智能反射面和协作干扰的无人机安全通信算法

为了进一步增强无人机通信系统的保密率,提出了基于智能反射面和协作干扰的无人机安全通信系统。通过利用智能反射面动态地加强回传链路以及通过协作无人机引入人工噪声干扰非法窃听者,从物理层提高无人机通信系统的安全性。考虑源无人机轨迹、干扰无人机轨迹、功率控制和智能反射面相移,以最大化系统的保密率为目标提出联合优化问题。提出了一种交替优化算法,将原问题变为4个子问题,并通过连续凸逼近、半定松弛将原始的非凸问题转换为近似凸性子问题,使其可通过凸优化工具直接求解。仿真结果表明,所提优化算法能够快速收敛,相比于传统的非智能反射面辅助的通信网络,所提算法能显著地提高系统的安全保密率。     

PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法

为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能.针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数.基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估.性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性.     

基于强化学习的模型选择和超参数优化

随着机器学习技术的不断发展,机器学习算法种类的增多以及模型复杂度提高,造成了实践应用中的两大难题:算法模型选择及模型超参数优化。为了实现模型选择和超参数优化的自动处理,该文提出了一种基于深度强化学习的优化方法。利用长短期记忆(LSTM)网络构建一个智能体(Agent),自动选择机器学习算法模型及对应的超参数组合。该智能体以最大化机器学习模型在验证数据集上的准确率为目标,利用所选择的模型在验证数据集上的准确率作为奖赏值(reward),通过强化学习算法不断学习直到找到最优的模型以及超参数组合。为了验证该方法的可行性及性能,在UCI标准数据集上将其与传统优化方法中基于树状结构Parzen的估计方法和随机搜索方法进行比较。多次实验结果证明该优化方法在稳定性、时间效率、准确度方面均具有优势。     

一种面向物联网的智能反射面通信系统优化方法

随着5G无线通信技术和物联网技术的发展,海量通信终端设备连接及受限的频谱资源等问题给高速率大容量无线通信带来了严峻挑战。智能反射面通信技术作为一种新兴的无线通信技术以其无源、低成本的特点吸引了人们广泛的关注。提出了一种新的优化算法,将深度学习技术与智能反射面相结合,通过训练神经网络建立信道状态信息与智能反射面的最优反射系数矩阵之间的映射关系,在保护物联网数据隐私的同时,实现智能反射面的实时重配置进而提升接收端的用户通信速率。     

一种Spark作业配置参数智能优化方法

Spark的配置参数对作业运行性能有较大影响,针对配置参数种类多、参数搜索空间大、参数间相互影响导致人工配置参数调优效率低下的问题,提出了一种Spark作业配置参数智能优化方法。本文首先在Spark众多配置参数中选择对作业运行性能影响较大的关键配置参数,建立典型Spark作业的运行数据集,利用支持向量回归算法,构建作业性能预测模型,通过改变数据集的规模,对比分析了模型预测值和作业的真实运行时间,模型评估指标证明了作业性能预测模型的有效性和准确性。其次基于作业性能预测模型,设计并实现了基于爬山算法、模拟退火算法、递归随机搜索算法以及粒子群算法的配置参数优化算法,并对几种算法的求解质量进行对比分析,实验表明递归随机搜索算法在几种不同类型的作业上收敛结果较优且标准差较小,证明该算法对不同类型作业的适应性较强、稳定性较好。将本文的智能优化配置与传统经验优化配置相比,实验结果表明,智能优化配置为典型Spark作业分别带来了4%、15%、22%的平均性能提升,证明智能优化配置能够高效地获取到具备较好作业适应性的配置,提升作业运行性能。     

基于元优化的KNN入侵检测模型

为了改善基于K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)入侵检测模型的性能,提出一种基于局部搜索算法的元优化特征权重KNN入侵检测模型。利用差分进化算法优化特征权重,采用基于局部单峰采样(local unimodal sampling,LUS)的元优化模型对差分进化算法进行优化。应用NSL数据集进行仿真实验,将本优化模型和其他常用智能启发算法,包括遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法进行比较。实验结果表明,与传统KNN算法模型相比,该模型的准确率提高了2. 86%,检测率提高了3. 18%,误报率降低了50%,而且基于元优化的优化策略优于其他常用优化算法。     

基于商业电力系统分析软件的智能计算平台设计及应用

设计并建立一个基于商业电力系统分析软件的智能计算平台,分别介绍软件设计、算法和应用3个方面的相关情况。在计算平台的软件设计方面,采用可扩展性、模块化及可复用的设计思想,特别是进化算法软件采用了plug-in算法和算子分离的设计思想,增加算法软件模块的灵活性和可扩展性。在算法研究方面,简要回顾暂态稳定约束优化问题（SOPF）的模型及求解SOPF问题遇到的挑战,描述一类特殊的SOPF问题--基于最小控制代价模型的低频减载（UFLS）参数优化问题,并提出应用进化计算方法求解UFLS优化问题的算法步骤.在应用研究中,采用智能计算平台中的DE算法解决一个实际系统的UFLS优化问题,初步展示利用智能计算平台开展科研工作的潜力.     

煤-电双目标下基于有模型强化学习的回转窑工艺参数优化

基于煤-电双目标下回转窑工艺参数优化问题,提出了有模型强化学习的解决方法. 首先,以固定时间间隔为单位对历史工艺参数和运行目标进行数据处理与聚合. 其次,搭建概率神经网络建立回转窑控制参数与影响参数、运行目标值的关系模型,该模型被用作为后期强化学习框架中的奖励模型. 然后,利用基于模型的离线策略优化的强化学习算法构建控制参数推荐智能体,同时优化回转窑生产过程的煤电消耗. 最后,给出一个案例证明所提方法对回转窑工艺参数优化的适应性、高效性.     

机加零件质量预测与工艺参数优化方法

为了有效利用机加零件工艺信息和检测信息,提出基于机器学习算法的质量预测与工艺参数优化方法. 以集成工艺信息和检测信息的基于模型定义（MBD）模型为输入,通过对三维建模软件的二次开发实现参数提取,并建立结构化数据集. 利用多种机器学习分类器构建基于工艺参数与质量分类标签的质量预测模型. 结合信息增益算法对所有工艺参数进行优先级排序,筛选出对质量影响最大的工艺参数;开发质量预测与工艺参数优化工具集,利用梯度提升树模型优化对质量影响最大的工艺参数. 以某航空企业提供的铣削实验数据验证所提出方法的有效性和可靠性. 验证结果表明,该方法能够较好地实现机加零件的质量预测和工艺参数优化.     

基于最小二乘支持向量机的时变信道建模

基于2.55 GHz市区微蜂窝多输入多输出信道实测数据,将机器学习中的最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法应用于时变信道参数的建模中,建立了基于遗传算法（GA）优化的LS-SVM信道参数预测模型,对信道参数如时延扩展、接收端的水平角度扩展和垂直角度扩展的数据特征进行了学习,并实现了准确预测;同时通过与反向传播神经网络模型以及传统的LS-SVM模型进行比较,验证了算法的有效性.基于GA优化的LS-SVM模型能够在有限数据量下对信道参数的变化有着良好的适应性,可实现非线性时变信道参数的准确预测.     

Intelligent Reflecting Surface with Power Splitting Aided Symbiotic Radio Networks

The performance of symbiotic radio (SR) networks can be improved by equipping secondary transmitters (STs) with intelligent reflecting surfaces (IRSs). Since the IRS power consumption is a non-negligible issue for STs, we consider an IRS assisted SR system where the IRS operates under power splitting (PS) mode. We aim at minimizing the IRS power consumption for the ST under the quality of service constraints for both primary and secondary transmissions by optimizing the transmit beamforming, the reflect beamforming and the PS factor. The optimization problem is non-convex. To tackle it, an algorithm is proposed by employing the block coordinate descent, semidefinite relaxation and alternating direction method of multipliers techniques. Simulation results demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.     

用于TD—LTE系统的一种上行调度新算法

针对目前TD—LTE系统上行调度过程中存在的系统吞吐量低、业务QoS（服务质量）得不到保障、物理资源分配不合理等问题,对传统上行调度算法进行了改进研究。首先,在传统PF算法（比例公平算法）基础上加入对业务优先级的考虑;其次,在资源分配过程中结合用户的实际信道质量引入RME算法（极大值扩张算法）。实验结果表明,所提出的上行调度算法,能够有效提高系统吞吐量,改善数据业务传输性能,并能解决上行调度资源分配连续性限制的问题,有助于提升TD—LTE系统整体性能。     

移动WiMAX网络中一种改进的跨层AQM算法

提出了一种移动WiMAX网络中的跨层主动队列管理(Active Queue Management,AQM)方案,设计了基于此方案的CHOKe-CRL改进算法.结合CHOKe算法的优点,在网络的链路层队列处利用传输层的窗口变化信息,改善了上行终端的丢弃率等特性,平滑了网络的吞吐量,保证了网络的QoS指标.仿真结果表明,CHOKe-CRL改进算法在一定程度上提高了WiMAX网络上行链路的性能.     

新型上行链路非码本预编码的传输方法

提出了新型上行链路非码本预编码传输方法,可用于局域网或广域网无线通信系统中.本方法包含发送端基于几何均值分解预编码算法和接收端正交三角(QR) 分解的混合并行干扰消除/串行干扰消除(PIC/SIC)检测算法两部分.本传输方法克服了现有上行链路码本预编码复杂以及反馈码本序号占用信道资源的缺点,在几何均值分解预编码基础上,对QR分解的混合并行干扰消除/串行干扰消除检测算法进行了分析和仿真.仿真结果表明几何均值分解预编码结合接收端QR分解的混合PIC/SIC检测算法性能较好、复杂度较低,有利于应用于无线局域网上行接收端的信号检测.     

一种改进的上行信道估计算法

为了提高长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统上行信道估计的准确性,同时适当的降低信道估计算法的复杂度,针对上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel,PUSCH),对基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的内插滤波信道估计算法进行改进,采用递归最小二乘法(Recursive LeastSquares,RLS)代替原有的内插滤波。根据Matlab仿真结果,提出的新算法在提高信道估计准确度和降低算法复杂度上可以得到有效的均衡。     

3G系统基于区分业务的接入控制

为提高无线接入控制过程的性能,针对WCDMA系统各种业务的特点,采用了能有效保障QoS的上行接入控制方案,依据具体业务的分类和QoS指标来分配网络资源,提出了一种新的接入算法-PCD(Priori-ty Code based Diffserv)算法.设计了实时和非实时业务呼叫的信令流程,并对提出的算法和现有的接入算法进行了仿真评估.结果表明,该方法有效地解决了上行接入控制问题,与随机接入算法相比具有良好的业务吞吐量和时延性能,提高实时业务的服务质量.     

mMTC中基于功率控制的URLL上行无线资源优化方案

提出了一种大规模机器类通信（mMTC）中基于功率控制的高可靠低迟延（URLL）上行无线资源优化方案.考虑时分双工蜂窝网络,设计了上行链路传输的反向功率控制方案,并导出了基于距离的链路可靠性函数;在此基础上,建立了上行无线资源优化模型,分析了链路可靠性函数的特性,并提出了一种基于黄金分割搜索最优的传输错误概率算法;给出了一种最小化系统所需的总带宽算法,可为每个用户分配多个子信道,用户通过判断信道增益是否超过门限值来选择子信道.仿真实验结果表明,新方案在迟延和可靠性的改进以及总带宽、功耗等方面的优势显著.     

OFDMA上行链路SIC方法及性能分析

提出一种基于信噪比最优顺序的正交频分多址(OFDMA)上行链路快速串行干扰消除(SIC)方法．该方法利用干扰矩阵的各列近似正交特性,按照它们的相关程度,得到解调后信噪比最优的串行干扰消除子载波排列,避免了伪逆矩阵的求解,具有解调后各子载波上信号的信噪比联合最优、计算量低的特点,且可应用在任何子载波分配策略中．理论分析了OFDMA上行链路中各用户存在频偏时系统性能的下降．计算机仿真结果表明,该SIC方法能减小系统误码率．     

TD-SCDMA系统上行链路接入控制机制

对采用智能天线技术的时分-同步码分多址（TD-SCDMA）系统上行链路容量负载进行了分析，给出了基于智能天线技术的CDMA系统上行链路接入控制算法，并研究了切换用户接入控制门限与新用户接入控制门限的理论模型，通过TD-SCDMA动态系统级仿真验证了本文所提出的算法和模型非常高效.