网络控制系统的模糊动态调度算法研究

针对多回路的网络控制系统,本文同时考虑系统误差和误差变化率,设计了一种基于神经网络的模糊动态调度算法.该算法根据系统中各回路的误差和误差变化率,利用神经网络模糊控制的方法实时调整各回路的优先级,从而实现对网络控制系统的调度.最后,利用TrueTime工具箱建立了包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型,并将其与RM和EDF调度算法进行对比.仿真结果表明,在相同的网络带宽占用条件下,本文所设计的模糊动态调度算法相比于RM和EDF调度算法,产生的网络诱导时延更小,且具有较好的控制性能.     

基于网络带宽预测的变采样周期调度算法

针对网络带宽受限的网络控制系统,提出了基于网络带宽预测的变采样周期调度算法,采用监测得到的系统的性能指标,通过计算得到绝对误差积分参数IAE作为预测带宽资源分配的依据,实现带宽资源动态分配.利用采样周期与网络带宽之间的关系进行采样周期计算,并通过仿真验证了系统动态带宽分配的有效性.     

分布式实时控制系统的网络调度研究

基于实时网络分布式控制系统的性能不仅取决于控制算法，而且取决于网络信息调度的特点，以具有确定时间性与可靠性的TDMA（时分多路访问）网络作为控制网络，对网络中的控制信息进行调度，建立了分布控制系统的任务调度模型。并采用遗传算法求解网络调度问题，以提高控制系统性能和网络利用率，寻求最优的通信时序．仿真结果表明，经过优化调度后，控制回路的任务周期最短；与常规非优化状态下的系统性能相比，控制系统的总体性能指标减小，网络利用率提高．     

七种因素对NCS性能的影响

在建立NCS仿真系统的基础上，用TrueTime工具箱，分析了时延、扰动、丢包率、采样周期等不确定性因素以及网络通信模式、调度算法等对NCS性能的影响，实现了对网络控制系统的实时仿真，给出了仿真结果和相关结论，从仿真结果可以看出TrueTime工具箱对网络控制系统的实时仿真的有效性，对深入理解和研究NCS有一定的帮助．     

七种因素对NCS性能的影响

在建立NCS仿真系统的基础上,用TrueTime工具箱,分析了时延、扰动、丢包率、采样周期等不确定性因素以及网络通信模式、调度算法等对NCS性能的影响,实现了对网络控制系统的实时仿真,给出了仿真结果和相关结论,从仿真结果可以看出TrueTime工具箱对网络控制系统的实时仿真的有效性,对深入理解和研究NCS有一定的帮助.     

列车通信以太网周期数据时态约束调度方法

针对工业以太网调度方法以报文截止期为唯一约束的局限,提出了一种基于时态约束的列车通信网络周期数据调度表生成方法.首先基于时间触发机制改造列车以太网的通信与消息模型;其次利用网络设备通信参数与数据报文参数,提出周期数据通信的时态约束有向图量化模型;最后设计了基于可满足性模理论的调度表生成算法,求解单播及广播业务的周期数据调度表以验证算法有效性,并在实际列车通信网络的拓扑条件下进行调度性能测试及分析.实验结果表明:该调度算法能够解决部分传统算法不能调度的通信任务,满足更细化的周期数据调度需求并提升调度灵活性;调度性能测试中最大链路负载超过80%,可调度周期数据业务量达到1 000项.      

面向系统级能耗优化的无线实时网络系统任务调度机制

传统的能耗优化方法通常利用CPU的DVFS协议以及射频通信休眠调度来减少耗能。却很少有工作在对系统任务负载的调度和运行模式分配的同时考虑计算/通信两个子系统对能耗的综合优化。此外,传统的能耗优化机制通常只考虑系统的总能耗最优,而忽略了系统中个别节点能源耗尽对网络连通性所产生的影响。提出一种以系统寿命最大化为目标的任务调度和工作模式分配机制。该机制根据任务的实时性约束条件和节点的剩余能量调度任务,通过控制DVFS协议给子任务设定工作频率,同时利用射频休眠调度来实现系统能耗和寿命的折中平衡。仿真实验的结果表明,任务调度与分配算法在无线嵌入式网络系统的能耗和寿命表现上优于传统的方法。     

基于QoS的LTE下行链路调度算法

针对LTE下行资源调度算法中速率自适应优化问题,提出了一种基于服务质量(QoS)的下行链路调度算法,该算法由子载波调度和功率分配两部分构成.为了提高性能和降低算法复杂度,将子载波调度算法和功率分配算法分开讨论,对于基于QoS的子载波分配算法,根据用户的信道质量,合理地分配子载波.在功率分配算法中,根据用户当前时刻的信道状态信息设计各用户的注水线,也即注水因子,使基站动态地为各用户分配功率.最后,通过仿真分析对比改进算法在传输速率、公平性、小区吞吐量以及用户SINR方面的性能,结果表明:改进算法可以很好地降低复杂度,改善用户公平性,降低误码率.     

基于源路由的多路径路由协议

为了进一步有效地利用网络资源，采用多路径机制改善最佳链路状态路由协议OLSR的网络性能．提出了基于源路由的多路径SR-MPOLSR协议．首先利用MPR多点中继机制高效获取网络的拓扑图，并在网络节点中用多重Dijkstra算法计算出多路径．然后采用加权分配的循环调度实现负载分配，最后引人源路由机制完成报文的选径转发．这种SR-MPOLSR协议较之OLSR协议可进一步利用网络资源，改善链路的吞吐量和平均延迟．增加网络健壮性和可靠性．仿真结果显示，与OLSR算法相比，SR-MPOLSR算法的数据传输率提高20％-40％。端对端平均延迟降低10％-30％．     

一种优化的分布式光网络的动态带宽分配算法

在分析了EPON的拓扑结构及其调度机制的基础上,根据分布式计算的特点,提出了一种优化的可适用于分布式光网络的动态带宽分配算法CPDBA.该算法根据分布式计算任务的实时性和时序性,进行动态调度,并利用数据包的相关性,进行预测动态分配信用带宽.该算法能适用于分布式光网络,并减少了数据包的时延.     

Dynamic wavelength and bandwidth allocation using adaptive linear prediction in WDM/TDM ethernet passive optical networks

Hybrid wavelength-division-multiplexing (WDM)/time-division-multiplexing (TDM) ethernet passive optical networks (EPONs) can achieve low per-subscriber cost and scalability to increase the number of subscribers. This paper discusses dynamic wavelength and bandwidth allocation (DWBA) algorithm in hybrid WDM/TDM EPONs. Based on the correlation structure of the variable bit rate (VBR) video traffic, we propose a quality-of-service (QoS) supported DWBA using adaptive linear traffic prediction. Wavelength and timeslot are allocated dynamically by optical line terminal (OLT) to all optical network units (ONUs) based on the bandwidth requests and the guaranteed service level agreements (SLA) of all ONUs. Mean square error of the predicted average arriv-ing rate of compound video traffic during waiting period is minimized through Wiener-Hopf equation. Simulation results show that the DWBA-adaptive-linear-prediction (DWBA-ALP) algorithm can significantly improve the QoS performances in terms of low delay and high bandwidth utilization.     

基于猎人猎物优化与双向长短时记忆组合模型的汽车出车率预测

汽车出车率预测对于交通管理者预先制定精准化管控方案、实施协调化统筹调度，以及调控汽车保有量规模具有重要意义。为此，本文提出一种基于猎人猎物优化算法与双向长短时记忆神经网络组合模型(HPO-BiLSTM)的汽车出车率预测方法。首先，分析汽车出车率的关键影响因素，提取出17个特征影响因子，结合标准化处理后的重构时间序列，基于随机森林算法进行变量的重要度评估，筛选出最优特征集合作为预测模型输入；其次，为解决神经网络算法容易陷入局部极值的难题，建立一种融合猎人猎物优化算法(HPO)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型，利用HPO的探索-开发机制，实现BiLSTM框架的动态化搭建与精细化调参；最后，结合北京市中心城区的汽车出车率数据集进行模型性能的测试与检验。结果表明：与自回归差分移动平均模型、灰色模型、卷积神经网络模型、长短时记忆神经网络模型以及双向长短时记忆神经网络模型等经典算法相比，HPO-BiLSTM模型在汽车出车率预测中的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低了23.85%～54.38%、20.67%～57.40%、27...     

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性，改善模糊控制品质，用传统模糊控制策略，根据当前时刻误差和预测误差变化值，预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差,用递归神经网络预报系统未来输出值的功能，采用双系统交替控制模式．系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络，一个工作，另一个学习，使控制系统具有自适应性．仿真结果表明，与常规模糊控制相比，预测模糊控制使超调减小，调节时间缩短．     

Two Bandwidth Packing Algorithms for the Centralized Wireless Network and Their Average-case Analysis

This paper presents a detail analysis of two bandwidth packing algorithms, used for processing connection requests in the centralized wireless network. Each call comes with a specific bandwidth request. A request can be satisfied only if there is sufficient bandwidth available during resource scheduling and allocation. Unsatisfied requests were held in a queue. The metric of bandwidth utilization ratio was used to quantify the performance of our algorithms. By theoretical analysis, our algorithms can improve the average bandwidth usage ratio significantly, about 8%~10% without adding much computation complexity. Moreover, our algorithms outperform next fit with fragmentation (NFF) algorithm when the bandwidth resource is scarce. In this paper, the contributions follows: Introducing bandwidth packing problem into wireless network; Proposing two new bandwidth packing algorithms for wireless network where the complicate scheduling algorithms are prohibited; Studying the average performance of our algorithms mathematically, which agree well with the simulation results.     

轨道交通中异构智融车载网络发展综述

从蜂窝无线接入技术、非蜂窝无线接入技术、异构智融车载网络接入技术三方面，分析了国内外轨道交通车载网络的研究现状；针对非蜂窝无线接入技术和蜂窝无线接入技术的问题，阐述了协同利用轨道交通周边异构无线资源进行网络融合、协同通信的优越性；从网络模型、网络架构两方面论述了异构智融车载网络的融合方案；结合智能轨道交通业务需求，从可靠性和资源利用率两方面对现有的异构智融车载网络研究进行了系统性的归类梳理；从人工智能、安全性和云边结合三方面提出未来异构智融车载网络的发展趋势。研究结果表明:异构智融车载网络可靠性分为网络架构的可靠性和数据传输的可靠性，其中在网络架构可靠性方面，主要研究了通过冗余网络架构、车云传输架构、软件定义网络构架和智慧协同网络架构4种方式提升可靠性，在数据传输可靠性方面，主要研究了通过多路径传输、网络编码和切换算法降低传输过程中的丢包率；异构智融车载网络资源利用率分为无线接入的资源利用率和链路调度的资源利用率，其中在无线接入资源利用率方面，主要通过信道状态预测、频谱划分、频移补偿3种方式增加网络吞吐量，提高资源利用率，在链路调度的资源利用率方面，主要通过调度算法、接收缓存算法和拥塞控制算法来减少异构链路对数据传输的影响，降低数据重传次数，提高网络资源利用率。      

CTC条件下铁路客运站股道运用决策支持系统

结合车站自律机、联锁系统、客运站股道运用技术作业及其要求,设计了基于分散自律控制原则的系统模型、功能与体系结构。运用现代排序理论,构建了股道运用实时调整可控排序模型和耦合模型,提出了基于合成分派规则的三步算法与股道运用通用启发式算法,求解股道运用系列决策问题,解决铁路行车及调车作业之间的干扰问题,并开发了CTC条件下铁路客运站股道运用决策支持系统。分析结果表明:合成分派规则的平均优化解明显优于基本分派规则的平均优化解,合成分派规则EDD+FIFO获得的解最优;实时调整时宜直接采用合成分派规则,尤其是规则EDD+FIFO,求解耦合问题时应综合考虑各种分派规则。可见,系统的功能、性能和技术指标均能满足股道运用智能编制和实时调整的现实需求。     

船舶主机缸套冷却水温度灰色预测模糊PID控制

针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性.仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强...