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在分析多路径并行传输特点的基础上,提出了一种异构网络多路径并行传输吞吐量的建模方法.通过引入状态转换概率矩阵对各条路径慢启动阶段和拥塞避免阶段的拥塞窗口增长机制进行分析,从而估算多路径并行传输的吞吐量;然后合并拥塞窗口值相同的状态,将对应的状态转换概率相加,从而降低了模型的计算复杂度.仿真和实验表明,即使在路径特性不同时,该方法也能准确估算多路径并行传输吞吐量的变化,在异构网络环境下具有较强的适用性. 相似文献
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分析了IP双向交互通道和HFC单向广播通道的特性,提出一种在有线电视网上实现数据可靠传输的优化方法。该方法融合IP网络双向交互通道和有线电视网单向通道构建了多通道协同传输系统,使用有线电视网单向通道和IP双向通道协同下发数据,使用IP双向通道交互信令,充分利用有线电视网高带宽的优势实现非对称的宽带数据通信;基于有线电视网单向保序的特性,优化了数据包的重传策略,使得丢失的数据包尽快地重传,提高了数据传输的速率。实验结果表明,所提出的优化方法能够有效地缓解接收缓存阻塞,提升了传输系统的吞吐量。 相似文献
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以改善精度为目标的人手跟踪方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分别从UKF滤波器的内在机理和人手运动模型两个方面入手,以改善跟踪结果的精确度为基本目标,重点对UKF算法中存在的部分理论问题进行了探讨,在此基础上提出了改进后的UKFDUT算法,同时也对IMM进行了改进,把IMM模型变为MM模型,再进一步将UKFDUT算法和MM模型相融合,得到UKFDUT MM算法,研究表明,Sigma点具有一些特性,通过对这些特性进行研究,可以找到改进跟踪精度的新途径;把MM模型和人手模型评价标准相结合,可以取得比单独使用IMM更好的跟踪精度,实验结果也表明了算法的有效性和令人满意的跟踪精度. 相似文献
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根据界面工程设计和自动化的需要,给出一种支持界面自动生成的扩展对象模型.在一般对象描述的基础上,该模型扩展了对象的属性和特征,提出了诸如属性取值范围、方式、来源、分组等,以及导出、联动和导航关系等,该模型从界面的领域建模出发,可以提供丰富的信息以指导界面代码的自动生成。 相似文献
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提出一种粒子滤波方法中粒子样本采样方法,旨在用较少的粒子数描述高维状态变量的后验概率分布.首先,研究特定人机交互条件下操作者的认知心理特点和人手运动特点,在此基础上提出了状态变量微观结构的基本概念;然后,进一步探讨描述微观结构的一般方法;最后,提出了基于状态变量微观结构的粒子采样方法和改进的粒子滤波跟踪算法.状态变量的微观结构为采样算法的设计提供了一种统一、高效的数学模型,以此为基础的采样算法可以有效避免对质量比较差的粒子样本进行大量采样.为了验证算法的有效性和性能,进行了大量实验,结果表明,与传统的粒子滤波方法相比,采用少量的粒子样本就可以达到较高的跟踪精度. 相似文献
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针对已有的多通道并行传输中的流量分配方法不区分业务、也未考虑资源收益的问题,分析了业务参数模型,引入业务的收益作为多通道并行传输中流量分配的效益评价函数,通过将流量分配映射为带宽分配建立了基于收益最大化的多通道并行传输流量分配模型。基于边际收益递减法则,提出了一种边际收益优先的多业务流多通道并行传输流量分配算法,该算法先根据边际收益优先的贪心策略获取最大化收益的流量分配方案,然后通过调整业务在不同通道间的流量来保证业务的最低质量要求,最后通过典型业务实例分析和仿真实验验证了算法的有效性。与基于带宽比例策略的流量分配算法相比,所提出的方法能够在保证业务质量的前提下,实现带宽资源的优化配置,提高运营商的收益。 相似文献