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针对未来绿色通信需求,分析了无线通信系统中分布式天线的数量和位置对系统能量效率的影响.通过对系统能耗和容量的理论分析,建立了系统能量效率的理论表达式,给出在满足移动台服务质量时总能耗最小和总能耗一定时系统能量效率最大的高能效组网方案.仿真结果表明,采用高能效组网方案的分布式天线系统可以显著减小系统的总能耗,增加系统的能量效率.
针对存在背景噪声信号下,多维正交包络信号在量子接收机下性能尚不清楚的问题,采用多维空间递推生成法则对多维正交包络信号进行接收处理,同时使用绕轴旋转方式减小接收到的光子信号状态和测量状态之间的夹角,达到量子接收机的最优检测设计,并统一了多维正交包络信号下最大正确检测概率的计算表达式.数值分析结果表明,在有背景噪声的影响下,用空间绕轴旋转方式接收多维正交包络信号比直接检测方法能更好地减小误比特率和误符号率,可提高接收机的检测性能.
针对图像融合问题的马尔可夫随机场模型,应用图割算法优化求解其等价的能量函数,不仅可以获得融合问题的全局最优解,而且计算速度相对于模拟退火算法求解图像融合问题的能量函数有显著的提高,仿真结果表明该算法是可行和高效的.
为利用水声信道的稀疏特性,提高循环前缀单载波分块传输系统的信道估计精度和误比特率性能,提出一种新的基于压缩感知的稀疏信道估计方法.新方法利用任意具有单位能量的导频构造满足约束等距条件的频域测量矩阵,通过Dantzig selector算法重构稀疏水声信道冲激响应.基于实测湖试信道模型的仿真结果表明,在相同训练序列长度条件下,利用频域最小均方误差检测方法,新的压缩感知信道估计方法较传统最小二乘信道估计方法有近5 dB的性能增益.
提出了新型上行链路非码本预编码传输方法,可用于局域网或广域网无线通信系统中.本方法包含发送端基于几何均值分解预编码算法和接收端正交三角(QR) 分解的混合并行干扰消除/串行干扰消除(PIC/SIC)检测算法两部分.本传输方法克服了现有上行链路码本预编码复杂以及反馈码本序号占用信道资源的缺点,在几何均值分解预编码基础上,对QR分解的混合并行干扰消除/串行干扰消除检测算法进行了分析和仿真.仿真结果表明几何均值分解预编码结合接收端QR分解的混合PIC/SIC检测算法性能较好、复杂度较低,有利于应用于无线局域网上行接收端的信号检测.
针对自动化协商问题,提出一种基于主动学习算法的对手协商偏好学习方法. 在该方法中,协商过程表示为建议序列,将建议序列映射到出价轨迹特征空间,建立训练样本集. 在激烈竞争的电子商务环境中,样本标记的成本较高,引入主动学习算法后,在预算范围内,提高了对手协商偏好预测的精度. 实验数据表明,该方法能在少量有标记训练样本下获得良好的预测能力,减少了协商回合数,提高了协商总效用.
针对无线传感器网络(WSN)中采用多跳分簇算法所带来的能耗不均衡问题,提出了一种利用粒子群优化的环状簇路由协议. 该协议采用粒子群算法将整个网络划分成间隔不等的同心圆,在各环内再分成若干扇区作为簇首选举的基本单位. 在每个扇区内,各节点根据到扇区中心的距离剩余能量来竞选簇首. 同时引入能级的概念,在很大程度上克服了簇首轮换速度过快造成网络开销过大以及轮换速度过慢造成单个节点过早死亡的缺点. 仿真结果表明,该协议有效地均衡了各环间的能耗,延长了网络寿命.
为了使感知无线电在宽带频谱中对干扰系统先验信息未知的信号进行能量检测时获得更好的检测性能,建立了一个基于采样的宽带频谱模型并且推导出了基于最小错判率准则的判决门限闭式解.仿真结果表明,在宽带信号能量检测中采用最小错判率准则比使用传统窄带信号能量检测判决准则能在干扰系统先验信息未知的情况下获得更好的信号检测性能.
运用矩阵分析的方法,通过对2p元2-阶旋转对称弹性函数轨道的研究(p≥3,p为素数),给出了其特征矩阵的若干性质.得到了所有的4元2-阶旋转对称布尔函数为弹性函数以及2p元2-阶旋转对称布尔函数为弹性函数的一个充要条件,将这类函数的构造和计数问题转化为3个方程组的求解问题,由此完全决定了2p元2-阶旋转对称弹性函数的构造和这类函数的计数方法.
针对遗传算法易出现种群多样性被破坏、早熟收敛的问题,在Srinivas的自适应遗传算法(AGA)的基础上,引入种群多样性的度量参数,提出一种改进的自适应遗传算法(MAGA),利用种群多样性和适应度的变化趋势调整交叉和变异概率,继而提出基于MAGA优化BP(back-propagation)神经网络的流量分类方法(MAGA+BP),兼顾了MAGA和BP算法分别在搜索全局和局部最优解方面的优势. 在剑桥大学共享的网络流量数据上进行了仿真实验,结果表明,MAGA较好地维持了种群的多样性,克服了AGA早熟收敛的问题,搜索到最优解的适应度提高了10.17%, MAGA+BP方法对流量数据具有较好的分类效果.
提出一个具有双重验证条件的多变量二次签名方案.通过在其中心方程设入秘密私钥将同态哈希函数应用到中等扩域体制中.该方法在签名验证时,不仅只验证通常的公钥方程,还涉及体制内部结构,因此在一定程度上提高了对Grbner基攻击的安全性.分析结果表明,该双重验证可更有效地防止伪造,提高算法的安全性.
提出了一种基于K-means全局引导策略的多目标微粒群算法(KMOPSO),通过K-means算法从归档集中选出K个均匀分布的非支配粒子作为全局最优引导,以保证种群中的粒子向整个Pareto前端移动,提高解的多样性. 用基于最近邻居的剪枝算法控制归档集规模,同时保证其中非支配解的多样性. 引入变异策略来加强算法的局部搜索能力,避免早熟收敛. 用5个经典函数进行了仿真测试,实验结果表明,该算法能有效地解决多目标优化问题,不但能收敛于Pareto最优前端,而且在解的多样性方面优于改进的非劣分类遗传算法和基于拥挤距离的多目标微粒群算法.
为了实现认知无线网络的能量有效性传输,在混合频谱共享方式下对频谱感知和传输功率分配的联合优化方案进行研究.首先将混合频谱共享方式下的能量有效性传输描述为一个多约束优化问题,并从理论上分析了最优的频谱感知和功率分配方案.结合理论分析结果,设计了低复杂度的联合优化迭代方案以逼近优化问题的最优解.仿真结果表明所提方案的性能与最优方案非常接近,而方案复杂度却大大降低.
针对多用户正交频分复用系统,提出一种新的适合于混合业务的加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法(WAPCRA).该算法在媒体接入控制层进行加权比例公平调度;在物理层将自适应粒子群算法引入其资源分配,并推导出一种新的功率分配方式.仿真结果表明,WAPCRA能在低复杂度、保证用户公平性和满足用户业务流时延需求的基础上,有效提高系统总速率.
为解决多波束天线典型测试波束组合数量大、遍历效率低、最优波束序列搜索代价极大的问题,通过分析多波束天线激励系数矩阵中波束与馈源阵列的映射关系,结合合成多波束的形成原理,采用最小二乘估计法构建馈源阵列的平均估计误差判定标准,并在建立典型测试波束选取的无关性、覆盖性和馈源贡献率准则的基础上,提出一种基于剪枝优化设计的最优波束序列快速搜索算法.通过仿真得出了实际条件下的最优测试波束序列.实验结果表明,优化后的搜索算法复杂度降低,搜索结果准确,效率提高显著,对在实际系统中实施高效、准确的最优波束序列快速搜索具有重要的参考价值.
针对BP(back propagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪的信号进行分解,得到信号的各阶本征模函数分量,每个本征模函数分量对应着一个能量不同的频段,即一种故障特征,将各频段能量的特征向量作为优化神经网络的输入样本;其次用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化.利用EMD遗传神经网络方法对滚动轴承多类故障信号进行分析,可提高故障识别能力.
在离散对数问题的困难性假设下,提出了基于证书签名方案,并在最强的安全模型下证明了该方案的安全性. 该方案只使用普通的Hash函数,其签名算法和验证算法都不需要复杂的双线性对运算,计算效率高,适用于无线传感器网络等能量受限的系统.
提出一种非对称两腔发夹型滤波器的设计方法. 应用传输矩阵分析了2种串联传输线型谐振器与传输响应零点之间的关系,依据奇偶模激励法得出了并联耦合型传输线滤波器的传输响应公式,结合这些特点,设计了一种可以产生3个传输零点的两腔滤波器,在含源负载交叉耦合的情况下,突破了现有滤波器N个谐振器才能产生N个传输零点的局限,进一步提高了滤波器的频带选择特性.实测结果验证了该方法的正确性.
针对多域环境下电子文档安全管理,提出一种基于代理重加密机制的电子文档分发协议.该协议中引入代理服务器,由文档拥有者将数据加密后发送给半可信服务端,服务端对数据密文进行安全存储,同时对数据密文重加密后发送给用户.该方案避免了服务端对数据密文解密后进行二次加密,降低了服务端对电子文档管理的复杂度,同时采用密文方式存储,以防止服务器被恶意攻击后敏感数据泄露.与其他协议对比结果表明,新方案显著降低了代理重加密算法的计算复杂度,同时提高了加解密效率,保持了敏感数据机密性.
提出了一种低开销的协作压缩频谱感知方案,其中每个认知用户利用单比特量化获取压缩采样值的符号信息作为测量值. 融合中心收到不同认知用户的符号信息后,利用2种联合感知算法来确定频谱的占用情况. 仿真结果表明,新方案具有较好的感知性能,不仅优于独立感知方案,而且在低信噪比时优于多比特量化感知方案.
无扩展的情感词识别方法对于倾向容易发生演化的社区媒体信息的召回率很低.基于此,提出了一种基于依存关联分析的情感词扩展识别方法,首先对文本进行新词和短语发现;再对句子的依存树进行剪枝和归并;然后按照给定的策略进行情感词和评价对象的扩展;最后得到情感词扩展的识别结果.该方法能同时扩展具有直接依存关系和间接依存关系的情感词. 实验结果表明该方法有效.
智能电网用电环节中智能小区的建设可以实现电网与用户之间的实时交互响应,提高用户需求侧响应水平,增强用户能效管理,实现电力负荷的削峰填谷.针对智能小区中的用户类型展开研究,基于支持向量机模型,提出了峰时耗电率、负荷率、用户配合度、谷电系数等特征,实验数据来自已建成的智能小区中的用户. 实验结果表明,基于支持向量机的电力用户类型判别方法是有效的.
为了改善纠错码译码算法的综合性能,基于遗传算法提出一种新颖的概率译码算法.利用未经量化的接收序列中的额外信息,通过遗传算法优化接收解调器的匹配滤波器输出达到弥补硬判决误差的目的,从而恢复出最似然传输码字.通过对概率译码的算法性能分析可知,该算法的译码过程几乎不受码元个数的影响,复杂度相对较低,且能实现快速优化译码. 仿真结果表明,该译码算法具有良好的译码纠错性能,是一种实用性强的译码算法.
针对普遍存在于Ad hoc网络的单向链路问题,提出了基于功率调整的单向链路通告策略. 该策略可将单向链路状态信息通告到链路上游节点,以提高网络的连通能力,提升路由建立成功率. 在采用该策略的基础上,给出了利用单向链路建立路由的方法. 仿真结果表明,该链路状态通告策略和路由建立机制在端到端延迟、路由路径长度等方面达到了研究目的.
提出融合多传感器测量对目标位置进行估计的广义概率数据关联(MSPE-GPDA)算法. 首先对所有可能的多元量测组合进行预关联检验,通过检验的有效多元量测组合所对应的目标位置进行最优估计;根据广义概率数据关联算法计算通过预关联检验的各有效量测组合与目标航迹间的关联概率,并用来计算目标的更新状态. 与顺序处理的多传感器广义概率数据关联算法和利用多传感器量测进行目标位置估计的联合概率数据关联算法相比,MSPE-GPDA算法集中了最优估计和有效信息复用两方面的优点. 理论分析与仿真实验结果均验证了所提算法的有效性.
传统的访问控制通过逻辑的方法来防止未授权的信息访问,忽略了物理位置的作用,从而容易遭受地址欺骗类攻击. 将位置信息引入访问控制可以提供更好的安全性. 在强制访问控制中客体的安全属性与时间密切相关,访问控制模型中应反映客体的安全属性随时间的变化. 以经典的Bell-Lapadula 模型为基础,提出一个具有时空约束的强制访问控制模型,综合考虑时间和空间约束,在增加访问控制模型灵活性的基础上提高访问控制模型的安全性.
为了解决超宽带(UWB)与现有窄带无线通信系统干扰问题,采用高斯7阶导脉冲作为UWB原始脉冲,使用Tent混沌序列作为扩频序列码,提出混沌扩频-载波调制算法,设计了一种混沌超宽带频率自适应检测避让(DAA)方案,可以保证稳定的UWB正常发射功率,具有较高的传输效率,能进行无间断通信. 仿真结果表明,产生的自适应陷波脉冲能够实现任意频段陷波,直接序列扩频系统中采用Tent混沌序列扩频码的误码率性能明显优于传统伪随机序列扩频码,具有灵活的窄带干扰抑制能力.
针对协同无线网络中多终端协作通信的信道分配和功率优化问题,在源节点和目的节点之间实现了基于多种传输方式(直接传输、复用传输和中继传输)的并行数据传输,并通过将终端节点建模为能量卖家,提出了基于能量价格的信道分配与功率控制联合的优化方案. 仿真结果表明,并行传输方式下采用新方案所消耗的系统能耗成本和所获得的网络生存时间明显优于单一传输方式. 此外,通过引入能量价格激励机制,证明了在相同并行传输方式下最优速率分配比平均速率分配在系统性能上有显著改善.
针对CDMA2000 1X EV-DO无线接入环境, 采用数学分析方法试图对互联网协议多媒体子系统(IMS)中的用户会话建立时延进行定量分析. 详细分析了无线链路协议在数据链路层上产生的传输时延, 同时分析了上层重传机制对传输时延的影响. 分析结果表明,数据链路层使用无线链路协议、 传输层使用用户数据报协议、 应用层使用会话初始化协议所产生的会话建立时延最小.