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为了得到混合移动自组织网络的网络容量,对网络结构、节点移动规律、数据流进行了建模与分析,得到了适用于任意基站覆盖区域、任意(平稳遍历)移动过程、任意调度和路由算法的平均网络容量的解析表达式. 稳态分布为均匀分布的情况下,得到了该上界的极限,并对结果进行了数值分析,给出了极限网络容量、节点密度、基站覆盖率之间的关系.
针对密钥更新理论在传感器网络中存在更新速度慢、更新范围过大、能耗多等问题,提出两级密钥更新理论. 基站到簇头采用单播方式,且更新对于每个簇头具有唯一性和差异性;簇内节点采用基于多项式的广播更新方式. 新方法借鉴了时隙顺序认证思想,通过预存密钥生成会话密钥,没有过多增加存储开销,降低了多项式的阶数和节点的运算量,暴露密钥更新快,保证密钥池大小不变且安全,保证网络具有好的连通性能,延长了网络寿命. 仿真结果表明,密钥更新快,更新时的能量消耗可以承受.
为降低大规模网络模拟的计算开销并保证模拟的真实性,提出了一种聚焦关注区域的网络模拟方法. 该方法将所要模拟的网络拓扑分为关注区域及非关注区域2个部分,并对关注区域采用离散事件模拟技术以保证真实性,对非关注区域采用"拓扑-流量"联合抽象模拟技术以降低计算开销. 分析了"拓扑-流量"联合抽象模拟技术的模拟真实性. 基于NS2的实验结果表明,当聚焦系数为4时,相对于传统的网络模拟技术,该方法能降低模拟计算开销85%以上,而关注区域模拟结果的平均误差在2%左右.
序列挖掘算法产生冗余序列,造成其运行时间过长. 对此,提出了一种新的闭合序列挖掘算法——时序关系下的闭合序列模式挖掘算法. 依据闭合序列模式的性质,通过比较频繁序列与每个1-项频繁序列之间的时序关系,推断频繁序列模式是否可扩展. 基于IBM公司的合成数据,将其与闭合序列模式挖掘算法进行比较,实验结果表明,这种新的闭合序列挖掘算法可以有效降低运行时间且不易受到属性值个数的影响.
提出了一种最大化参数变化的主动采样方法,可快速捕捉推荐系统中新用户的兴趣偏好. 该方法在纯奇异值分解(PureSVD)模型的基础上,选取最大化模型参数变化的样本,然后向新用户查询样本物品的评分. 得到的评分用来训练用户的纯奇异值分解模型参数,进而提供推荐列表. 基于贪婪法提出了一种快速的近似采样算法,能在可接受的时间内得到采样列表. 实验结果证明,在Movielens数据集上,该方法能在Top-N的标准下使用较小的样本,有效地提高了学习新用户偏好的效率.
提出了一种基于主用户最佳中继选择的两阶段式协作传输协议. 认知网络中包含1对主用户和K对二级用户,K对二级用户之间相互竞争主用户所拥有的频谱资源,在满足二级用户服务质量条件下,主用户选取1个二级发射作为其中继来转发信号. 中继选择准则是使主用户获得最大的信号与干扰和噪声比. 充当中继的二级发射在辅助译码转发主用户信号的同时,也给相应的二级接收传送所需信号. 理论分析了主用户的中断性能,仿真结果验证了所提出的协作传输协议的有效性,即该传输策略在提高主用户服务质量的同时,也为二级用户提供使用授权频谱的机会. 此外,也说明了随着二级用户个数的增加,主用户的中断性能有所提升.
提出了序列代数和相关特性的概念,采用此概念对Gold序列的代数和序列相关性进行了分析,并给出了一种Gold序列的优选方法. 针对Gold代数和序列非零时延处互相关函数具有多值且峰值较大的特点,从减小序列异步时序列代数和互相关峰值干扰的角度出发,优选出具有较小代数和互相关特征峰值序列. 结果表明,在并行组合扩频系统序列异步的高白信道下,采用优选Gold序列集的系统误码率要低于未优选Gold序列集的系统误码率.
为了降低无线通信网耗能而引起的二氧化碳排放量和运营商运营资本,提出了一种下行多输入多输出系统能效最优的功率分配方案. 根据实际能耗模型与波束赋形建立了系统能效模型,证明了系统存在唯一的全局最优能效,并且给出了最优能效的闭式解,此解与信道状态信息有关. 基于此闭式解形成的功率分配方案可以自适应地完成系统最优能效. 仿真结果表明,自适应功率分配方案能增加系统的能效和谱效,增加天线数量和减小小区半径是提高系统能效和谱效的重要手段.
传统的Web服务描述语言(WSDL)无法合理刻画数量不断增加且动态改变的传感网服务,导致具备相似输入输出接口的传感网服务不能被区分且服务存储与搜索负担日益加重,对此,提出在WSDL语法框架上扩展基于逻辑表达式的服务输入输出关系,融合Google语义距离和Levenshtein编辑距离计算服务相似度,并在此基础上定义服务输入输出匹配等级. 实验结果表明,通过对服务输入输出关系的语义扩展,能有效地提高传感网服务的检索和选取效率.
针对单连杆柔性臂的点对点定位问题,提出了动态滑模控制与最优控制相结合的混合控制方法. 利用奇异摄动法将柔性臂系统分为慢变和快变2个子系统,并分别设计控制器;对慢变子系统采用基于动态切换函数的动态滑模控制. 该方法考虑到了执行机构的动态特性,可以消除控制输入的抖振. 快变子系统经变换后呈线性系统,故采用简单的最优控制即可快速有效地抑制振动. 数值仿真结果表明,该方法不仅有效地降低了滑模控制所固有的抖振,而且能实现柔性臂的精确定位和振动抑制.
提出了一种基于正交频分复用系统的最大多普勒频移盲估计算法. 利用恒包络调制的子载波,在接收端获得这些子载波的幅值后按经典周期图法估计其功率谱密度(PSD)的幅值. 最大多普勒频移通过获取功率谱密度的分界点位置得到. 不同于传统的功率谱密度方法,本算法不需要信道响应的估计值,并且估计精度也有所提高. 仿真结果表明,本算法有较好的鲁棒性,在大范围内的多普勒频移下都能保持高估计精度.
针对非正交转发协议中联合似然检测时间复杂度较高、检测性能较差的问题,提出一种新的检测方法. 该方法以最大比合并方式使强信号帧获得分集增益并先行检测,然后以检测值消除对弱信号帧的干扰,最后检测消除干扰后的弱信号帧. 理论分析和仿真结果表明,相对联合似然检测,所提出的检测方法不仅能有效降低检测时间复杂度,而且检测性能也明显改善;该方法的误比特性能理论与仿真值在高信噪比时趋于一致.
为了改善以往室内接收信号强度指示定位方法精度不高的问题,提出了一种运用单形采样和协方差修正策略的尺度优化迭代无迹卡尔曼滤波器(SIUKF),对节点坐标和信道衰减参数进行联合估计解算,从而实现对目标位置获取的改进定位方法. 该方法针对室内环境复杂、干扰因素较多、接收RSSI信号存在较大的噪声的情况,使用kernel平滑法对原始数据进行预处理校正,并将定位问题转换为非线性状态最优化估计问题. 实验和仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准无迹卡尔曼滤波法(UKF)相比,采用具有更高非线性近似精度的SIUKF解决接收信号强度指示室内定位估计问题,可以较好地提高目标位置估计精度,且计算复杂度适中,稳定性更好,平均定位精度可达0.65 m,能满足室内定位的需求.
有限反馈干扰对齐对信道矩阵进行量化从而降低反馈所需要的信息量,但经典有限反馈干扰对齐算法只考虑对信道状态矩阵的量化,且多限于理论分析. 针对分布式干扰对齐技术中预编码矩阵反馈数据量要比信道矩阵反馈大得多的情况,从降低分布式干扰对齐技术预编码矩阵反馈对反馈信道的影响出发, 提出一种基于格拉斯曼码本的分布式干扰对齐算法,基于格拉斯曼码本对预编码矩阵和重组矩阵进行量化,并以最小化干扰泄漏为目标进行迭代优化. 仿真实验结果表明,当信噪比小于或等于15 dB,且迭代次数小于或等于10次时,该算法能在系统性能接近理想反馈条件的同时有效降低反馈信息量.
广泛用于数据密集型计算的MapReduce模型将计算部署到数据端并行执行,数据布局将不再只影响存储本身,还影响计算效率;节点上存储数据的特征决定该节点上任务的执行效率,负载均衡从传统的服务器管理或任务调度研究转变成为以提高并行性为目的的数据布局研究,为此,分析了数据密集型计算和MapReduce环境中数据布局的特点,提出了负载均衡的数据布局目标,并提出在特定环境下实现负载均衡的数据布局方法,最后通过实验证明了数据布局目标和数据布局方法的有效性. 理论和实验结果证明,新提出的布局方法能有效地提高MapReduce应用的并行性,优化其执行效率.
面向跨语言信息检索任务提出了一个引入双语主题的跨语言伪相关反馈模型. 将潜在狄利克雷分配模型扩展为能同时对双语文档建模的主题模型,其中每个主题既可以生成源语言词项,也可以生成目标语言词项;为查询式选择相关的双语主题,并利用其中的相关词项对查询翻译进行优化扩展,获得用于二次检索的新查询. 实验结果表明,基于该反馈模型的跨语言检索效果优于其他基于单语主题模型和向量空间模型等反馈策略.
针对多输入多输出(MIMO)天线阵列在阵元间距较小及平均波达角较大时信道容量会急剧下降的问题,提出了基于Y型阵列结构的MIMO接收天线模型. 利用天线阵列互耦效应等效网络模型,导出Y型阵模型的信道相关性和互耦相关性的闭合表达式,阐明了其阵列互耦效应下信道相关性与无互耦相关性之间的关系. 分析了入射信号的中心到达角和角度扩展分别对互耦效应下Y型阵MIMO信道容量的影响. 与均匀圆型天线阵列性能比较结果表明,Y型MIMO天线阵列能充分利用其空间结构,具有稳定的信道容量,且信道容量优于均匀圆型天线阵列,能有效地改善阵列互耦效应,提高系统性能.
为达到100%的吞吐率,传统MSM型Clos网络调度算法通常是以高算法复杂度为代价,为避免这一现象,提出了一种低复杂度的分布式调度算法,即随机加权匹配调度,可利用缓存的信息和到达过程的随机性来寻找匹配. 该算法中,输入级模块将请求信息均匀分布到中间级模块,由各中间级模块独立分布式地执行匹配算法. 由于不需要迭代,且级间传递信息少,算法降低了调度过程中的通信开销. 仿真结果表明,新算法在多种业务下都能达到100%吞吐率.
为了消除两用户的多输入多输出多址接入信道(MIMO-MAC)中用户间的干扰,提出了一种基于有限反馈的空时码传输方案. 每个用户采用基于相位旋转的速率为2的空时码,每个码字自身需要一个反馈角度,对接收信号进行简单相加后可消除多用户干扰,实现全分集. 与MIMO-MAC中已有的基于有限反馈的空时码传输方案相比,所提方案增大了接收端的信噪比,提高了系统的可靠性.
采用可再生散列(Hash)密钥链机制增强无线自组织(Ad hoc)网络中安全有效距离矢量路由SEAD协议的安全性. 基于(t, n)门限方案,设计了一种新型的可再生Hash密钥链算法,每当发布当前链的一个Hash值,同时发布一个生成下一条Hash链所需要的子公钥;当Hash值发布t次以后,各验证节点能利用先前收集的各子公钥来验证新产生Hash链的链尾值数字签名的有效性,从而使得新链能正确使用,继续保障路由协议的可靠性. 利用NS-2平台进行了仿真实验,并与赵源超等提出的2种Hash链可再生方案进行了性能比较. 实验结果表明,所提方案具有更好的安全性,在cbr数据包发送率方面具有更高的成功率,并且在能效上也有一定改进.
为了评估LTE-A系统中X2接口时延对多点协作传输(CoMP)技术的实施所带来的影响,建立了有时延的系统信道模型,搭建了非零时延CoMP技术的系统级仿真平台,仿真了3种典型的CoMP方案. 分析了系统性能、协商复杂度以及时延敏感程度的关系,指出系统性能随着时延的增加而急剧下降,系统对时延的敏感度随着协商复杂度的提高而增加,在回程时延大到一定值时,CoMP技术便不再适用于LTE-A系统.
对不确定传感器数据进行建模,利用高斯和粒子滤波技术进行概率推理,以达到节约能量的目的. 首先,根据传感器不同节点之间的时空相关性,采用历史数据建立概率模型;然后,在建立的概率模型上利用基本粒子滤波技术进行概率推理;最后,根据传感器数据符合高斯分布的特征,分别采用高斯粒子滤波、高斯和粒子滤波进行概率推理. 实验结果表明,高斯和粒子滤波在准确率和运行效率两方面均能达到良好效果.
对无线传感器网络进行有效的组网设计和部署是决定其生存寿命、降低网络成本的首要和关键步骤,对此,在引入非线性电池能耗模型评估节点能耗的基础上,结合网络非均匀部署策略、时分多址技术以及节能优化的正交频移键控数据调制技术,提出了一种基于节点轮流工作机制的新颖组网方法. 仿真结果表明,该组网方法不仅可以减少网络部署所需的节点数,降低部署成本,同时还可提高能量利用效率,延长网络的工作寿命.