基于SAW传感器阵列的混合气体定性分析

针对野外文物古迹环境的多变性、传感器气敏性失效以及腐蚀性气体定性不精确等实际情况,结合物联网技术和模式识别技术,在综合考虑准确度和项目实际要求的情况下,设计了一种基于声表面波(SAW)传感器阵列的模式识别算法,并通过MATLAB对其进行仿真和验证。结果证明,将传感器阵列输出的数据输入到有6个隐层的神经单元的单隐层BP神经网络中进行训练,预测效果最好,对腐蚀性气体的识别率达到了95%左右,提高了野外微气象环境下腐蚀性气体的监测水平。     

基于Asterisk的VoIP系统的实现

Asterisk是美国Digium公司开发的一个开源软交换项目。文中讨论了Asterisk的结构,功能等,并在Asterisk的基础上架构VoIP系统,实现12网和PSTN网的通信功能。     

H.264/AVC帧层码率控制算法的改进

为了提高码率控制在视频编码中的性能,本文提出了一种新的帧层R-Q码率控制算法模型。该模型直接通过H.264码率进行量化控制,但没有考虑复杂度测量估计,从一定程度上提高了码率控制的准确性。通过大量的理论推导与实验验证,提出的模型明显提高了峰值信噪比(P S N R),提高了图像的质量。     

移动通信系统中的越区切换技术研究

针对切换策略和算法是决定3G网络性能好坏的关键因素之一,文章简单介绍了越区切换的原因,对越区切换的策略进行相关的论述,最后主要介绍了几种典型的越区切换算法,着重对资源预留和呼叫请求排队联合切换算法做了详细的分析.     

蓝牙认证算法及其VC++实现

蓝牙技术的主要特点及其安全特性。在引入蓝牙链路密钥及其他蓝牙认证相关参数的基础上,介绍了蓝牙的认证过程,用数学语言分析了蓝牙的认证算法(E1),描述了该算法的实现流程,并给出了用VC 语言实现蓝牙认证算法的关键步骤及运行结果。     

OFDM中继系统中能效优化的资源联合分配算法

在协作正交频分复用系统中,合理的资源分配对于提高系统性能具有重要的意义。针对中继、子载波和功率的联合分配,对最大化系统能效为目标的分配算法进行研究,提出了一个最低容量限制下的最大能效次优化资源联合分配算法(JRAA,joint resource allocation algorithm)。该算法使用冲突图表示系统资源冲突关系,根据冲突图的最大独立集结果进行资源分配。经过仿真验证,该资源分配算法实现了中继一子载波和功率的联合分配,在能效性能方面优于现有的算法。     

WATM资源分配调度和切换策略研究

近年来，ATM和无线通信两种技术得到了极为快速的发展。WATM（Wireless ATM）作为ATM网络的无线延伸的一种解决方案吸引了学术界和工业界广泛的兴趣。重点分析了WATM资源分配调度和对切换策略的研究。     

LTE-A中继网络中基于小区间干扰协调的分布式资源分配

针对LTE-A(long term evolution-advanced)中继系统存在的干扰问题, 提出一种基于小区间干扰协调(inter cell interference coordination, ICIC)的资源分配算法。该算法利用LTE-A网络里各个小区基站之间的交互信息, 得到邻小区资源块(resource block, RB)的使用状况, 将空闲率最大的资源块分配给信道增益最大的用户, 从而在满足用户业务需求的前提下提高小区吞吐量。仿真结果表明, 该算法优于传统的SSA(separate and sequential allocation)算法, 系统整体性能得到提升。     

协作通信系统中能效优化的中继分配算法

在协作通信系统中,中继节点的合理分配对于系统性能提升具有重要的意义。然而,现有的方法往往只从系统容量最大化或者功率最小化单方面研究中继节点分配,缺乏对两者的综合考虑以致最终的中继分配结果不是最优。通过对基于能效(容量/发送功率)的中继分配进行研究,提出一种能效最大化为目标的中继分配算法(EERAA)。该算法首先优化各协作链路能效,然后通过最大权重匹配方法为各源移动终端进行中继节点的分配,从而有效地提高系统能效。经仿真验证,该算法跟现有的算法相比,能得到更高的系统能效。     

MIMO系统中基于非正交多址接入的功率分配算法研究

随着移动通信技术的发展,通信服务已变成人类日常生活中不可或缺的部分.尤其是近年来各类智能终端的大众化,使得接入无线通信的用户数和人们对通信服务的需求均呈爆炸式的增长.但现如今可用的频谱资源是有限的,且传统的正交多址接入系统的用户接入数受限,很难满足用户日益增长的需求.非正交多址接入允许在同一时频资源上复用多个用户,极大程度地提高了系统的用户接入数和频谱效率.将非正交多址接入技术运用于多输入多输出系统中,更进一步地提升系统各方面的性能.针对在MIMO-NOMA系统中现有的研究存在的复杂度较高的问题,提出一种基于串行干扰消除残留的功率分配算法.首先,建立斯坦克尔伯格博弈模型,将基站设置为卖方,小区内各用户设置为买方.其次,使用拉格朗日函数求出在约束条件下用户购买的最优功率,此功率为关于单位价格的函数.最后,求解出基站为各用户设置的最优单位功率价格.在基站和用户双方博弈的过程中,基站动态地调整功率价格,尽量最大化自身收益.仿真结果表明,所提算法与分数阶功率分配算法相比,吞吐量在系统总功率为24 dBm且串行干扰消除因子为0.001时有15.65%的提升,并且在吞吐量性能与文献[10]相近的基础上,降低了运算复杂度,减小了基站的功率消耗.