基于四阶累积量自适应时延估计的改进

时间延迟估计在雷达和声纳等方面有着广泛的应用。为了在空间相关或不相关的高斯背景噪声下获得比较精确的时延估计值,提出了一种基于四阶累积量、借助于ETDE(Explicit Time Delay Estimation,利用sinc函数采样FIR滤波器)算法的自适应时延估计算法。此方法可以抑制相关或不相关高斯噪声的影响,可以跟踪时延,从而保证时延的唯一性,进而得到信号准确的时延估计。该算法在较低信噪比下能得到非高斯信号较准确的时延估计。理论分析和仿真结果证明了算法的有效性。     

基于售票量预测的客票系统数据负载均衡方法研究

中国铁路客票发售与预订系统是支撑铁路客运售票业务的核心系统,随着铁路客运专线的不断铺设与发展,客票系统的交易量急剧增加,及时做好系统的负载均衡工作是保证客票系统平稳运行的重要前提.本文从客票系统的系统架构研究入手,针对影响系统运行的关键业务数据进行分析,提出以客票发售量预测为基础的客票系统负载均衡方法.采用该方法,对2013年春运期间的哈尔滨铁路局客票系统进行系统负载均衡调整,保证了该铁路局春运的售票业务的平稳有序,实践证明此方法有效、合理、科学.     

基于LCCMA 的盲自适应多用户检测新算法

基于LCCMA(线性约束恒模算法)提出了一种新的盲自适应多用户检测算法。本文中提出的这种算法适用于多径衰落信道,能很好抵消多址干扰和克服多径衰落。仿真证明,这种算法的性能和基于子空间分解的多用户检测算法的性能相当,但运算复杂度低于子空间算法。因此这种算法的总体性能优于基于子空间分解的多用户检测算法,是值得进一步研究的课题,并使之推广应用。     

多径信道下基于等增益合并的盲多用户检测

提出一种多径信道下基于等增益合并约束最优化的盲多用户检测算法，该算法在数学形式上可等效为等增益合并的形式，并可分别由于空间和最小最大滤波的方法来求解，此种算法的优点是不需要估计信道，其性能与信道信息在已知情况下的差别不大，与基于等增益合并的子空间算法相比，基于最小最大滤波的方法收敛速度快，性能更好。     

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...     

多径信道下基于子空间跟踪的盲多用户检测

提出一种基于信号子空间估计，用于频率选择性衰落信道的盲多用户自适应接收机。此接收机不需要估计信道，直接估计等效扩频码，并将多用户检测与Rake接收联合考虑，稳态时性能优于D-rake接收机，是一种高性能，低复杂度的接收机，其计算复杂度与信道多径数无关，只与子空间跟踪的复杂度有关。     

基于统计特征的轨道交通站点乘降量预测算法研究

针对现有预测方法因未考虑城市轨道交通站点乘客的随机性,致使乘降量预测精度不高的问题,提出一种基于统计特征的客流量预测方法。依据日期、时段、天气、突发事件等因素将历史数据进行分类。建立基于乘降量统计特征的分布模型,根据其预测客流的统计特征,结合随机数产生算法,产生的随机数即为客流乘降量预测值,最后结合算例予以说明,证明该模型的可行性。     

适用于自组织多重组播网络的均衡算法研究

在分析自组织网络自身特点的基础上,介绍一种多组播业务并存的多重组播网络,该网络相对传统的组播网络具有节省系统开销,降低能量消耗的优点,尤其适于铁路通信的应用.文中对多重组播网络中的节点连接度的不同变化情况进行了研究,并在充分考虑移动节点的实际通信能力基础上设计了一种适用于多重组播网络的负载均衡路由算法.算法非常适用于本文所提出的多重组播网络环境,与其它组播协议相比,能够在动态环境下以较高的成功率建立组播树,保持较高的数据包发送成功率.同时,该算法引入负载均衡机制后有效的平衡了各节点之间的负荷,消除了节点载荷突发的现象.仿真结果表明,该路由算法负载均衡性能良好,并能显著提高组播业务的稳定性.文章结尾对今后的研究工作进行了总结和展望.     

基于劳动力均衡的工程项目极限工期研究

资源宽容条件下,工程项目存在工作面上劳动力均衡问题,即有限的工作面上劳动力的分配量与一定需求量间存在偏差,从而影响极限工期的实现。为科学有效地解决这一问题,首先引入劳动力均衡随机系数,通过衡量有限工作面上劳动力均衡程度,有效地对劳动力进行优化调整,减少劳动力分配量与一定需求量之间的偏差,使劳动力趋于均衡;其次,建立以极限工期为目标的劳动力均衡模型,在有限工作面上劳动力均衡的基础上,可实现工程项目极限工期;然后,对标准粒子群算法(PSO)改进：更新方程做整改进而解决实际工程项目中劳动力数量为整的问题;采用动态惯性权重以保证粒子群算法求解精度和收敛速度。通过改进后的粒子群算法对本研究模型求解,最终得到工程项目的极限工期以及最佳劳动力分配方案;最后,通过案例分析,验证了该模型简单可操作性和实用性,表明改进的粒子群算法在进行模型求解的过程中搜索精度及效率较高,求解结果较为理想。研究结果不仅丰富了工程项目极限工期相关理论,而且为管理者在资源宽容条件下实现项目的极限工期提供了科学有效的参考意见。此外,在资源节约型社会的背景下,对减少资源浪费,提高资源的利用率具有一定的现实意义。     

基于NetFPGA的列车以太骨干网负载均衡的设计

以太网在通信领域中彰显的各种优势,使它已经成为列车通信网络的发展方向之一。在简单介绍了列车工业以太网技术之后,基于NetFPGA设计并实现了一种IEC61375 2-5定义的工业以太网络拓扑结构列车通信网络的负载均衡传输方式,以解决列车骨干网络大量数据的传输而端口带宽不足的问题,并在半实物仿真平台上测试数据包的负载均衡传输。     

基于客流均衡分析的城际铁路列车运行图优化

将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层模型为基于列车运行图的客流均衡分配模型。模型采用模拟退火算法与GP算法组合求解,在生成初始列车运行图的基础上不断通过均衡分配乘车客流、构造邻域解迭代优化。算例分析表明模型与算法具有较好的收敛性与有效性。     

考虑收入均衡的家居配送物流优化研究

针对家居配送物流问题,提出考虑司机收入均衡的配送安装一体化服务策略,以车辆路径成本与司机收入均衡作为优化目标,构建了考虑收入均衡多技能带时间窗车辆路径问题模型,并设计了模拟退火算法对问题模型进行求解。算法求解时优先考虑司机安装技能与客户需求的匹配度,再综合考虑重量约束、时间窗约束和司机收入均衡度的情况下生成车辆路径,实现在满足客户需求的车辆路径成本最低的同时,保证司机的收入相对均衡。对Solomon标准算例进行改造,将本文提出的算法与改进的遗传算法和伊藤-蚂蚁算法进行车辆数目和路径长度的对比,结果表明,本算法在大规模算例中求解时间更有优势,实现了司机收入相对均衡,并且车辆数目和路径长度结果较优;并且基于实际案例验证了本文提出的模型和算法既能显著降低物流企业的车辆行驶路径长度与行驶,大幅度节约物流成本,还能保证司机收入相对均衡。与传统的家居物流配送相比,本文所提出的模型和算法能够缩短配送安装时间,提升客户体验度,并且收入均衡能够大幅度提升司机的积极性,降低人员流失带来的损失成本,进而提高企业的整体效益。本文研究可为第三方家装物流平台从司机收入均衡这一公平关切的角度对家居配送物流优化提供理...     

单载波频域均衡技术用于增强地铁无线通信质量的研究

由于地铁隧道环境的特殊性,存在密集的反射和散射路径,而且列车的运动带来了信号的频移：通过实测数据,分析了地铁信道中的无线电波损耗,小尺度多径传播以及地铁隧道宽带信道统计模型,提出将频域均衡技术应用于地铁信道中,通过循环前缀的运用,频域均衡技术能够有效地抵抗多径带来的码间干扰,而且单载波技术对于多普勒频移敏感程度低于正交频分复用系统,仿真结果表明单载波频域均衡技术能够显著地提升地铁无线通信系统的性能。     

序列图象编码的MFSC算法研究

运动补偿是序列图象或实时视频信号编码中的重要技术之一，在现代实时编码标准中多数采用该技术提高编码效率及质量，因此吸收子广大学者对该方法的机理及算法不断进行深入研究，本文针对已有方法的不足提出了一种改进算法－ＭＦＳＣ算法。本算法的运动补偿技术的二个方面进行了改进，一是对固定块的匹配算法进行了改进，其二，本算法充分考虑了相邻块之间运动矢量的相关性，从子块邻域的运动矢量集合中选取矢量作为子块象素的运动矢     

基于博弈论的区域客运通道市场均衡研究

针对区域交通网络与城市交通网络在客运需求结构和市场化程度方面的差异,研究竞争条件下区域客运通道市场均衡状态的预测方法。依据区域交通网络需求特征,构建双层结构博弈模型研究区域客运通道市场内部运行机理。上层是运输方式间完全信息动态博弈,下层为各类出行者广义纳什博弈,模型包括票价、服务频率以及运输工具定员等决策变量对运输方式成本、收益及出行者效用的影响,同时反映出行者决策对运输方式策略的调整作用。算法以最优化理论为基础求解上层博弈的纳什均衡,并将下层博弈等价为一个变分不等式,用对角化算法得到广义纳什均衡,最后通过迭代得到整个模型的近似均衡。以京沪客运通道为例验证模型性能,结果表明:京沪间高速铁路运营将使旅客出行总成本降低,尤其对时间价值较高的旅客;模型较好地模拟运输方式与出行者相互作用的动态过程,为区域交通规划及设计运输产品提供参考。     

基于用户均衡分析的公路超限车辆补偿费率优化模型

为更加合理地测算计重收费模式下超限车辆的补偿费率,在对超限运输车辆进行用户均衡分析的基础上研究了超限车辆补偿费率优化的新方法。通过超限运输用户的运输行为选择均衡分析,构建多类超限运输用户出行网络均衡分配的变分不等式模型;从系统的角度对超限运输的收益和成本进行分析。在此基础上,构建超限车辆补偿费率双层规划定价模型,上层规划描述管理者追求系统效益最大化的思想,下层规划采用多类用户均衡模型描述超限运输者的的出行选择行为,通过模型求解可以获得路网中超限车辆的最优补偿费率。设计了相应的模拟退火求解算法。算例分析结果表明:该定价模型由于综合考虑了管理者和用户的利益,能较合理地计算得到超限车辆补偿费率。     

基于累积前景理论的通勤者换乘出行决策研究

为探究通勤者的换乘决策,分析高峰期通勤者出行过程中换乘不同公共交通工具的行为,构建基于累积前景理论的通勤者换乘行为决策模型。以可接受的最早到达时刻与工作开始时刻为参考点,以预留出行时间与换乘等待时间2个动态变量为核心,分别建立常规公交之间换乘与常规公交换乘地铁的出行前景价值模型。通过计算得出在不同预留出行时间及换乘等待时间下的最优决策方案。研究结果表明：最优换乘方式与2个时间参数密切相关。在到达时刻约束下,预留出行时间过多或过少,出行前景值均会减少。当换乘等待时间相同时,常规公交之间换乘与常规公交换乘地铁的出行前景值相比较,差值随预留出行时间增长呈现由负到正的变化趋势,且随换乘等待时间的增长其差值零点沿预留出行时间坐标轴正向移动。表明当预留出行时间较少时,通勤者选择常规公交换乘地铁的出行方式将获得更高的收益,更倾向于选择常规公交换乘地铁方式出行;预留出行时间越长时,通勤者更倾向于选择常规公交之间换乘的出行方式。研究建立的模型不仅适用于常规公共交通工具之间的换乘,同时还可以描述其他交通工具相结合的换乘方式。研究结论可为城市高峰期通勤者的换乘决策提供依据,以提升通勤者的出行满意度。     

席位自动负载均衡在客票系统的研究和应用

席位自动负载均衡是一种对客票系统资源进行共享,对客票席位进行自动均衡分配的方法,将全路各个地区中心大量网络连接的服务器、存储、数据库等计算资源进行统一管理,形成一个庞大的资源为客票席位提供智能测算和动态调整的服务。本文主要介绍席位自动负载均衡的概念、特点、关键技术及其在客票系统中的研究与应用。     

基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究

针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。     

基于FPGA的Rijndael算法实现的研究

在研究分析高级加密标准(AES Rijndael)算法原理的基础上设计算法各部分实现的具体方法;采用超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)完整地实现该算法,并在Quartus Ⅱ 5.1仿真环境中进行仿真,仿真结果表明,基于现场可编程门阵列(FPGA)实现的Rijndael算法能满足基于通信的列车控制(CBTC)系统对信息安全性和实时性的要求.