认知无线电网络的基于QoS的自适应频谱分配策略

评估认知无线网络的吞吐量和干扰性能。考虑到认知无线电网络应能提供包括语音、数据、视频、图像等多种业务的服务,这些业务具有不同的服务质量(QoS)要求,引入一种基于多因素多级模糊综合评估的QoS模型。基于此模型,给出认知用户对检测到的空闲频谱的划分方法,同时为激活认知用户提出一种自适应频谱分配策略。分析认知无线电网络在频率选择性环境下的吞吐量和干扰特性。仿真结果表明,本文提出的基于QoS的自适应频谱分配策略,其平均吞吐量和干扰性能优越于一些已经存在的频谱分配算法,同时保持有较低的算法执行复杂度。     

认知无线电的联合频谱检测与共享算法

提出一种基于信任度因子的频谱空穴检测模型以确认频谱机会.当能量以信任度因子为1分布于检测区域时,认知用户将发送1 bit量化值以报告侦听结果;否则,认知用户将发送2 bit量化值.评估了平均侦听比特数和漏检概率的性能.基于此模型,给出一种多跳认知无线电网络的频谱共享算法.它允许激活认知用户节点以一定的接入概率充分利用分配给其他认知用户的时隙进行通信.同时,算法还采用基于发射码字的传输机制,即每个激活认知用户都有自己唯一的发射码.进一步地,推导出系统吞吐量,即被定义为平均成功传输的概率和能耗公式.最后,通过仿真评估了系统性能.     

基于频谱检测的短波认知用户性能优化

为保证短波通信传输可靠性,改善短波通信质量,提高短波通信频谱利用率,本文以Watterson短波信道模型为基础,研究基于频谱检测的短波认知用户性能优化方法。首先建立短波授权用户的业务量指数分布通信模型,在此基础上求取衡量认知用户检测性能的检测门限、检测概率和虚警概率之间的关系。重点分析一定授权用户干扰容限下,认知用户系统吞吐量最优化问题,通过数值理论简化得到可控参数的最优化近似解。最后在理想信道、好信道、中等信道和差信道上,分别从检测时间、数据帧长和授权用户业务量对认知用户系统吞吐量的影响进行评估。仿真结果验证了基于频谱检测的短波通信系统中存在可控参数的最优解。     

一种分布式协同优化的认知无线电网络频谱检测算法

针对动态认知无线电网络中频谱检测性能与资源消耗之间的矛盾,提出一种分布式协同优化的频谱检测算法.设置双门限将认知用户分成可信组和非完全可信组.采用次梯度法对频谱检测效用函数进行分布式协同优化,动态调整能量检测阈值,提高动态变化网络环境中的非完全可信认知用户检测结果的准确性,并根据优化过程的收敛速率,从中选择参与协作的认知用户.最后融合中心通过加权融合获得频谱检测结果.仿真实验和分析表明算法在提高认知用户频谱检测准确性和检测速度的同时,降低了网络开销.     

基于列车用户优先级的频谱共享博弈算法

不同业务优先级高速铁路用户的爆炸式业务需求与稀缺频谱资源的矛盾日益突出。针对运行于不同地形环境、在相同eNB覆盖范围内的高速铁路次用户的频谱共享博弈问题进行研究。基于次用户承载业务的不同优先级,提出模糊综合评判-优先级调度算法,将次用户间的频谱竞争建模为非合作博弈,通过次服务的频谱效用函数、主系统的频谱交易价格函数实现次用户间的差异化动态频谱共享。仿真结果表明,算法较好地反映了真实的频谱共享情形,可以更加准确地对次用户频谱需求进行业务优先级划分,提高频谱利用率的同时保证了其最大效用。     

基于高阶累积量的CES盲均衡算法研究

本文采用信道评估标准ＣＥＳ（Ｃｈｅａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ），基于信道输出信号的三、四阶累积量，构成了一种实现ＣＥＳ盲均衡的方法。该算法具有较快的收敛速度，运算汨与ＢＧ法相近，不受加性高斯分布白噪影响。文中给ＱＡＭ信号计算机仿真实验结果。     

物资需求供给函数及其均衡价格

物资的需求和物资的供给是在一定的价格水平之上，为此，建立物资需求函数及需求曲线，物资供给函数及需求曲线、物资均衡价格。     

建筑招投标价格博弈与市场均衡

建筑市场价格扭曲带来了一系列质量和安全问题,严重制约建筑市场的健康发展。为解决这一问题,应首先对建筑招投标价格的博弈模型进行分析。运用博弈论原理,构建建筑招投标过程中业主与承包商不完全信息动态非合作的双价二手车交易博弈模型。探讨业主与承包商就建筑产品价格所展开的博弈过程以及最终的市场均衡成交价格。将建筑招投标的价格均衡划分为市场完全成功、市场完全失败和市场部分成功,分别讨论3种市场类型存在的条件。对建筑招投标价格博弈模型及市场均衡的分析,有助于市场管理者运用经济激励手段调控市场,保障市场的健康发展。     

基于综合运输网络的客流分配优化模型与算法

以综合运输网络条件下的客流分配为研究对象,提出更适合表现旅客出行需求和各种运输方式相互竞争关系的运输细分方式,采用可量化表征综合运输网络当前客流状态的区间饱和度和径路饱和熵,并结合旅客出行广义费用函数,构造旅客出行阻抗函数,给出以综合运输网络中旅客出行总阻抗最小为目标的客流分配优化模型.基于k条最短路算法和混沌优化算法,在径路选择时考虑当前综合运输网络的旅客出行阻抗因素,设计客流分配迭代优化的动态求解算法.算例表明,利用给出的模型和算法能够得到可行和更为细分的综合运输网络客流分配方案.     

基于动态资源调度算法的数据中心负载均衡方案研究

云数据中心大多采用静态调度算法对虚拟化资源进行分配和调度,调度一旦完成,若无维护,资源分配状况一般不会发生变化,但随着资源池的持续使用,资源使用不均衡的问题会越来越严重.针对该问题,提出基于动态资源调度(DRS,Dynamic Resource Scheduler)算法的负载均衡解决方案,使数据中心物理节点上的资源使用...     

基于Mesh技术的列车无线网络

铁路列车由于经常进行解体和编组,部署有线网络难度大,维护困难。基于Mesh技术的无线网络部署方便,具有较高的可靠性和灵活性,工程量小,投资少。介绍先进的Mesh网络多跳技术、自适应无线路由技术及多射频混合复用技术等,提出为列车部署稳定可靠的无缝无线网络的思路和具体方案。     

基于成对可替代子路径的交通分配改进算法

以Bar-Gera设计的基于成对可替代子路径（PAS）的交通分配算法（TAPAS）为研究对象,注意到TAPAS算法为了追求最大熵用户均衡交通分配,存储了大量PAS并从中选择PAS集合进行流量转移。由于很多交通分配问题更加专注于提高算法的收敛速度和其简易性,将算法的核心操作仅限于当前新构建的有效PAS（不再存储PAS集合）,在新构建的PAS上转移流量以均衡子路径费用,在相关起点之间均衡路径流量比例。设计包括有效PAS构建子算法、基于PAS的流量转移子算法和基于PAS在相关起点之间均衡路径流量等比例分配子算法。通过数值试验算例分析,结果表明：相比原算法,仅基于当前新构建PAS上进行流量转移的交通分配改进算法的收敛效率不会降低,同时,改进后的算法结构更简单,编程工作量更小,对部分案例来说更适于应用。     

基于任务均衡的城市轨道交通乘务任务轮转模型及算法

乘务计划是城市轨道交通运输组织的核心计划之一,优化乘务计划编制是保证日常行车安全和乘务员良好作息的重要手段。本文以乘务计划编制工作中的乘务任务轮转问题为研究对象,考虑各项任务轮转约束,以优化乘务员之间的任务均衡性为目标,建立城市轨道交通乘务任务轮转的0-1整数规划模型。由于模型变量规模较大,传统分支定界算法难以在较短时间内求得较优解,本文引入列生成思想和跟随分支策略设计该模型的快速求解算法。以实际某城市轨道交通线路乘务数据为例,通过实验发现,相对于传统人工轮转方法,本文模型求解的方案在任务均衡性和轮休安排方面具有明显优势,而在乘务员轮转规律性方面有所降低。     

基于协作多agent机制的高速LTE-R无线网络覆盖与容量优化算法研究

为应对由于列车运行速度快而引起的通信环境恶化的现象,进一步提升高速铁路沿线覆盖与容量性能,保证列车用户在通信需求方面获得持续的优质体验,覆盖与容量优化成为LTE-R网络的一个重点研究方向。基于高速铁路环境中基站与列车位置信息可预测的优势,在传统单一调节天线下倾角的FQL算法的基础上,引入协作多agent机制,提出协作多agent FQL算法,使得LTE-R无线网络频谱效率和吞吐量性能得以提升和优化。同时通过对频谱效率CDF曲线的仿真表明随着列车运行速度的不断提高,算法对无线网络整体性能的提升越加明显,证明了在高速场景下本算法的有效性。     

高铁环境下基于QoS用户业务的公平性功率分配算法

鉴于高速铁路(HSRs)通信业务的多样性,侧重于单一类型业务的传输优化方案,已无法满足用户业务服务质量(QoS)差异性显著提升的需求。针对HSRs通信环境,将用户业务分为时延敏感业务和时延非敏感业务,以满足用户QoS需求且同时兼顾占用无线信道的公平性为优化目标,研究了基站(eNB)平均发射功率约束条件下的功率分配问题。根据eNB能否预先获知用户的期望速率,分别采用了基于用户期望和基于预分配的功率分配策略。仿真结果表明,ε-Optimal比例公平算法的eNB发射功率较高且用户满意度较低;信道反演算法只针对时延敏感用户能较好地满足其QoS(最大耐受时延映射的期望速率),并且固定功率分配算法仅能够满足时延非敏感用户的QoS,两种算法均无法保证用户间的公平性;所提算法既具有较高的用户满足度,又较好地保证了用户间的公平性。     

桥梁设计招投标市场均衡与价格博弈分析

为探讨桥梁设计招投标市场价格扭曲带来的安全问题,首先对招投标价格的博弈模型进行分析,运用博弈论原理构建桥梁设计招投标过程中业主与承包商之间不完全信息动态价格博弈模型,探讨业主与承包商就产品价格所展开的博弈过程以及保持市场均衡化的成交价格。所构建的桥梁设计招投标价格博弈模型,能够在实际应用中达到市场平衡状态,有利于市场管理者对市场进行有效的控制,保证市场的健康发展。     

考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法

铁路客流均衡分配是旅客出行选择的集中体现,对旅客列车开行方案和列车运行图等的评价和优化十分重要。实际运营中列车的随机延误会导致铁路旅客的出行时间发生变化,影响旅客的出行,尤其是换乘选择。考虑旅客在路径选择决策过程中的出行时间可靠性和不可靠性2个方面因素,提出一种考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法。首先,构建旅客换乘网络,基于提出的期望-超额出行成本(METC)概念,考虑换乘过程中列车的延误概率,计算旅客的换乘成功概率和换乘周期选择;然后,进一步计算旅客出行路径的期望-超额成本,基于用户均衡条件,构建考虑列车随机延误的期望-超额客流均衡分配模型;最后,考虑到期望-超额出行成本的不可加性,结合相继平均法和k-最短路算法设计基于路径的客流分配算法,并对均衡模型进行求解。通过对一个简单算例和广珠铁路实例进行分析,结果表明：同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性时,旅客的出行路径选择和换乘选择与仅考虑出行时间可靠性有较大差异,基于期望-超额的铁路网络客流分配模型可以更加准确地描述考虑列车随机延误的旅客的出行选择行为,证实了均衡分配方法的有效性。因此提出的客流分配方法可以为铁路网络旅客列车开行...     

既有繁忙干线基于货运产品的流量分配模型及算法研究

基于货运产品的流量分配是货运产品布局规划的核心技术,对分析铁路运输资源利用情况以及货运产品布局方案的调整具有重要意义。本文借鉴节点拆分思想,构建既有繁忙干线货运产品网络,结合需求特征将运输需求分类,采用改进的k短路算法确定OD对的可选径路集合,设计铁路既有繁忙干线基于货运产品的流量分配模型,利用改进的免疫克隆算法对模型求解,最后结合算例对模型及算法进行验证分析,结果表明模型和算法具有较好的适用性。     

基于AOS-ELM的高铁频谱预测策略

针对高铁无线通信环境中频谱利用率低且网络环境复杂这一现实问题,提出一种基于自适应在线极限学习机(Adaptive Online Sequence Extreme Learning Machine, AOS-ELM)的频谱状态预测模型。利用计算机产生与实际环境相符且在一定时间内满足指数分布的主用户到来时间及满足正态分布的持续时间,建立频谱状态模型。提出基于自适应神经元构造法和Cholesky分解的AOS-ELM,通过二者对模型的优化,提高模型灵活性及泛化能力,简化计算复杂度。将一维数据利用交互信息法和Cao氏计算法分别计算延迟时间和嵌入维数,构造相应样本,并送入ELM计算相对较优的初始隐层节点数,进而利用AOS-ELM进行频谱状态的预测,并与ELM和在线序列ELM(Online Sequence ELM, OS-ELM)等模型进行对比。研究结果表明:该模型可用于预知频谱状态,指导信道择优分配,提高频谱利用率。在提高预测精度的同时,显著降低了频谱预测时间,具有一定的适用性及实用性。