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1.
综合考虑业务时延敏感特性和信道质量,给出时变信道下多用户系统有效容量表达式,提出基于有效容量的多用户功率分配算法（MPAS）. 仿真结果表明,与最大化吞吐量为目标的注水算法和用户功率分配次优算法相比,MPAS能够获得10%~20%的有效容量增益,有效地满足业务的时延要求. 相似文献
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证明在车辆网络中应用网络编码,其广播容量最大化问题是NP难的;提出一种基于最大编码机会的优化调度算法. 该算法结合网络编码与车辆缓存提供的编码机会,有效提高了广播容量. 结果表明,与贪婪算法相比,该算法获得更大网络编码增益,保证了一定的传输公平性. 相似文献
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针对多再生中继系统中容量受限于中继到目的端链路的场景,提出一种多播线性收发机辅助的多流多播策略来提高系统容量. 策略中,利用数据共享中继的联合传输提高中继到目的端链路容量,并在源端到中继链路进行多流多播传输以实现数据到中继的有效分发. 针对源端到中继的多流多播,还设计一种多流多播收发机,有效地处理多播数据流,并抑制不同数据流间的干扰. 仿真结果验证了提出的策略在中继到目的链路质量较差时对系统容量的显著增益. 相似文献
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为了获取较大隐写容量和较好不可感知性,结合人眼视觉感知特性,提出一种视觉感知指导数据嵌入的大容量视频隐写算法.该算法综合了多参数空间对比灵敏度函数、基于DCT(discrete cosine transform)块分类的纹理掩蔽效应及运动注意机制,以确定各DCT系数的失真掩蔽测度,进而控制隐写容量.实验结果表明,该隐写算法具有较大隐写容量,同时较好地保持了含密视频的不可感知性. 相似文献
6.
在基于802.16j的无线中继网络中,考虑路由和调度的联合优化问题,最小化系统总调度时间. 首先采用线性规划的方法建立路由,进行链路业务速率分配,然后基于平移和交换思想提出一种链路调度算法. 理论分析证明所提算法的性能在最坏情况下,不会超过最优性能的1.5倍. 仿真结果表明,所提算法的平均性能非常接近最优性能. 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(5)
将机器带有不可用区间的情况与车辆运输调度综合考虑,研究一类第一台机器带有不可用区间的二机流水作业生产与运输协调调度问题,当工件依次经过两台机器完成加工后,由一台车运输到指定位置,该车的容量受限.目标函数是最小化最大完工时间.由于该问题是强NP-难的,提出一个有效的启发式算法并证明该算法的最坏性能比为3,进一步通过计算实验给出了估测.结果表明,所提出的启发式算法可以产生高质量的解. 相似文献
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为实现起重机节能环保和延长电池组的寿命,以电池的剩余容量作为集装箱龙门起重机能源系统健康状态的评价标准,建立BP神经网络和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)两种电池剩余容量预测模型。分别采用梯度下降算法和标准粒子群优化算法对两种预测模型中的参数进行优化。利用训练好的模型进行电池剩余容量预测。将两种模型的预测值与实测值进行对比分析,结果表明这两种模型都具有高的预测精度,而LSSVM模型是更合适的预测模型。 相似文献
9.
针对多用户环境下的多天线正交频分复用下行系统,提出了2种有效的基于迫零波束成型的自适应资源分配算法.所提算法在保证每个用户的速率要求的情况下,通过自适应的功率、子载波和比特分配,最小化系统的发送功率.仿真结果表明,提出的2种次优的分配算法在满足用户的速率要求下能达到很好的系统性能. 相似文献
10.
针对蜂窝网络中D2D多播容量受限于簇内信道质量最差用户的问题和D2D多播复用蜂窝信道产生的同频干扰,提出一种新的分簇策略与资源分配的联合优化算法,在保证蜂窝和D2D用户最小SINR前提下,最大化系统总容量。由于所提优化问题难以获得最优解,通过将该问题分解成功率控制和用户分簇与信道分配两个子问题,求得其次优解。其中,分簇策略采用改进k-medoids的基于用户信道质量的多播分簇算法（CQCA）,在保证用户公平性的前提下提升瓶颈用户吞吐量,并通过联合分簇策略和信道分配,减小信道复用产生的同频干扰。仿真结果表明,该算法相比传统分簇策略显著提升多播簇容量,并提升系统总吞吐量。 相似文献
11.
针对日长变化难以用精确模型进行预报的问题,将一种新型人工神经网络--极限学习机(extreme learning machine, ELM)用于日长变化预报中.首先针对时间序列预测问题中存在的嵌入维数选取和网络结构设计问题,提出一种基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)的ELM算法(GRA-ELM),该算法将灰色关联分析输入节点选取嵌入到ELM网络的训练过程中,同时完成嵌入维数和隐层节点规模的确定.然后根据日长变化数据的特点对其进行预处理,建立一种能够高精度、近实时预报日长变化的GRA-ELM预报模型.最后将GRA-ELM模型的预报结果同标准ELM、反向传播神经网络、广义回归神经网络和地球定向参数预报比较竞赛的结果进行比较.结果表明,通过本方法得到的日长变化较其他方法在精度上有较大改善. 相似文献
12.
近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。 相似文献
13.
针对无线传感器网络（WSN）数据融合算法中传统反向传播（BP）神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法（BSO-BP）。用天牛须搜索（BAS）算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法,BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。 相似文献
14.
针对3G网络视频传输,提出一种应用层的服务质量（quality of service,QoS）控制方法. 该方法采用线性预测算法计算丢包率,并引入严增松减等步长拥塞控制算法对视频输出码率进行自适应调节. 实验结果表明,端到端延迟时间和延迟时间抖动等QoS控制参数均符合通信行业对实时业务的指标要求,同时网络利用率也得以提高. 该QoS控制方法适用于3G网络视频传输,具有良好的可行性和实用性. 相似文献
15.
针对UMTS/WLAN异构网络中的无线资源管理问题,提出基于比例速率限制的网络选择和资源分配算法.为保证用户间的公平性,将问题建模为带比例速率约束的系统吞吐量最大化问题.通过求解放松约束后的优化问题,得出用户网络选择与其到不同网络的可达速率之比相关的推论,并依此提出一种低复杂度的分布式算法.仿真结果表明,所提算法与原优化问题解的上界相比只有较小的性能损失,同时能有效保证用户间的公平性. 相似文献
16.
针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法（distributed genetic algorithm,DGA）并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近,并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律,实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越,系统达到稳定的时间短,平均超调量小。 相似文献
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王晓升 《浙江国际海运职业技术学院学报》2007,3(1):5-7,12
结合变磁阻电动机的工作特点,提出了应用小脑模型神经网络控制SRM转矩的控制器结构和改进的学习算法。该算法是在原算法的基础上增加了一个与可变相角有关的约束函数。仿真结果表明:该系统不但收敛速度没有降低,而且经过训练能够产生理想的电流曲线,在抑制电机转矩脉动和提高有效功率方面具有显著效果。 相似文献
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异构网络中,宏基站在时域选取几乎空白子帧(ABS),降低功率传输,可有效减小Pico基站扩展范围(CRE)内用户受到的干扰.但鲜有文献联合考虑功率降低和用户的服务质量(QoS)约束.本文提出一种满足用户QoS约束条件下联合网络资源分配和宏基站ABS期间功率控制的算法(RA-APC),算法在资源分配和ABS功率控制之间来回迭代求解.仿真结果表明,该算法收敛速度快,能够实现网络资源合理利用,有效提升系统整体性能. 相似文献
19.
高源 《济宁师范专科学校学报》2014,(3):79-82
基于Wardrop均衡理论提出了一种跨域的自适应的多下一跳路由算法,仿真实验表明该算法在满足用户QoS需求的同时,能在SON经营者和ISP提供商双方利益博弈的过程中找到均衡点,既均衡网络负载提高网络利用率,又使SON经营者的收益最大化. 相似文献
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为提高潮汐预报的精度,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的模块化潮汐实时预报模型. 将潮汐分为受天体引潮力影响的天文潮和受环境因素和其他因素影响的非天文潮,分别使用调和分析法和改进的SVM对天文潮和非天文潮进行预报, 结合两种方法的输出构造最终的潮汐预报结果. 在对非天文潮的预测中,将SVM与灰色模型相结合,并利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对SVM的参数进行优化以提高预报精度. 利用火奴鲁鲁港口的实测潮汐数据进行实时潮汐预报仿真.仿真结果表明该方法具有较高的短期预报精度. 相似文献