WiMAX Mesh网络中一种分布式时隙分配算法

提出了一种基于资源预留的WiMAX Mesh网络支持QoS的微时隙动态分配算法。通过区分数据流优先级的方式将业务分为高优先级业务和低优先级业务两类,对高优先级的业务在每帧中预留一定的微时隙作为分配高优先级业务的时隙,预留时隙大小可以根据网络时隙使用状态动态地进行调整。仿真表明该算法在满足高优先级业务QoS的同时兼顾业务的请求失败率与时隙的利用率,降低了分组的平均时延。     

一种基于802.11e动态自适应调整竞争窗口的算法*

为了进一步改善高负载状况下服务质量的性能,在原有的IEEE 802.11e 增强型分布式协调功能的基础上,本文提出了一种基于竞争窗口动态自适应调整的算法。该算法首先采用时隙利用率因子估计网络当前负载状况,然后在不同优先级下根据时隙利用率动态调整竞争窗口,降低了信道接入的竞争,提高了网络的性能。仿真实验表明,该算法在保证实时业务要求的同时,能够有效降低时延,显著提高无线局域网的吞吐量。     

综合业务网中IEEE802.4优先级控制准公平性探讨

令牌总线介质访问协议提供了选择优先级的机制,优先级机制的功能是把网络信道首先分配给优先级较高的信息帧,而当高优先级帧足够发送时,才发送优先级较低的帧。通常信息帧优先级分为4个级别。考虑到综合业务高负载的特点,需要对IEEE802.4优先级协议进行改进。其出发点是既要尽可能保证高优先级信息的发送,又防止出现低优先级信息(特别是优先级最低信息)长时间得不到发送的局面。该文提出的策略,比较合理地解决了这一问题。其实质是在合理范围内牺牲高优先级业务的服务质量,适当换来部分提高低优先级业务的服务质量。模拟实验验证,该文改进的IEEE802.4协议是适合于综合业务数字网优先级控制的。     

一种支持业务优先级的卫星网络信道动态接入策略

针对远程作战飞机接入卫星信道的业务具有优先级且高优先级业务存在突发性影响信道利用率与吞吐量的问题,提出了一种支持业务优先级的卫星网络信道动态接入策略。该接入策略通过引入认知无线电技术构建频谱池以共享信道,设置高优先级业务透明接入信道的同时通过预留信道保证低优先级业务成功接入信道,未接入信道的业务采用排队模型等待接入。仿真结果表明,该策略能够高效地保证高优先级业务接入信道的成功率,有效降低接入时延;同时较好地减小高优先级业务的突发性对低优先级业务接入的影响,有效地提升了卫星信道的综合利用率,降低了低优先级业务的接入时延,保证了低优先级业务接入卫星网络的吞吐效率。     

适用于飞行自组网的闲置时隙预约TDMA协议

在飞行自组网中,固定时隙分配时分多址接入（TDMA）协议存在闲置时隙无法成功使用的问题。通过对TDMA协议引入闲置时隙预约机制,提出一种支持业务优先级传输机制的闲置时隙预约TDMA协议。采用短帧长的方式满足协同与控制业务的低时延传输需求,并利用闲置时隙预约机制允许节点使用闲置时隙传输感知业务,从而满足感知业务的高吞吐量传输性能要求。仿真结果表明,与CF-MAC和CTMAC协议相比,该协议能够在降低传输时延的同时,有效提高信道利用率和网络吞吐量。     

一种适用于可扩展AdHoc网络的动态时隙分配算法

针对现有基于固定分配时隙的ad hoc网络MAC协议时隙利用率低,不能适应突发网络业务的局限性展开研究,并在此基础上提出了一种适用于规模可扩展的ad hoc网络的动态时隙分配算法(DTDMA).该算法利用较少的控制开销,通过节点间控制帧的交互,实现在网络负载较重的情况下,可以有效保证多个节点无冲突的接入信道,并针对不同优先级的网络业务提供相应优先级的时延保证.QualNet网络仿真环境中的仿真实验证明该算法能创建一个规模可扩展的无线自组织网络,且当网络中存在突发流业务时大大提高了网络吞吐量,减小了平均端到端时延,并实现了区分优先级服务.     

PbRED:基于优先级的RED改进算法

随机早期检测算法RED作为一种重要的主动队列管理算法,通过有效地控制队列长度,取得较好的吞吐量性能。然而,当多个业务流存在不同优先级时,不能很好地区分服务质量。提出一种新的RED改进算法—PbRED,基于业务的优先级调整丢弃概率,通过减小高优先级的丢弃概率、增大低优先级的丢弃概率,为不同优先级的业务进行区分服务。仿真实验结果表明,在获得较高吞吐量的同时,PbRED可以使不同优先级业务流的服务质量存在合理区分度,保证高优先级业务流获得更好的吞吐量性能。     

采用渐进式预留机制的Ad Hoc网络MAC协议

实时业务传输的服务质量(QoS)保障问题一直是限制Ad Hoc网络发展的瓶颈.在分布式网络环境下,分组冲突十分普遍,节点很难在限定的时间内成功接入信道.现有很多算法(如FPRP)虽能很好的消除冲突,却需要非常多的控制分组,同样造成过高的接入时延.在研究动态时隙分配类MAC协议的基础上,设计了一种采用渐进式预留机制的MAC协议,协议通过分级预留、协同竞争和空闲时隙的时隙重构来达到分组冲突的充分化解,信道资源的高效利用,以及不同优先级业务的有效接入.仿真表明,与现有时隙类协议相比,新协议可以显著减少分组冲突,提高信道利用率,实现较低的分组接入延迟,并且能够较好的支持数据报业务.     

面向卫星网络的扩频多址接入控制方法

针对卫星网络传输时延长、通信时间短和突发业务量大的特点,首先设计了高优先级、高实时性业务主动重传策略,然后在此基础上提出了一种面向卫星网络的主动重传扩频时隙ALOHA多址接入控制方法.该方法融合了扩频通信、S-ALOHA随机访问控制协议和主动重传策略的优点,能满足特殊环境中提供"区分服务"的实际要求.最后的仿真结果不仅证实了该方法的吞吐性能比时隙ALOHA系统有了很大的提高,而且能以较小的吞吐量损失为代价增加高优先级业务的成功发送率.     

基于时隙选择概率分布的DCF区分服务机制

针对IEEE 802.11 DCF不能为实时业务提供服务质量保证的问题,提出一种简单的基于优先级的退避机制,根据不同等级数据业务的QoS需求提供区分服务。高优先级数据流采用减少数据包重传次数策略,低优先级数据流采用改进的RWBO+BEB退避机制,使得时隙选择概率分布均匀,能减少数据包碰撞概率。采用马尔科夫链模型对该机制进行数学分析与评价,结果表明,该机制不仅能够有效支持区分服务,并且能够提高系统饱和吞吐量。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。