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针对高速铁路LTE-R越区切换中,A3事件下的越区切换算法容易出现乒乓效应(PPE)和无线链路连接失败(WLF)的问题,提出了粒子群优化(PSO)灰狼算法改进的RBF神经网络(IGWO-RBF)的越区切换优化算法。该算法采集大量列车以不同速度(0~100 m/s)运行在特定环境中时切换成功率高的切换迟滞门限[(Hys)]和触发延迟时间[(TTT)]参数集,送入改进的RBF神经网络,训练完成后得到不同速度下的[Hys]和[TTT]的拟合曲线。根据列车接收到的参考信号接收质量(RSRQ),加入自矫正项对[Hys]和[TTT]进行二次优化调整。在matlab上进行仿真实验,结果表明提出的算法减小了掉话率和乒乓切换率,提高了列车在高速环境下的切换成功率及鲁棒性。 相似文献
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在云环境下使用数据共享功能时,由于云环境的复杂性,需要对数据进行安全保护和访问控制,这就要求使用加密机制。基于密文策略属性的加密(CP-ABE)是当前广泛使用的加密机制,它可以根据用户的属性来设置访问权限,任何具有合格访问权限的用户都可以访问数据。然而云是一个动态环境,有时可能只允许具有访问权限用户中的一部分用户访问数据,这就需要用户权限的撤销机制。然而,在CP-ABE中,访问权撤销或用户撤销是一个冗长且代价高昂的事件。所提出方案根据对CP-ABE流程的改进,在原密文中嵌入了可灵活控制的用户个人秘密,使得用户权限撤销时既不要求使用新访问策略的用户撤销数据,也不要求对数据进行重新加密,大幅减少撤销时的计算成本。与知名CP-ABE撤销方案对比,所提出方案的计算成本更低且具有良好的安全性。 相似文献
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在LTE-R越区切换中,基于A3事件的越区切换算法在列车高速运行时容易出现乒乓效应和无线链路连接失败的问题。为此,提出基于RBF神经网络的越区切换优化算法。采集列车运行在特定环境中不同速度时切换效果较好的hys和ttt参数,并将其发送到RBF神经网络进行训练,得到不同速度下hys和ttt的非线性表达式,根据列车接收到的参考信号质量,加入自矫正项对hys和ttt进行二次调整和优化。在Matlab上进行的仿真实验结果表明,该算法能够降低掉话率和乒乓切换率,提高列车在高速运行环境下的切换成功率及鲁棒性。 相似文献
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基于卷积神经网络(CNN)的入侵检测方法在实际应用中模型训练时间过长、超参数较多、数据需求量大。为降低计算复杂度,提高入侵检测效率,提出一种基于集成深度森林(EDF)的检测方法。在分析CNN的隐藏层结构和集成学习的Bagging集成策略的基础上构造随机森林(RF)层,对每层中RF输入随机选择的特征进行训练,拼接输出的类向量和特征向量并向下层传递迭代,持续训练直至模型收敛。在NSL-KDD数据集上的实验结果表明,与CNN算法相比,EDF算法在保证分类准确率的同时,其收敛速度可提升50%以上,证明了EDF算法的高效性和可行性。 相似文献
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随着GSM网络的通信技术已经成熟,信息数据的保密成为十分重要的问题。本文主要讨论了保密通信的概念、密钥管理方式,描述了一种利用CSD信道来实现GSM手机中的数字加密通信方式。 相似文献
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降水是一种常见的自然现象,在气候调节中起着极为重要的作用. 同时,由于降水在空间、时间上的不均匀性,会发生诸如洪涝、干旱等自然灾害,给人类的经济、生活等造成严重影响,为了防治这类自然灾害,需要我们进行准确而及时的降水监测. 本文使用人工智能的手段,将无线电在传播过程中由于降水引起的衰减作为研究对象,尝试从不同的衰减中找到降水量信息,进而达到降水监测的目的. 实测结果表明,使用通信基站作为信号源,以数据采集时的标准的气象降水信息作为标签,神经网络成功地学习到了衰减特征,且实验准确率在95%左右. 这说明,使用无线电传播链路结合人工智能的方法进行降雨监测是一种新型的降雨测量方法,具有一定的研究意义. 相似文献
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模糊C-均值(FCM)聚类算法是目前最流行的数据集模糊划分方法之一.但是,有关聚类类别数的合理选择和确定,即聚类有效性分析,对FCM算法而言仍是一个开放性问题.为此,本文结合数据集的几何结构信息和FCM算法的模糊划分信息,重新定义了划分矩阵,进而利用划分模糊度提出了一种新的模糊聚类有效性函数.实验结果表明该方法是有效的且具有良好的鲁棒性. 相似文献
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基于核方法的模糊聚类算法 总被引:31,自引:0,他引:31
将核方法的思想推广到模糊C-均值算法,构造了基于核函数的模糊核C-均值算法,使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构,并指出一阶多项式模糊核C-均值算法等价于模糊C-均值算法.人工和实际数据的实验结果表明,与模糊C-均值算法相比,模糊核C-均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类. 相似文献