MIMO广播信道下的低复杂度多用户调度算法

为了解决多输入多输出(MIMO)广播信道存在大尺度衰落条件下的多用户调度问题,将zero-forcing dirty-paper(ZF-DP)发送方案和最大权重匹配方法相结合,给出了一种时分的调度算法。在此基础上,采用用户排序和减小匹配搜索范围的方法,给出了2种简化算法,并且分析和比较了它们的复杂度。仿真结果表明:与相同发送方案下的线性最优调度相比,这2种简化算法的性能差距不超过15%,而且它们的复杂度较低,易于实现,具有较高的实用价值。结果还为调度间隔、匹配搜索范围等参数的选择提供了参考。     

多输入多输出无线系统的迭代可配置树型搜索检测

提出了一种复杂度低的,应用于多输入多输出(MIMO)系统迭代接收机中的迭代可配置树型搜索(IRTS)检测方法.不同于最优的最大后验概率检测器对所有可能的发送符号向量进行完全搜索,该算法仅处理对检测器的软输出有较大贡献的符号向量.IRTS算法首先基于最小均方误差(MMSE)准则估计发送符号的可靠度;然后依据此可靠度对发送符号和信道矩阵进行排列来构造可配置的树型结构;并以该树型结构进行宽度优先搜索.在准静态信道条件下的仿真结果表明,即使在相对较小的搜索序列数目的情况下,IRTS算法也具有优越的性能.     

采用自适应搜索范围的多介质立体匹配算法

摄像机在水下拍摄时,成像光线经过不同介质会发生折射,空气中极线约束条件不再满足,区域匹配无法在此极线上搜索。针对此问题,提出一种采用自适应搜索范围的多介质立体匹配算法。首先对双目摄像机进行标定得到相关参数;然后针对每一像素点推导出曲线极线,并计算出与原极线的上偏差与下偏差,确定该点的最优搜索范围;再用区域算法SAD算法在每点对应的最优搜索范围中进行多行搜索并匹配。经过两组实验对比,该算法的匹配精度分别为72.4%、76.8%,而SIFT匹配算法的匹配精度分别为71.1%、74.7%。该算法的匹配精度达到了特征匹配的精度,可以用于整幅图的稠密匹配,解决了原极线搜索策略无法应用于多介质环境的问题,成功将区域匹配算法应用于多介质中的立体匹配。     

一种基于M准则的低复杂度空间调制信号检测算法

针对空间调制技术提出一种基于M准则的次最优检测算法（M-ML）,该算法通过缩小最大似然检测中发送符号搜索空间来降低复杂度.仿真结果显示,在发送天线相关性较高的场景下,M-ML算法可以获得与最大似然检测相当的误码率性能.同时,通过将M-ML算法和最大似然算法进行复杂度比较发现,随着调制阶数与发送天线数的提升,M-ML算法复杂度将不断降低.     

基于信道衰落相关矩阵的自适应多天线技术

为了在满足目标频谱效率和目标误码率前提下减小多天线系统的发送功率,针对采用线性接收机的无编码空间复用系统,提出了一种发送天线选择及速率(调制方式)分配、功率分配准则。该准则利用了信道衰落的空间相关矩阵,以各子码流的误码率为约束条件,对发送功率进行优化。仿真结果表明:该准则相比于目前已有的天线集合及调制方式选择准则有2 dB的信噪比增益。给出了逼近该准则性能的简化算法,该算法在很大范围内能达到穷举搜索的性能。     

无线网状网中多并发流路由结合调度的组合方案

为解决无线网状网中多条路径同时传送引起的干扰冲突和资源竞争问题,提出了依托信道分层方法的组合式路由结合调度的方案:首先,给出了路径发现的可行方案,并基于网状网的可用资源提出一种路径选择判据——资源可获得度;然后,确定了多条路径可并发传输的信道分配方案;最后,开发了结合路由、信道分配、调度的组合优化调度方案(COSS算法),以启发式的方法找到每个时隙下尽可能多的可兼容路径,实现可兼容路径的组合优化调度.为验证COSS算法的性能,在不同网络资源配置、多种流量请求下进行仿真实验.实验结果表明:(1)COSS算法在吞吐量、传输延迟、传输完成时间方面有较好的表现;(2)与AODV路由协议相比,COSS算法有效地提高了吞吐量.     

一种多用户MIMO下行系统中TH预编码与调度机制

针对多用户多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)系统潜在的空间分集增益和多用户分集增益,该文提出了一种移动端多天线联合处理的Tomlinson-Harashima(TH)预编码和多用户调度算法联合优化机制。与传统TH预编码不同的是,所提出的TH预编码方案可应用在各用户数据流小于其接收天线数的场合,在进行系统最优设计时,可充分利用多天线接收分集来提高系统和速率。基于TH预编码方案的最优多用户调度算法具有很高的运算复杂度,提出了一种基于等效信道增益的次优低复杂度的多用户调度方案,利用该文TH预编码方案中用户分层编码的特点,逐层贪婪调度用户。仿真结果显示,所提调度算法性能接近基于和速率的最优调度方案性能,且优于传统方案的性能。     

一种新的快速鲁棒多摄像头目标跟踪方法

多摄像头(视角)目标跟踪系统中,由于视角间存在大量信息冗余可有效提高跟踪鲁棒性.但在传统基于模板匹配方法中,由于视角不同导致匹配不准,会带来较大跟踪误差.针对这个问题提出了一种基于卡尔曼滤波的在线目标信息时空交互算法,利用多摄像头几何限制,实现多个摄像头的信息交互,减少了模板匹配的搜索范围,进而降低了多摄像头目标跟踪算法的计算复杂度.同时通过在线估计卡尔曼滤波模型中噪声功率,并且自适应调整卡尔曼增益将信息交互过程中误差传递降至最小.仿真结果表明,该方法可以实现更鲁棒的目标跟踪.     

基于SLNR的MU-MIMO系统预编码和用户调度算法研究

在MU-MIMO通信系统中,允许多个用户在相同的频率和时隙上进行通信,可以有效增大系统吞吐量、提高系统性能,如何设计高效的预编码方案和用户调度方案以减少用户间的干扰是MU-MIMO系统面临的主要问题之一。本文首先利用最小均方误差方法的改进信道矩阵来有效减少估计信道误差的影响,提出了一种基于信漏噪比(SLNR)的MU-MIMO系统预编码方案;在此基础上,针对传统的贪婪用户调度算法复杂度过高的特点,提出一种基于SLNR准则的低复杂度的用户调度方案。通过仿真分析,提出的预编码方案能够有效降低系统误码率,用户调度方案有效降低了算法计算复杂度。     

改进的多队列VC调度算法模型

在分析VC(Virtual Clock)和GPS/PGPS(Generalized Processor Sharing/Pcket-by-packet Generalized Processor Sharing)分组调度算法的优点和缺点的基础上,提出了一种结合GPS调度算法特性的改进VC调度算法模型--多队列VC调度算法MQVC(Multi-Queued Virtual Clock).阐述了MQVC的设计目标、改进措施,并给出了MQVC算法模型和算法描述,通过定理和引理证明了该模型与单队列VC和PGPS调度算法模型相比,分组排序复杂度由原来O(mnlog(mn))降为O(mlogm),使实现复杂度、系统调度性能和包丢失等方面均有明显改善.     

高性能路由器中有扇出分割的多播调度

分析了高性能路由器中多播调度所依赖的体系结构和排队管理后,着重研究了扇出分割机制中实际可行的算法·为了支持对变长数据包的直接调度,从而避免信元重组和失序处理的冗余电路;而且在保证了公平性基础上,能够进一步提高调度转发的吞吐率并方便服务质量管理,提出了一种新的贪婪匹配公平调度算法(PGMF)·仿真结果表明该算法有较好的吞吐率和延迟特性,从硬件设计复杂度角度看,其实现复杂度是较低的·最后在分析对比基础上,给出多播调度算法的研究发展趋势·     

一种选择最大多用户分集MIMO信道调度方法及性能分析

提出了一种选择最大多用户分集MIMO信道调度方法,能在不降低性能的基础上减少反馈负载.每个用户将最大的信干噪比值与设定的门限比较,只有大于门限的值及对应的发射天线序号返回给基站,基站分配独立的信道给最大信干噪比用户.给出了所提方案的系统平均容量和反馈负载量的分析,仿真结果与分析一致.     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

蚁群算法求解独立到达时间单机提前/拖期调度问题

求解有独立到达时间和完工时间的单机调度问题目前主要采用启发式算法。为研究仿生类算法的应用可行性,采用蚁群算法,以提前/拖期的总惩罚量达到最小为目标。将邻位工作交换法(AP I)用于局部搜索以提高解的质量,并对每一个解的相邻工作间隔时间进行优化调整。用90个测试算例,将蚁群算法求解结果与分支定界法和禁忌搜索法的结果进行比较。结果表明,蚁群算法与分支定界法和禁忌搜索法的结果相当。     

基于任务复制的进化调度算法

并行程序任务调度是NP完全问题。已有的进化调度算法不能很好利用任务复制这一重要手段。为此，利用染色体直接编码和间接编码的优点，并结合任务图的知识，使进化调度算法的搜索能力得到增强，同时染色体的解码过程也得到简化。通过与同类算法的性能比较，表明了本算法在调度问题中的有效性。     

基于混合蜂群算法的柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度求解问题,提出一种新型混合蜂群智能优化算法.该算法采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生,在蜂群算法的基础上增加了有利于局部搜索的混沌算子提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了该算法的有效性和优越性.     

一种求解带有阻塞限制的混合流水车间的禁忌搜索算法

针对带有阻塞限制的混合流水车间调度问题,提出一种禁忌搜索算法和优先级规则相结合的方法.开发了启发式调度算法求出问题初始解,应用禁忌搜索算法对工件在第一级的排序进行优化,采用优先级规则进行其他级工件的排序.实验结果表明,该方法大大缩减了搜索空间,能够较好地解决此类调度问题.     

基于Baldwin效应的memetic差分进化算法

针对Baldwin效应在memetic差分进化算法中使用不成熟的研究现状,提出一种基于Baldwin效应的memetic差分进化算法。算法采用简化的模式搜索为局部搜索算子,差分进化算法为全局搜索算子,Baldwin效应为结合机制。创新了Baldwin效应的实现方法:改进普通memetic差分进化算法中仅根据个体适应度值引导进化的方法,加大局部搜索成功个体的被学习概率,使其能够参与引导进化。在CEC2014中30个测试函数上与其它知名差分进化算法对比,实验结果表明改进的算法具有更强的跳出局部最优解能力和更快的收敛速度。     

基于经济模型的网格资源调度算法

建立了基于经济模型的网格作业调度系统,给出了相应的服务质量(QoS)资源调度算法.通过定义资源的多维QoS指标,实现了对计算网格中广域分布和异构资源的统一描述,能很好地适应网格资源的动态性和自治性.采用QoS偏好度排序和欧氏距离的优化策略搜索资源,将用户提出的具有个性化或总体服务需求的作业透明、动态地分配给最适应的资源,优化了资源的统一配置.采用仿真实验比较多种算法的性能,结果说明QoS算法可满足资源的自适应性,较好地实现全局资源调度的目标.