输入/输出ATM交换机在突发性业务下的性能

分析了内部无阻塞输入/输出排队反压型ATM交换机在突发性业务下信元丢失、交换机最大吞吐量等性能。输入端口信元的到达过程是ON OFF突发流,且ON态以概率p发送信元,OFF态的逗留时间可认为0,ON OFF长度为指数分布的随机变量;属于同一突发流的信元输往同一个输出端口,不同突发流的信元等概率输往不同的输出端口;输入/输出缓冲器长度有限,交换机加速因子S任意;其中结论对实际设计一种输入/输出排队反压型ATM交换机具有一定参考意义。     

批量到达下的IaaS云计算中心服务性能评价

针对请求批量到达下基础设施即服务(IaaS)云计算中心性能分析问题，提出基于排队系统的云计算中心分析模型，并获得平稳状态时重要的服务性能参数：阻塞概率、立即服务概率、响应时间百分比、平均队长等。通过数值仿真实验分析了缓冲区和批量大小变化对系统性能的影响。数值仿真结果表明：同等排队强度下，缓冲区的增加对批量到达系统性能的改善优于单个到达系统；每批到达请求数的突发度越大，系统性能越差。     

（N，L）—策略休假下服务台可修的M／G（M／G）1排队系统分析

研究了（N，L）－策略休假服务台可修的M／G／1排队系统，假定服务台的寿命服从指数分布，修理时间和休假时间都服从一般连续型分布。利用向量马氏过程方法，从稳态的角度得到了这个排队系统的主要稳态排队指标和可靠性指标。     

批量到达、服务台可修的MX/G/1重试排队系统

讨论顾客批量到达且服务台会出现故障的重试排队模型。当新顾客批量到达服务台时,如果服务台忙,则新到达的顾客会进入重试组继续寻求服务或离开系统;当服务台出现故障时,会立刻得到修理并继续进行服务。利用补充变量法,结合服务时间、修理时间、重试时间研究排队队长。给出了系统稳态时的遍历条件,求解系统的稳态方程组,分析系统的各项性能指标。     

多元线性回归在测向系统中的应用

利用相位干涉仪测向仪测向时，存在多值模糊问题，为解决这一问题提出了用虚拟相位干涉仪清除长基线相位干涉仪测向时带来的多值模糊现象．利用多元线性回归法求出虚拟相位干涉仪在不同频率时所对应的虚拟短基线的长度L‘，用此长度与实际长度L相配合，以达到测向的目的．用这种方法不但可以准确测向，而且还消除了由实际长度在测向中带来的多值模糊问题．建立了数学模型，进行了计算仿真与误差分析，结果表明，此方法可以准确测试入射波的方向，避免多值。     

带启动时间单重休假的M/G/1排队

研究了带有启动时间的单重休假连续时间的到达服从Poisson分布、顾客服务服从一般分布的单个服务台排队，导出了稳态队长的分布和母函数、等待时间的分布和其LST及其随机分解结果和稳态系统忙期。验证了所得到的结果。     

M2M业务批量到达排队系统性能分析

针对M2M（Machine to Machine）业务的大规模应用给当前移动通信网络的QoS带来的冲击和影响问题,采用IBP（Interrupt Bernoulli Process）建模M2M业务的到达过程,业务以批量的形式到达,建立并求解了离散时间系统排队模型IBP/Geom/1/K。区别于传统的IBP模型,该模型每次到达的不是一个,而是一批。采用具有不同突发度的数学模型表征M2M业务每批到达的数量,在概率空间上求解队长的稳态概率,进而得到系统的吞吐量和丢包率等性能指标,并与相同排队强度下M2M业务单个到达时的性能进行对比。实验结果表明,每批到达包数的突发度越大,系统的性能越差;在相同排队强度下,批量到达排队模型的性能对比单个到达情况下的系统性能差;对时延容忍的M2M小数据业务,以时延增加为代价增大缓存可以有效提高吞吐量、降低阻塞率。     

银行排队系统数据分析及窗口设置优化研究

利用银行叫号机实测队长系列排队数据,运用排队论理论,分析了服务窗口排队规律.考虑顾客到达不均衡性,对不同工作日和不同工作时段用修正系数计算参数值,建立了不同输入率下的概率分布函数及MMC模型,使计算得到的顾客等待时间和队列长度等排队指标值更接近现实情况.所给出的改善银行排队状况的窗口设置设想与例证,可以作为银行排队管理改善的依据和一种简易可行的方法.     

基于Opnet平台的战术Ad—hoc子网建模仿真

由于报文到达服从长相关特性,利用能较好描述长相关特性的自相似模型,借助Opnet仿真手段对战术Ad -hoc子网进行了建模及仿真.仿真中自相似流量模型采用的是多重汇聚的ON/OFF过程模型,网络MAC层选用IEEE 802.11协议的DCF接入方式.根据Opnet仿真软件运行结果的分析,最终得出通信量自相似性对战术Ad-hoc子网性能影响很大,网络的各项性能指标如延迟及丢包率随着自相似程度的增加将变得越来越差,这对战术Ad-hoc网络的应用开发、网络规划及优化配置具有一定的参考价值.     

利用生成函数分析离散时间ＧＩ—geom排队模型

讨论GI-geom排队模型的无限缓存的离散时间单服务器排队系统,在系统具有独立的到达过程和和几何服务时间的假设下,利用生成函数逼近缓冲式容量均值与方差的显示表达式,求出了信息延迟的均值和方差,并利用这种方法对离散时间的具体系统进行了分析。     

通信网络聚合流量突发性的产生机理研究

针对当前网络聚合流量突发性产生机理研究中存在的一些模糊认识,提出了一种扩展ON/OFF模型,并基于该模型证明:网络聚合流量的突发性由节点流速的分布特性决定,与ON和OFF状态持续时间的分布无关;突发性不能使用H系数来描述.仿真实验证明了理论推导结论正确.该研究揭示了网络聚合流量突发性的产生机理,可为网络流量工程提供了理...     

一种适于突发流量的退避算法及其在adhoc网络中的应用

adhoc网络中各项业务具有着一种统计上的自相似特性,对网络的性能影响很大,早期建立在泊松模型基础上的战术通信网性能及协议的分析评价方法已不再适用．在分析了多重ON／OFF源汇聚模型产生自相似业务的基础上,通过对各节点突发量的定量分析,在二进制指数退避（Binary Exponential Backoff,BEB）算法基础上提出了一种适用于自相似特性的算法．该算法通过引入节点竞争系数,使得对于信道的访问能根据网络的突发状态合理调整．利用OPNET技术对adhoc网络进行了仿真．仿真结果表明：算法改进后的网络时延性能较原来提高5．92％,吞吐量提高6．17％．文中算法对网络的协议设计、资源的优化配置具有参考价值．     

ATM复用器离散时间业务排队模型研究

设计了一个离散时间排队模型来分析ATM复用器业务性能．把ATM业务流模拟成一个M状态的马尔可夫到达过程,体现了ATM业务流的相关性和暴发性．用MMP／D／1／K排队模型来分析ATM复用器的业务特性．同时采用了一个快速迭代算法来提高模型分析的计算效率．仿真数值结果可以证明该模型和其法的科学性．     

用ATM技术提高IP业务服务质量的研究

分析了在Internet网中无法提供IP业务服务质量的原因,阐述了其中涉及部分的关键问题。在保证IP网络服务质量的几种技术的基础上,提出了利用ATM技术来提高IP业务服务质量的方法。通过研究和比较其他几种常用的分组排队技术,提出了一种能更好保证IP业业服务质量的分级排队方案,仿真实验证明了该方案的优越性。     

进港航班排序强化学习模型研究

为了解决进港航班排序中智能化程度不高的现实问题,提出了进港航班排序强化学习模型。首先确定了进港航班排序强化学习模型的状态、动作、智能体、环境、奖赏函数、约束条件、Q学习等,进港航班排序强化模型中的状态是各进港航班的到达时刻,动作是对航班到达时间的调整,智能体对航班的到达时刻进行调整,环境对动作做出反应,一个新的到达时间和奖赏值传给智能体。奖赏函数考虑了延误时间、经济成本、对后续航班的影响。该模型考虑了航班不能提前降落,分配的到达时间不早于计划的到达时间,进港航班流量不能超过机场的到达容量值等约束条件。使用双流机场进港航班数据对该模型进行了验证。对比分析了先到先服务和强化学习模型的排序、延误时间、延误成本、后续航班延误成本和奖赏值。先到先服务算法的奖赏函数值为3164,强化学习算法的奖赏函数为2880,强化学习模型更优。模型中奖惩函数的评价指标、权重、约束条件可以根据管制工作实际情况进行设置,该模型可以为空中交通管制人员进行进港航班排序提供决策支持。     

信息网络的时域业务模型

信息媒体基本上表现为三大类，即话音，数据与图象。对于提供综合服务的信息网络，从时域中观察这三类业务，可抽象为三类数学模型：周期性业务，随机性业务及突发性业务。而且周期性业务与随机性业务在大量统计中呈现为相同特性，称为匀流业务，可用二项分布进行数学描述。然而突发性业务与前两类业务呈现出明显不同的特性，如果简单地用二项分布描述，与实际特性会出现很大的偏差。采用两态一维马尔可夫过程进行数学描述比较符合实际。文中引用美国ＬＡＮＱｕｅｓｔＬＡＢＳ的测试结果总结出匀流业务与突发业务对网络的主要性能－－吞吐量的影响，并有这样的结论：不管何种业务随着业务源速率增高，网络吞吐量均会降低；当业务源速率比较低时匀流业务与突发业务对网络吞吐量的影响的差别不很显著，但是业务源速率较高时，突发业务对网络吞吐量的不利影响显著大于匀流业务的影响。得出的结论对网络规划与容量分配有参考价值。     

H2H、M2M混合业务串联排队网络模型

基于串联排队网络理论,将同时承载M2M(Machine to machine)业务和H2H(Hu-man to human)业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指标的关系,讨论了M2M业务准入控制方法。     

ATM网络中长相关业务排队性能的分析

研究了ATM网络中单服务FIFO排队系统的性能,当排队输入为具有长期相关特性的业务流时,得到了高斯假设下系统信元丢失率的理论值,该值较已有的理论分析更接近仿真结果,并适用于短期相关输入业务的情况。     

基于腕部姿态的帕金森病用药后开-关期检测

针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类. 在医院临床患者测试数据上进行的对比实验表明,与采用运动传感器原始数据的最优结果相比,采用姿态信息能够提升20.3%的检测准确率;与当前最优的网络结构相比,该方法所采用的卷积神经网络在保持相似检测准确率（88.7%）的前提下,将模型参数量降低90.4%. 在医院临床患者自由活动数据上进行的实验表明,该方法能够在非限定动作下预测患者开-关期状态,达到开期91.5%和关期94.4%的准确率.