自适应延迟感知的光无线混合宽带接入网节能机制

利用数据的延迟容忍特性,提出了一种自适应延迟感知光无线混合网络节能机制.为了充分利用数据的延迟容忍度,网关动态地感知数据的到达率,采用排队模型来分析网关能耗和数据延迟,从而自适应地选择休眠周期;同时,采用多网关均衡负载机制来减小网关休眠带来的路径重建延迟和拥塞,从而减小因休眠而增加的延迟.结果表明,所提出的机制可降低网关总能耗36%,并有效提高网关利用率,降低网络中数据的路径延迟.     

基于EPON的本地光纤接入网设计

在阐述EPON系统原理和组成的基础上,分析了基于EPON的接入网设计原则。针对用户的地理分布和带宽需求,提出一种基于EPON的FTTH接入网方案。对网络结构、组网进行了设计与分析;并针对具体的业务要求,提出了针对性的解决方案,达到了宽带、高速、多业务的接入要求。     

基于路径可用性约束的HOWBAN备份路由策略

备份路由选取,不仅要考虑路径的不相关性,还应考虑业务恢复的资源需求以及备份资源利用率.针对此问题,在光无线混合宽带接入网的融合架构下,确立跨域传输路径可用性与用户对路径可用性需求之间的匹配关系,根据匹配结果分别在光域和无线域划分出2种约束情形,并由此构建用于备份路径选取的条件约束模型,依据此模型选择性预留备份带宽.以提高异构网络资源利用率为目标,将带宽资源划分为工作带宽、备份带宽及空闲带宽,在共享备份原则下,通过渐进优化的方式,按照备份带宽、空闲带宽的先后顺序,完成对工作路径的保护,从而以尽可能少的空闲带宽消耗来保障节点间的连接可用性.数值结果表明,提出的策略有效提高了网络故障恢复率和备份资源效率.     

C-RAN架构网络中基于分组调度的直接通信机制

针对现有技术应用到集中式/协作式/云计算无线接入网(centralized,cooperative,cloud radio accessnet work,C-RAN)中不能充分利用其集中式管理特性,从而造成无线资源利用率较为低下的问题,研究了C-RAN架构下的直接通信(devicetodevice,D2D),提出了一种基于分组调度的直接通信机制,该机制利用C-RAN架构网络中基带资源处理池共享移动终端信息的特性,通过移动终端的位置信息直接计算用户之间的距离,并与设定的门限值比较,以确定是否建立直接通信并根据判断结果建立通信链路?仿真结果表明,C-RAN架构网络采用直接通信方式,系统吞吐量增加了7.2%,用户连接数提高了6.4%?     

FTTH的实现策略

从系统组成、网络设计和规划、终端管理方面讨论了FTTH的实现方式.     

OBS网络中基于改进波长分组技术的QoS策略

在光突发交换（optical burst switching,OBS）网络中如何支持服务质量（quality of service,QoS）是一个很重要的问题,为了能在对高优先级业务提供足够保障的同时,尽量减小低优先级业务的丢包率,提出一种能有效支持QoS的新方案.该方案在改进的波长分组预留策略（improved wavelength grouping,IWG）基础上结合使用了最适合空隙填充算法（best fit-void filling,BF-VF）和光纤延迟线（fiber delay line,FDL）技术,可以根据各个优先级业务丢包率的变化情况,动态地调整各个优先级业务使用的波长数目,并且通过计算信道利用因子将数据突发调度到合适的信道Viod上,同时为调度失败的突发包提供了二次调度的机会.仿真结果表明,该算法可以在不同的网络状态下有效提高信道的利用率,降低整体丢包率,并能很好地支持QoS.     

传感器网络中一种基于RSSI的圆环重叠定位机制

针对传感器网络的节点定位问题提出一种使用3个普通信标节点定位全网的基于RSSI的圆环重叠(ROBRSSI)定位机制.通过误差转换、未知节点与其二跳邻居间协作设计,有效抑制已有研究中RSSI测量误差的影响,降低未知节点与信标节点间相对位置要求,实现未知节点的有效定位.基于ROBRSSI定位机制,研究了传感器网络中新加入节点的定位.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于无线局域网接收信号强度分析的混合室内定位方法

为了给用户提供丰富的室内位置服务,需要在结构复杂且人员密集的室内环境中进行精确定位。根据对无线局域网接收信号强度的分析,可以利用三角定位算法和指纹定位算法进行混合室内定位。首先在网格划分的基础上离线构造参考点接收信号强度数据库,并采用三角定位算法估算所有无线接入点的位置,然后根据定位精度需求设定混合定位方法的接收信号强度阈值。在线定位时,根据用户终端实际接收到的无线接入点个数和信号强度选择三角定位算法或指纹定位算法进行位置计算。实验表明,该室内定位方法有效且稳定。     

WSNs中基于幻影单径路由的源位置隐私保护策略

在目标监测型无线传感器网络中,攻击者可以通过流量监听、节点妥协等方式逆向追踪数据源的位置。为抵御此类攻击者,提出了一种数据源位置隐私保护策略,利用基于单向哈希链的数据源匿名机制以及幻影单径路由协议,分别从数据内容和传输路由路径两方面保护了数据源的位置隐私。性能分析表明,与已有的幻影单径路由协议相比,该策略能实现源节点的匿名,并且在能量受限的情况下可以产生数量更多、位置更加多样的幻象节点,同时使这些幻象节点能够尽量远离数据源,能更好地提高源节点位置的隐私安全。     

一种新颖的基于偏振调制器的无码元走离效应的倍频毫米波光载无线系统

为了克服基于马赫-曾德尔调制器(MZM)的倍频毫米波光载无线系统(Radio Over Fiber,ROF)中的MZM存在的直流偏置漂移问题和ROF中的码元走离效应,本文提出了一种基于偏振调制器(Polarization Modulator,PolM)的无码元走离效应的倍频ROF系统。在中心站,利用PolM产生±1阶边带信号,利用复合射频(Radio Frequency,RF)信号来驱动PolM,实现将下行数据信号仅调制在+1阶边带上。复合RF驱动信号由两路信号合成,其中一路信号由数据信号通过相位调制器调制RF驱动信号形成,另一路信号是由数据信号经电放大器进行放大形成。在基站,利用光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)反射出部分-1阶边带做上行链路的光载波,实现载波重用;利用透过FBG的±1阶边带在光检测器(Photo Detector,PD)中的拍频产生倍频毫米波信号。在误码率为10^-9情况下,经20、40和60公里的传输后,下行链路功率代价分别为1dB、1.2dB和1.22dB,上行链路的功率代价分别为0.5 dB、0.8 dB和1 dB。...     

基于微观交通仿真的城市路网交通排放评估

为了给中小城市建立低碳交通体系提供理论依据,利用美国联邦公路局(FHWA)微观仿真软件TSIS/CORSIM,并结合广东省清远市中心城区的交通调查,建立了清远中心城区路网交通仿真模型,对以现状交通流量为基础设定的5个情景方案进行了仿真研究.结果表明:随交通流量的增大,路网的交通排放增加,当增大到1.5倍时,车辆每公里的HC,CO,NOx和CO2排放分别上升8%,12%,12%和29%,当交通流量增加(1.5倍)导致交通拥挤时,额外燃油消耗为225 L,额外CO2排放为518 kg,占总排放的16.3%.     

基于容量限制的道路与城市交通的互演化研究

城市道路与交通之间是一个非常复杂的互演化过程。本文通过考虑容量限制，建立了二者之间的互演化模型，并对模型进行了稳定性分析和仿真分析。结果表明所建立道路与城市交通的互演化模型是稳定的，并且在互反馈作用下，互演化模型能够达到平衡状态。此外，通过调节控制参数，可以实现对道路与城市交通互演化过程进行协调控制。     

基于城市道路卡口数据的交通流量预测

交通流量的预测可以为交通管理部门的工作和车主的出行规划提供很大帮助,如何进行准确且高效的交通流量预测是一个非常重要的问题。传统的交通流量预测数据通常是车速和行车轨迹,研究人员通过在高速上每隔一段距离布置交通传感器获得数据,这些方法应用于城郊地区和高速公路上,取得了很好的效果,但城市道路人口密集且交通情况复杂,不适合大规模布置传感器获得所需交通数据,所以不能使用现有的方法进行预测。笔者提出了一种利用城市道路卡口的交通流量数据进行预测的方法。首先,通过对已有的交通数据分析来总结交通流量周期性变化的特点;然后,基于这些周期性变化的特点来提取相应特征;最后,依据这些特征训练适用于城市卡口的交通流量预测模型。基于真实交通数据集进行了大量实验,结果表明,交通流量预测模型的预测值的RMSE和MAPE分别为15.3和7.3,即预测准确度可以达到92.7%。     

基于GA-tBP模型的城市道路交通量预测

针对城市道路交通量时间差异性强的问题,提出了一种使用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP(back propagation)神经网络并考虑时间特性的模型(GA-tBP)预测道路交通量。从月、周、日3个维度统计分析了历史交通量数据存在的差异,得出影响城市道路交通量的时间因素。以江西省南昌市赣江中大道交通量为例,对未来24 h内每5 min交通量进行预测,对比分析了不同模型在预测精度和学习能力等方面的表现。研究结果表明,同不考虑时间特性的模型及其他传统预测模型相比较,GA-tBP模型的预测效果最好,其均方误差(mean squared error, MSE)及平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别为14.87 veh/5 min和2.44 veh/5 min,故该模型具有可行性和有效性。     

城市交通网格集群的Bi-LSTM的流量预测

为提升交通流预测精度,深层次地挖掘交通流数据的时空特征,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化;考虑人为确定集群个数对结果的影响,用贝叶斯信息准则进行参数估计确定集群数,利用高斯混合模型对交通状况相似的网格进行聚类得到不同交通网格集群;利用集群内部交通网格的输入时间序列的相互影响设计多对多模型,构建Bi-LSTM模型预测不相交集群上的流量;以经典多元线性回归模型(MLRA)作为对照组进行实验验证,采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和动态时间规整(DTW)这四类评价指标对预测结果进行综合评价,验证基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测的可行性。实验结果表明：MLRA模型和Bi-LSTM模型对城市交通网格集群流量的预测值小于真实值,早高峰时段尤为明显;各交通网格集群的交通状态态势相似,集群的簇内相关性较强,两类模型均可实现较好的流量预测效果,Bi-LSTM表现更优; MLRA和Bi-LSTM预测模型的精度MAE、RMSE、MAPE分别为3.2011、4.4009、0.3187,3.0687、4.2943、0.3045,Bi-LSTM与MLRA相比,模型精度分别提高了4.14%、2.40%、4.46%,说明所构建的Bi-LSTM交通流网格集群流量预测精度高、误差低,要优于MLRA模型,表现出较好的泛化性能; MLRA和Bi-LSTM的DTW结果分别为52938.6356、54815.1055,构建的Bi-LSTM模型较MLRA模型各自工作日和节假日时间序列相似性DTW结果提高3.42%,表现出更好的鲁棒性。利用城市交通流量的特点和交通轨迹数据网格化的优点,基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测与MLRA交通流量预测模型相比,具有精度高、误差低的特点。同时,DTW指标方面,基于Bi-LSTM对城市交通网格集群流量模型与真实流量变化趋势一致,表现出较好的鲁棒性。     

基于多智能体的城市环道交通信号控制算法

针对城市环道交通信号控制问题,利用多智能体系统自主性、分布性、协调性、主动学习等特性,提出基于多智能体的环道交叉口绿波协调方法,将每个环道交叉口都看作一个智能体,相邻智能体间能够进行信息的互通交流,利用智能体系统记忆存储以及推理学习能力,对环道上的多个交叉口进行绿波协调优化,从算法模型与参数描述、协调方式的相位选择策略等角度对所提算法进行描述和推导,并通过实验仿真验证了所提的算法的有效性.     

基于可拓学的城市交通可持续发展水平综合评价

简要介绍了可拓学的研究领域和理念,指出它是一门专门探讨矛盾转化的科学．为缓解城市交通矛盾,提出了基于可拓学的城市交通可持续发展水平评价方法,构建指标体系,建立了物元可拓模型,并以昆明为例,将该模型用于实证分析,判定了昆明城市交通可持续发展水平的等级并指出其可能发展趋势,由此提出预警．实例分析表明该方法在城市交通可持续发...     

基于人工神经网络城市交通流量智能预测的研究

通过对我国目前城市交通情况的分析．说明交通拥挤和流量大小息息相关，因此对城市交通流量进行预测具有重要的意义。目前应用于城市交通流量智能预测的人工神经网络模型主要有线性网络、BP网络、反馈网络等。经过综合分析而采用了线性网络对城市交通流量进行预测，其优点主要表现在结构简单，实用方便，反应速度快，实时性强。根据城市交通的具体情况，对城市交通流量的预测模型进行了仿真。其仿真结果表明所采用的线性神经网络能够用于城市交通流量的预测。     

基于近似熵的交通流序列趋势变化检测

交通流趋势变化特征分析是交通流预测的基础.为了提取交通流序列随时间推移所呈现出来的宏观变化规律,提出了一种用于检测交通流序列趋势变化的滑动移除近似熵方法.通过对交通流序列趋势规律进行研究,首先将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,然后根据不同趋势变化的时间序列复杂程度不同,建立了滑动移除近似熵方法求解其滑动移除近似熵的值,并根据得到的时间序列提取交通流序列趋势变化.最后以北京市四环路某一断面交通流序列为例,用建立的模型对交通流序列趋势变化进行检测,并与滑动t检验方法结果对比.研究结果表明本文提出的方法能够对交通流序列趋势变化进行检测,且检测结果与实际交通流序列趋势变化比较吻合,研究结论可为短时交通流预测建模提供参考依据.     

城市道路交通噪声污染及控制

指出了我国城市道路交通中所存在的噪声污染问题，阐述了道路交通噪声污染给人们带来的危害，对产生噪声污染的原因进行了分析，并从工程措施、技术措施、交通管制措施等方面对如何降低道路交通噪声污染进行了探讨，从而提出了控制对策。