cdma2000 1xEV-DO Rev A系统切换服务延时性能

通信系统中时延是一项重要的服务质量(QoS)参数.讨论了cdma2000 1xEVDO系统中的虚拟软切换过程,分析了产生切换服务延时的原因,说明调度方法和小区中服务用户数量不仅会影响吞吐率,也会影响切换服务延时.因此,当用户数量较多时,可优先调用处于切换状态的实时用户,以满足实时业务的QoS需求.     

CDMA2000-1X系统多业务复合越区切换策略

提出一种多业务综合越区切换策略,该策略同时支持实时业务和非实时业务;通过双队列模式解决了实时业务的虚拟切换问题,有效地利用资源、缓解呼叫和切换拥塞;并通过建立多维马尔科夫链越区切换策略模型,为请求越区切换的实时业务提供了抢占优先和排队相结合的策略。仿真结果表明,系统的呼损率、阻塞率、强制中断概率等系统性能指标得到明显改善。     

一种偏向延迟敏感业务的PFS改进算法

分析cdma2000 1xEV-DO Rev A协议中混合ARQ、包分多址等技术对比例公平调度算法的影响。设置延迟敏感用户数门限并灵活使用PDMA,提出一种偏向延迟敏感业务(如VOIP)的PFS改进算法。仿真结果表明,该算法增强了cdma2000 1xEV-DO Rev A协议对VOIP等延迟敏感业务的QoS支持能力。     

适合VoIP/FTP混合业务的无线链路分组调度算法

首先分析了VoIP业务对系统容量的影响,得出在一定的业务负载下,实时业务与非实时业务两者并不是绝对矛盾的,为了提高系统吞吐量,当VoIP类业务QoS要求能够得到满足时,应该适当增加FTP类业务的优先级。然后以因特网中的主动队列管理思想为基础,根据VoIP业务特点,提出了基于主动首丢弃的无线链路分组调度算法。仿真表明,算法在系统吞吐量和QoS保障上均有较好的表现。     

WCDMA-FDD方式下信道化码的分配规则及算法

介绍了信道化码（Channelization Code)及其重要作用，分析了它在W-CDMA（WidebandCDMA)系统FDD（Frequency Dvision Duplex)方式正气 分配规则及策略；提出了一种实用的实际算法。     

高斯Wiretap模型下基于部分陪集的无线物理层强安全编码

针对无线物理层安全编码不能保证信息在有噪信道下进行强安全传输的问题,该文提出一种基于部分陪集的强安全编码方法。首先证明了当且仅当陪集母码的对偶码的最小汉明距离大于信息泄露位数时,利用部分陪集编码能够保证信息的强安全传输;然后证明了陪集编码的一系列性质,基于这些性质可以将陪集间最小汉明距离计算降低为1次查表运算,进而设计了一种基于树形深度优先的最大可用陪集集合搜索算法;最后分析得出一些典型线性分组码的抗窃听信道信息泄露和抗合法信道传输噪声的能力,以及相应的最大可用陪集集合。当陪集母码为BCH(15,11)的对偶码时,与传统陪集编码方案相比,该方法对合法信道的信道质量要求降低了5 dB,同时能够保证信息传输的强安全性。     

无线异构融合网络基于无冗余标识的安全防护机制

在无线异构融合网络中,标识在数量、内容、存储以及使用上的冗余不仅造成资源浪费,而且会在网络中泄漏用户敏感信息,带来一系列安全问题。针对此问题,提出了基于无冗余标识的安全防护机制,将网络抽象为4个域：用户域、接入域、服务域和归属域,在每个域为用户分配不同的身份标识,并制定了标识分离存储、替换传输及更新机制。最后对其安全和通信性能进行了分析,分析表明该方案是高效安全的。     

一种具有最佳错误扩散的无线物理层安全编码

针对安全编码中级联函数的错误扩散能力较弱,安全间隙较大,不利于同时保证授权方可靠通信和防止窃听的问题,提出了一种基于平衡扩散多输出函数的安全编码方法.利用所设计函数的最佳错误扩散能力,对信道译码后的误比特率进行放大,达到减小安全间隙的目的;利用所设计函数的平衡性,防止输入均匀分布时输出出现集中分布.分析和仿真结果表明,与现有方法相比,文章所提方法的错误扩散能力更逼近理论限,安全间隙缩小了3.5dB,人工噪声机制下发射功率减少了70％.     

无线网络流媒体业务功率节省调度算法

分析了移动通信信道时变但仍然是连续变化的特点,提出了基于超前服务时间的功率节省调度算法。该算法使得用户都是在信道质量较好的一段时间内连续得到调度,在每个调度时隙块基站能够向用户传递更多的数据。仿真表明该算法流媒体播放质量保障能力和功率节省性能均有较好的表现。     

分层区域穷举的中文嵌套命名实体识别方法

嵌套命名实体之间蕴含着丰富的语义关系与结构信息,开发能够准确识别嵌套命名实体的算法具有重要研究意义。针对现有的中文嵌套命名实体数据集中存在错标漏标以及现有识别方法大多忽略嵌套实体内部信息关联关系而导致准确性下降的问题,结合自动生成与手动标注的方法构建新的中文嵌套命名实体数据集NEPD,在此基础上,设计一种利用分层区域穷举的中文嵌套命名实体识别模型。该模型通过遍历文本组合实体,获取低层编码层的词嵌入信息;其次,为使邻接编码层之间实现信息交换,将低层编码层的词嵌入信息融入高层编码层;最后,利用多层解码层使长度为L的命名实体仅在第L层预测,有效防止错误传播现象发生从而提高识别准确度。实验结果表明,在没有外部知识资源的情况下,LREM模型在嵌套命名实体与非嵌套命名实体上的识别F1值分别达到87.19%和86.27%,其中非嵌套命名实体识别的F1值比传统的BiLSTM+CRF模型提升1.18%,验证了该模型的可靠性。