜索带宽分配算法能保证网络接入的用户数最多,且复杂度低于一般的穷举搜索带宽分配算法。     

色噪声下MIMO信道估计优化及容量下限分析

针对色噪声背景下MIMO块平坦衰落信道进行了估计和优化,并以信道估计的优化结果为基础,分析了估计信道的互信息量下限和系统的容量下限,提出了利用注水算法来优化发射端天线阵列的功率分配,以提高系统容量下限。仿真结果表明利用信道估计的优化结果,同时通过发送功率优化分配,可使MIMO系统容量下限有明显提高。     

H.264视频鲁棒传输的最优宏块模式选择

分析了受损宏块的信道失真及其差错扩散,研究了宏块编码模式对信源失真和信道失真的影响,提出了结合信源信道编码的一种基于率失真优化的快速模式选择算法。通过估算不同宏块模式的信源失真和信道失真,自适应地选择最佳编码模式,使得视频序列的整体传输失真最小。模拟实验显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法显著降低了计算复杂度并提高了视频差错恢复性能。     

基于单神经元的非线性单值预测控制

利用单神经元构造被控对象的预测模型,给出了基于单神经元预测模型的单值预测控制算法,证明了该算法具有结构简单、运算量小、速度快的特点.通过理论分析给出了神经元学习收敛的充分条件.仿真结果表明了该算法的可行性.     

NoC映射问题中的列举路径分配算法

映射和路径分配是片上网络在编译过程中两个相辅相成的重要步骤,对系统的通信功耗影响很大。该文针对片上网络映射过程中现有路径分配法寻径不充分的问题,提出了一种基于列举的路径分配算法。该算法通过列举各通信流的所有合法路径,对路径的各种组合方式进行充分搜索。同时将路径分配算法应用到禁忌搜索映射算法中,并对映射算法做了改进,以适应路径分配算法。仿真结果表明,基于列举的路径分配算法提高了满足约束的路径被搜索到的概率,优化了映射算法的结果。     

无约束最优化问题的扰动梯度算法

给出了一种扰动梯度算法.证明了在一定条件下,算法产生的序列全局收敛到最优化问题的稳定点,这个算法特别适用求解大规模优化问题.     

基于空闲容量的Mesh光网络简单p圈分配算法

基于Mesh光网络p-cycle保护算法,研究了常见简单p圈及空闲容量的相关性能,针对如何在光网络拓扑中优化配置p圈问题,提出了获得更多性能优良圈的圈扩展算法和基于空闲容量的p圈启发式分配算法．通过计算机仿真结果表明,该算法即实现快速容量配置又保证保护效能高,性能优于枚举算法,适合网状光网络中的 p圈配置．     

采用拟Newton法实现DOA及功率联合估计

为了增加移动通信的容量和链接质量,需要准确地知道到达波的方向(DOA)和功率。该文提出了多维非线性目标函数,用来波DOA和功率作优化变量,并采用拟Newton法中常用的Davidson-Fletcher-Powell(DFP)算法进行优化;将优化结果和轮换投影(AP)算法进行比较。仿真表明,当入射信号在空间相隔较远时,该结果和AP算法精度相当,当入射信号在空间接近时,该结果优于AP算法。     

基于禁忌搜索的启发式求解背包问题算法

设计了一种基于禁忌搜索的遗传算法,利用遗传算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能扩大搜索空间,快速实现全局优化。把基于禁忌搜索的遗传算法与启发式方法相结合用来求解背包问题,经过计算机仿真,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。