基于优化ZFBF的认知MISO系统中的用户选择算法

为提高认知无线电多输入单输出(cognitive radio multiple input single output, CR MISO)系统传输速率,给出一种基于波束成形的用户选择算法。假设信道状态信息已知,算法采用零空间理论消除对主用户(primary user, PU)干扰和优化迫零波束成形(zero forcing beamforming, ZFBF)技术消除认知用户(cognitive user, CU)间干扰。考虑发射功率限制,依次选择CU进行注水功率分配实现最大化系统传输速率。此外,在迭代中采用正交三角分解（orthogonal triangular decomposition, LQ)减少算法复杂度。数值分析表明,本算法系统的传输速率与PU的干扰门限大小无关,且比采用近正交用户选择算法的系统传输速率高4~6bps/Hz。当发射功率限制为10 dB时,在相同条件下使用优化ZFBF的传输速率比使用ZFBF的传输速率高约1 bps/Hz。     

下行卫星认知无线电门限与功率联合优化

用于卫星通信的频谱资源日益紧缺,但现存卫星系统却存在利用不足的问题。针对该问题,以最大化卫星通信中下行带内数据传输量为目标,提出了基于Underlay认知无线电的卫星信道检测门限与功率分配联合优化算法。首先分析了下行链路中信道融合检测误差、功率分配向量与数据传输量之间的数学关系,给出了信道数量及总功率均受限时信道与功率联合分配的可行性条件。之后,进行了目标模型可行性论证及融合误差分析,并将优化目标函数问题分解为检测门限与功率分配两个子优化问题。针对两个子问题,文中分别证明了加窗粒子群优化算法适用于数据融合后的门限优化,论证了信道与功率联合分配的可行性,在此基础上给出了信道与功率联合分配的最优解。引入中间量在两个子优化算法之间反复迭代,得到了本文目标函数的联合最优解。最后,仿真给出了检测门限优化性能,结果表明,改进型算法在准确度和迭代次数上均优于传统粒子群算法;比较了该联合优化算法与传统卫星通信方式及普通Underlay认知无线电用于卫星通信时的性能差异,结果表明,该联合算法能够有效提高频谱利用率;给出了算法复杂度。     

基于自适应感知的OFDM宽带测控抗干扰方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)宽带测控中难以有效对抗干扰的问题,提出多门限的快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)和小波包联合自适应频谱感知来实现宽带OFDM频谱重构抗干扰。该方法首先通过固定双门限FFT能量感知进行带宽内高干噪比干扰初检测,然后通过自适应小波包频谱感知实现剩余低干噪比频宽内的干扰检测,最后根据频谱感知结果,对OFDM宽带测控系统的频谱进行重构,实现干扰规避。实验结果表明,感知算法方法具有较好的干扰检测性能,并能够实现OFDM宽带测控系统的有效抗干扰。     

多用户OFDM系统中子载波和比特联合分配算法

研究了多用户正交频分复用(OFDM)系统中的自适应调制算法。针对现有算法将子载波和比特分配分开考虑、优化效率不高且没有考虑每个用户的性能要求不同的不足,提出了子载波和比特联合分配的自适应算法。在满足每个用户性能要求的条件下,该算法自适应分配子载波和比特使系统的发射功率达到最小,而且每个用户能公平利用系统资源。仿真结果显示:该算法计算速度快,性能大大优于贪婪算法,和最优算法相比,性能仅相差0.3 dB。     

适用于异构QoS环境的伺机频谱接入策略设计

针对认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中认知无线电(Cognitive Radio,CR)用户单信道伺机频谱接入问题,从既满足CR用户各异的QoS需求又不对主用户(Primary Radio,PR)产生干扰的角度,定义新的度量指标CRN有效吞吐量,并以CRN有效吞吐量最大为目标建立单信道伺机频谱接入模型.提出基于最小速率差额的接入策略,给出相应的信道和功率分配算法(Minimum Rate Gap-based Channel and Power Allocation,MRG-CPA),并设计MAC协议以实现分布式接入.仿真结果表明,与现有的降序最佳适应算法、降序首次适应算法和基于最小速率需求的功率分配算法相比,MRG-CPA不仅提供较大的CRN有效吞吐量,并且提高CR用户QoS保证率.     

自适应比特功率分配的电力线通信OFDM系统仿真

针对低压电力线通信信道的实际条件,探讨了相应的自适应正交频分(OFDM)系统模型。提出将具有全局优化进化能力的粒子群算法用于多用户自适应OFDM系统的比特、功率分配,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率。采用改进的粒子群算法,增大算法后期粒子位置的改变量,克服算法容易出现早熟收敛问题。在典型电力线信道环境的仿真分析表明,相比于已有算法,该算法在保证系统通信性能的同时,提高了运算速度。     

一种空时二维联合频谱感知区域划分方案

认知无线电空时二维联合频谱感知技术可以有效利用认知无线电网络的二维频谱资源,该文提出一种空时异构认知网络区域划分方案的设计方法。新的设计方法依据IEEE 802.22标准和应用需求,建立了一种鲁棒性空时二维感知模型,并明确定义了认知无线电网络构架的主用户分布边界、保护边界和感知边界;基于认知用户对主用户通信中断概率的条件约束,严格推导出了3种边界条件的数学闭式解。采用新的设计方案,在保证主用户通信功率和认知用户最大允许通信功率的条件下,能够灵活确定主用户分区和认知用户的Overlay及Underlay接入模式。理论分析和仿真结果表明,新的区域划分方案在保证主用户良好通信质量的前提下,能够实现认知用户在空间维度更有效的分配和接入可用频谱资源。     

改进的子载波比特功率分配算法

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.     

基于着色理论的认知无线电频谱分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节。首先基于图着色理论建立了分配模型,分析了基于着色理论的频谱分配算法,并针对认知网络节点的动态性提出动态的频谱分配算法,该算法建立在已分配频谱的基础上,通过冲突节点相应信道的释放和寻找空闲信道算法减轻节点移动对频谱分配的影响。实验结果表明,此算法在不减少系统效用的情况下能有效减少参与重新分配信道的节点个数,减小动态频谱分配的复杂度。     

认知无线网络中准入控制和功率控制联合优化

提出了一种基于离散的粒子群算法和单纯形法的优化机制来实现准入控制和功率控制的联合优化方案。在主用户干扰温度门限和次用户QoS的约束下,将准入控制建模成0/1组合优化问题,并将功率控制建模成线性约束问题,由于准入控制是NP难,该方案将准入控制和功率控制进行加权规划进行优化,同时,为降低计算复杂度,提出一种针对准入控制组合优化的可行性验证方法。并且针对离散的粒子群算法的收敛性进行了证明。仿真与分析表明,该方案具有收敛性,相比其他优化方案,能更有效地提高用户准入量并降低用户功率消耗,提高网络性能。     

线性规划问题非有效约束条件性质研究

鉴于在求解线性规划问题时经常遇到一些约束条件(非有效约束条件),它不仅影响求解的效率,而且占用了大量的计算机存储空间。为此对非有效约束条件和有效约束条件的特性进行了理论分析,获得了一些识别非有效约束条件的判定定理,为进一步研究删除非有效约束条件的方法奠定了理论基础。     

一种基于双向动态规划的立体匹配算法

提出了一种利用双向动态规划和视差可靠性准则的立体匹配算法.首先,提出了一种新的全局能量函数,它解决了扫描线间的不连续性,同时保护了的视差不连续边缘;其次,利用加强顺序约束和遮挡约束的双向动态规划方法来处理遮挡;最后,在利用三个可靠性准则去除伪视差点之后,使用可移动窗口方法填充伪视差点的视差获得稠密视差图.实验结果表明,该算法在深度不连续区域和大的无纹理区域均能取得很好的匹配效果.     

带阻尼约束的驾驶仪最速响应鲁棒性设计

在导弹控制系统设计过程中,考虑了自动驾驶仪的高频振荡问题,将其转化为系统的一个约束条件,同时把上升时间转化为目标函数,其他设计指标视为约束条件,采用有约束多目标优化的方法解决了系统鲁棒性设计问题。此方法解决了导弹控制系统设计过程中,由于气动参数拉偏导致控制器参数设计周期较长的问题,并且可以根据具体情况加入所需的约束,为工程设计提供了一种实用灵活有效的设计方法。     

虚拟装配中的装配约束实现技术研究

结合虚拟装配中对装配约束实现的需求,以实际装配过程中常用的面与面之间的装配约束为例,阐述了虚拟装配中的装配约束实现流程,给出了虚拟环境下装配约束的定位求解过程,即通过姿态求解和位置求解确定零部件的空间目标位姿。同时给出了装配约束归约准则表以及归约结果的准确表达形式,并提出了在约束空间下对零部件的空间位姿调整算法,解决了多约束下自由度的计算问题以及零部件的调整问题,使虚拟装配中的零部件装配过程更加符合实际,操作更加方便。开发了原型系统虚拟装配工艺规划软件VAPP,对提出的算法进行了验证。     

时间约束工作流模型的可调度性验证研究

工作流模型可调度验证的目的是验证工作流调度系统时间约束的合理性、对工作流系统实例的时间可达性进行仿真.首先基于可调度性定理,设计了时间约束工作流模型的可调度性验证算法,并提出时间约束修正策略.通过该算法获得可调度的时间约束工作流的时间约束集;通过时间约束修正策略,减小上述可调度性验证方法的时间复杂度.然后,进一步设计了改进的可调度验证方法,从而可获得具有最小执行时间区间的时间约束工作流的时间约束集.实验及分析显示算法具有良好的性能和效果,研究成果对于制定时间约束工作流的时间约束有较好的应用价值.     

动态加强CPT解job-shop调度约束满足优化问题

带有相同到达期与交货期的job-shop调度问题(JSSP)作为多种实际生产调度问题简化模型,是一类典型强NP-hard问题.对优化目标是最小化最大完工时间的JSSP问题,建立了约束满足优化问题模型(JSSC-SOP).利用弧一致约束传播算法和深度优先启发式构造活动调度,逐步加入新约束,实现活动调度集的部分列举与寻优.提出3种动态加强约束传播技术(CPT),嵌入搜索过程,提高求解效率.最后通过随机生成的实例,验证了各方法可行性与有效性.     

考虑交付质量和交付期约束的移动应用供应链决策与协调

针对由ERP厂商、APP厂商与客户企业组成的移动应用供应链,考虑客户企业对软件质量与交付时间存在约束,ERP厂商的售前服务会影响软件开发质量等问题,构建了基于软件质量与交付时间的收益模型,分析了分散与集中决策下双方的最优决策策略以及APP厂商的售后维护成本分担比例与应急成本对双方决策水平的影响,比较了两种决策下对应的合作绩效,提出了双向成本分担与提前交付奖励的供应链协调策略.研究表明:随客户企业的质量感知度增大,ERP厂商通过适当延长交付时间产生的质量改进效应大于延长交付期产生的负效应,使总效应增加;当客户企业的交付期敏感程度小于临界值时,ERP厂商可通过交付高质量软件产品提高自身利润,当交付期敏感程度大于临界值时,可通过提前交付提高自身利润;通过对供应链进行协调,可使原本因无法满足客户企业对质量与交付期的要求而使双方放弃合作的情形变得可合作,使原本可合作时双方的合作绩效与利润更高;当APP厂商独自承担售后维护成本时,实施供应链协调产生的价值大于双方共同承担时对应的值.     

切向加速度与弦误差约束的CNC系统时间最优轨迹规划

针对计算机数控(CNC)系统给定参数化路径, 给出了一种求解时间最优轨迹规划问题的凸优化方法. 轨迹规划问题考虑切向加速度约束与弦误差约束. 通过建立两种约束下的状态容许空间, 分析约束对时间最优轨迹的影响. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个与时间无关的凸最优控制问题. 基于控制向量参数化(CVP)方法, 问题被进一步转化为易于求解的凸优化问题. 以路径参数对时间的二阶导数(参数加速度)为优化变量, 序列二次规划(SQP)方法获得问题数值解. 文末通过求解两个测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证方法的有效性.     

基于EBMSC的BOM约束元数据描述方法

元数据信息是理解基本对象模型(Basic Object Models)重用能力的关键,也是BOM检索、选取和应用过程的前提和保证.BOM的正确使用以约束关系的满足的基础,由于利用消息序列图(Message Sequence Charts)刻画BOM的交互行为存在着很多不足,因此在基本消息序列图(BasicMSC)的基础上扩展了事件和因果关系的描述,并且通过约束关系的生成,使BOM的交互约束可以以断言的形式作为元数据的组成部分,不仅有利于约束关系的精确描述,而且便于联邦的验证.     

经理与投资者的投资决策博弈

研究了在缺乏有效监督的情况下 ,公司经理在选取投资项目时往往是事实上的决策者 ,而且经理选取项目时投入的努力与投资者的预算约束决策是相互影响的。文中指出在单次博弈的情况下 ,投资者预算约束的软硬承诺对经理都是不可信的 ;在重复博弈的情况下 ,可以证明投资者守信还是不守信取决于坏项目最后收益的范围和分布