一种提高小区干扰协调中用户公平性的载波调度算法

针对LTE-Advanced系统中小区干扰协调的用户公平性问题,提出一种基于用户优先级的比例公平调度算法。该算法通过引入用户优先级因子来调节小区边缘用户与小区中心用户的载波分配,进而在保障系统吞吐量的前提下改善频谱资源受限的小区边缘用户的公平性。仿真结果表明,该算法在以系统吞吐量下降了0.7%的代价下使小区边缘平均用户数据速率提高了90%以上。     

低指纹密度下分段式高精确度室内定位方法

针对室内环境中传统定位方法在大定位区域、低指纹密度下定位精确度低、计算复杂度高的问题,提出了一种基于线性插值法和分布重叠的分段式定位方法。该方法采用传统的最近邻法进行粗定位,得到可信区域;利用线性插值法更新可信区域内指纹数据库,增加指纹密度;在可信区域内,采用基于分布重叠的指纹相似度匹配法实现精定位。实验结果表明,在低指纹密度下,该定位方法定位精确度较高,算法复杂度适中,具有一定的适用性。     

基于分布重叠和特征加权的无线局域网室内定位算法

受复杂室内环境下无线信号时变特性和随机特性的影响,传统的以接收信号强度均值为指纹信息的定位算法定位精度较低。针对该问题,提出了一种基于分布重叠和特征加权的位置指纹匹配定位算法。该方法采用接入点(Access Point,AP)信号包络的概率分布作为位置指纹特征,首先根据终端与AP的连通性为指纹特征设定权值,用信号包络概率分布重叠来表征指纹特征的相似度,然后取各特征相似度的加权和为指纹的相似度,最后根据最大指纹相似度原则估计目标位置。实验结果表明,所提算法的定位精度明显高于传统定位算法,具有较高的实用性。     

一种鲁棒的基于射线跟踪的AOA目标定位算法

针对定位信号的多径传播和非视距噪声以及奇异方位线交点严重影响基于权值交点的AOA算法定位精度的问题,给出一种鲁棒的基于射线跟踪的AOA目标定位算法(RAOA-RT).建立了微小区下的AOA定位模型,根据信号传播路径和镜像原理给出了镜像站的位置公式.所给RAOA-RT算法首先根据多径定位信号的跟踪结果构建镜像站,将NLOS径转化为到达镜像站的LOS径;其次,利用镜像站的AOA测量值形成相应的方位线,并获得所有方位线交点;最后,利用圆误差概率确定其中的有效交点,并依据有效交点的几何精度因子(GDOP)为其赋予相应的权值,对其进行加权求和作为目标的位置估计.仿真结果表明,与已有算法相比,RAOA-RT算法在不同应用场景下具有更高的定位精度,且其RMSE接近CRLB,鲁棒性更好.     

基于先验约束的空时联合视频错误检测算法

视频错误检测是视频错误隐藏的基础,为此针对视频的典型应用场景对其展开研究,对基于空域特征的错误检测算法进行了改进,使其可自适应调节判决门限。在此基础上综合已有算法并引入视频时域相关性特征,提出一种具有较强普适性的基于先验约束的空时联合视频错误检测算法。以3G视频通话业务为例进行仿真,仿真结果表明,该算法错误检测的定位精度较高,为错误隐藏提供了可靠依据。     

一种无线视频数据多路复用单元提取算法

在分析基于BP神经网络的多路复合协议数据单元(MUX-PDU)提取算法及其局限性的基础上,根据H.223协议中mobile level 2模式下的MUX-PDU后验信息,提出一种基于BP神经网络及后验信息的联合MUX-PDU提取算法。该算法可动态调整MUX-PDU标识符的判决门限,同时在发生标识符虚警或漏报的情况下,能利用后验信息对提取出的MUX-PDU帧进行校验修正。仿真结果表明,该算法可有效降低MUX-PDU的丢包率,为提高3G视频通话质量提供了可靠保障。     

基于射线跟踪的AOA定位算法的GDOP研究

GDOP是衡量定位系统精度的一个重要指标。基于射线跟踪的定位算法利用镜像站实现对目标的定位,针对现有关于GDOP的计算因没有考虑镜像站之间的相关性,而无法用于对基于射线跟踪的定位系统的定位精度与镜像站布局之间规律进行分析的问题,给出一种基于射线跟踪的AOA定位算法(AOA-RT)的GDOP计算方法。在微小区AOA定位模型下,根据镜像站与定位站之间的关系,得到镜像站位置误差的相关矩阵,根据该相关矩阵推导了AOA-RT算法的GDOP的计算公式。仿真结果表明了所给的GDOP计算方法的合理性,并得出了相关结论。     

基于聚类分析的反向射线跟踪算法

无线定位引入射线跟踪算法可有效解决所面临的多径传播、NLOS噪声和可听见性的问题,但现有算法环境建模过于理想,不适合实际应用。为此,本文提出了一种基于聚类分析的反向射线跟踪算法。首先,为贴近射线的实际传播环境,构建了建筑物表面为准镜面的二维传播环境模型;其次,根据多径定位信号传播路径的特征定义了位置指向性路径（P-路径）和区域指向性路径（A-路径）,算法根据多径定位信号的到达时间和到达角度的估计值,利用分支跟踪搜索算法找出其可行路径,再用聚类分析方法实现对位置指向性路径的识别和传播路径跟踪,并采用分段加权的思想完成对区域指向性路径的最大可识别路径的跟踪。最后,仿真结果验证了该算法的合理性,与基于绕射判决门限的反向射线跟踪算法相比,本文所提出的算法能显著提高对P-路径和A-路径随TOA和AOA估计误差变化的跟踪正确率。     

基于贝叶斯网络的无线传感网高效数据传输方法

无线环境复杂经常导致高误码率的出现,该文结合无线传感网对传输能耗有较高要求的特点,针对分组协议字段错误修复问题提出基于贝叶斯网络的最大后验修复方法MAP-BN。该方法使得传感网节点在无需任何编码的情况下可以得到向前纠错的能力。MAP-BN算法利用贝叶斯网络对分组协议字段的先验信息进行建模,并在此基础上利用动态规划算法进行最大后验概率推理,成功降低了最大后验修复的计算复杂度。仿真和分析结果表明,MAP-BN算法具有良好的数据差错控制能力,并可以很大程度上提升网络节点传输数据的能效性。     

基于BP神经网络的视频H.223协议标志符动态提取算法

为了有效提取H.223协议标志符,在深入分析H.223多路复用协议的基础上,详细剖析了影响标志符提取的主要因素,提出了一种基于BP神经网络的标志符提取算法,该算法可根据当前通信环境实时调整判决门限。仿真结果表明,相对于静态门限的提取算法,该算法可有效提高标志符提取的正确率,从而改善了在高误码率条件下的视频播放质量。