广义二次相关时延估计算法改进

在基于TDOA的声源定位算法中时延估计的精确度是关键,时延估计极小的误差也会导致定位结果的偏离,因此为了提高声源定位的精度,必须对时延进行准确的估计.传统的广义互相关时延估计方法是通过添加相应的加权函数来提高语音信号中的有效成分,从而提高时延估计的精度.然而现实中声学环境非常复杂,在较低信噪比的情况下,传统广义互相关时延估计法的性能开始下降,导致时延估计误差变大.针对这一问题提出了一种基于二次相关的广义互相关时延估计改进算法,该方法首先通过滤波器对接收到的音频信号进行滤波,再利用二次相关抑制了噪声对信号的干扰,然后对加权函数进行改进,提高时延估计精度.最后计算机仿真实验表明,无论在低信噪比还是在高信噪比甚至是弱混响的环境下,该方法都获得了较好的时延估计性能.     

一种基于时延估计和噪声抑制的时间同步算法

泛在接入环境下,多个终端相互协同,共同为用户提供个性化的业务保障,而时间同步系多终端协同的关键技术之一,终端间时间同步与否直接决定了基于多终端协同的各类应用的性能优劣。文中提出了一种基于时延估计和噪声抑制的时间同步算法,通过结合多终端协同场景特点,借助终端间的双向报文交换方法,建立报文传输时延估计公式,实现准确的时钟偏移补偿;进一步地,提出斜率补偿执行间隔的自适应调整方法和斜率补偿参数的加权修正方法,实现准确的时钟斜率补偿。仿真验证了该算法的有效性。     

基于信号相位匹配原理的广义相关时延估计

提出了一种利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法,导出了该方法的时延估计公式.仿真和海上实航数据处理结果证明了该方法的正确性,并表明方法具有算法简单,稳健性好,可估计非整数倍时延,提高了低信噪比条件下的时延估计精度,具有重要的工程应用前景.     

无线链路时延测试与标定

无线链路的时延测试标定是解决系统建设过程中卫星、地面设备的时延测试和时间同步闭合问题的关键因素。无线链路的时延标定,区别于有线链路时延,为包含射频设备和空间无线传输的联合时延测试。本文对无线链路的时延定义、变化规律和影响因素等进行了分析,对单向时延和组合时延测试方法进行了研究,对时延数据应用和时延测试规范进行了探索。     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

基于噪声信道的三种单模式GBN-ARQ系统时延性能分析与比较

在考虑发送端到达信息包随机拆分情况和分组长度的影响下,建立分组批到达情况下的自动请求重传GBN-ARQ系统的排队时延模型,给出其时延性能表达式.基于前向链路和反向链路为一般噪声信道,通过对3种单模式GBN-ARQ系统(SGBN-ARQ,CGBN-ARQ,nGBN-ARQ)的传输时延性能进行解析研究、数值分析和比较,构造一种具有更小平均服务时延的自适应AGBN-ARQ传输机制.该系统根据信道状态自适应地采用CGBN-ARQ和nGBN-ARQ两种传输模式进行传输,这种自适应机制兼顾了两种传输机制的优点,克服了基本的GBN-ARQ系统随着信道错误率的提高时延迅速增加的缺点,具有较低的系统实现复杂度.     

基于全源NT的链路时延分布推断技术

互联网链路性能具有非对称性,但是目前NT技术采用单源和多源测量,只能推断从源节点到目的节点一个路径方向上的链路性能,因此提出了推断功能更强的全源NT测量方法并解决了关键技术.证明基于包对测量方法和交叉汇合测量方法,严格全源网络结构的链路时延分布是可辨识的;提出采用期望最大化(EM)算法的链路时延分布的极大似然估计方法;...     

智能变电站报文处理时延的不确定性研究

基于IEC 61850标准,采用多服务台串联排队理论建立变电站层主控单元(SMU)处理时延的数学模型,研究由紧急情况下缓冲区出现排队现象引起的时延不确定性,推导了缓冲区大小、丢包率和时延之间的解析表达式,提出了满足丢包率和时延要求的缓冲区大小确定方法,并通过实例进行了验证。克服了以往研究基于单CPU的SMU的局限性,将含多CPU的SMU和IED作为整体考虑进行建模,有效提高了SMU报文处理时延的确定性,为SMU通信模块缓冲区的设计提供理论依据。     

单向时延测量的实时时钟同步算法

对已有分段聚类算法进行改进,使用软件方法对单向时延序列进行分析,在线检测时钟调整位置.采用变宽度的滑动窗方法对单向时延数据进行过滤,减少时间序列大小,同时保证时钟调整位置信息不丢失.使用自底向上算法对时间序列进行线性分段,检测时钟调整或时钟频率跳变点,算法的时间复杂度大大降低.针对在线时钟同步的要求,为了消除滑动窗不具有离线算法的全局寻优缺点,提出使用基于滑动窗自底向上算法的实时单向时延时钟同步算法.实际测试实验表明:该算法大大降低了时间复杂度并提高了分段精度.     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

可变长光分组交换的短包优先调度

为了解决因可变长光分组交换的输出队头阻塞问题造成分组的平均排队时延增加,分析了可变长分组的长度分布特点,提出了基于抢占方式的短包优先调度(PSPF)算法,以减少分组在输入排队中的平均等待时间。在PSPF算法中,短包可以抢占长包的传输时间而获得优先服务。分析和仿真结果表明当到达业务负载较低或中等程度时,采用PSPF算法可使短包的平均排队时延接近0,所有分组的平均等待时延减小,还保证了实时性TCP业务较低的平均等待时延。     

可变长光分组交换的短包优先调度"

为了解决因可变长光分组交换的输出队头阻塞问题造成分组的平均排队时延增加，分析了可变长分组的 长度分布特点，提出了基于抢占方式的短包优先调度（PSPF）算法，以减少分组在输入排队中的平均等待时间。在 PSPF算法中，短包可以抢占长包的传输时间而获得优先服务。分析和仿真结果表明：当到达业务负载较低或中等 程度时，采用PSPF算法可使短包的平均排队时延接近0，所有分组的平均等待时延减小，还保证了实时性TCP业 务较低的平均等待时延。     

WFQ与WRR调度算法的性能分析与改进

不同类别的业务对时延及时延抖动的要求是不同的,为了满足不同业务的服务质量(QoS),选择一种合适的队列调度算法至关重要. 研究了分组长度对WRR及WFQ算法公平性以及时延性能的影响,并提出了一种基于分组长度及队列权重的改进型WRR算法——enhanced-WRR. 仿真结果表明,当分组长度相同时,WRR与WFQ的时延性能几乎一致;当分组长度不同时,WRR算法不能保证高优先级队列的时延要求,而E-WRR算法的时延性能逼近WFQ算法,能很好地保证高优先级队列的时延要求,并且极大降低了算法复杂度.      

基于一种特殊队列的认知无线电网络性能分析

提出了一种被分成延时和丢弃两部分的特殊队列,建立马尔科夫模型分析了基于此队列的用户个数受限的认知无线电网络性能,并推导其丢包率、分组时延以及频谱利用率表达式,同时,对认知无线电网络进行仿真.分析和仿真结果表明:(1)分析模型能准确预测认知无线电网络性能;(2)次用户的丢包率和分组时延随着延时队列长度的增大分别减小和增大,而频谱利用率不受延时队列长度的影响;(3)采用认知无线电技术,能大幅提高频谱利用率.     

基于累计时延统计的传感器网络数据同步算法

传感器网络数据同步是数据融合算法正确运行的前提,具体指网内各节点汇报的数据基于同一时间基准,其采集时间、先后顺序等与真实情况一致．然而由于节点晶振的频率偏差和不同的初始计时时刻,网内节点的本地时钟不同步,这使得根据本地时钟标记的数据不能保持同步．提出了一种基于累计时延统计的数据同步算法,通过在数据包头附加一个时延字段,沿途节点根据该数据包的停留时间更新该字段,数据到达远方站点时即包含了数据的总时延,接收站根据当前时刻和累积时延计算数据的采集时间,最终达到数据同步．分析表明该算法可达到HIS级同步精度,适合于中低精度应用．相比于常规同步算法,其通信开销几乎为零．     

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

针对一类带有排队等待时间提示的呼叫中心人力资源分配问题，提出了基于考虑顾客放弃行为的M/M/N+M排队模型的优化方法.首先，给出了系统提示等待时间的估算方法和排队等待时间提示对顾客放弃行为(直接退出和中途放弃)影响的概率函数.其次，通过生灭过程的评估方法给出了稳态系统的性能计算公式，并且设计了基于固定点算法的人力资源水平求解算法.最后，通过数值分析给出了排队信息对顾客放弃行为和对人力资源水平的影响效果.研究结果表明，所提出的方法对具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.     

移动Ad Hoc网络中队列长度的多径源路由算法

为了充分利用Ad Hoc网络资源,降低拥塞程度,提出了一种基于队列长度的多径源路由算法。该算法通过探测移动节点队列长度,动态调整多条路径的流量,以减小端对端时延。仿真结果表明,该算法比单径传输算法和流量平均多径算法相比,时延和各节点的平均队列长度都明显减小。     

瑞利衰落信道下延迟敏感业务的CR频谱管理

在平坦的瑞利衰落信道条件下,针对认知无线电网络中的延迟敏感型业务,考虑其延迟时限的要求,提出一个动态信道选择方案.为了管理分布式的可用频谱资源,认知用户通过一个虚拟排队模型的接口进行信息交换并使用优先虚拟排队分析估计期望延迟,并利用了相应的动态策略学习算法,使延迟敏感业务能够动态适应信道选择方案以达到最小化丢包率目的.     

Web流语义感知的改进队列管理算法

对Web流的传输特性进行了分析，并在现有尾部丢弃和随机早期检测算法的基础上提出了基于流分组语义感知的改进队列管理算法．该算法首先保存有限时间滑动窗口内的活动流特征，对到达的每个分组根据其分组语义分别赋予不同的丢弃代价，而在检测到拥塞且需要丢弃分组时，优先丢弃代价较小的，避免丢弃关键的，从而减少分组丢失对Web传输造成的负面影响．仿真结果分析表明，使用所提算法可平均提高8％的有效吞吐率，平均缩短10％的响应时间，从整体上改善了Web流的传输性能．     

基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。