基于快速蒙特卡罗值迭代算法实现认知无线电信道接入

在认知无线电(CR)技术中,无线网接入是一个极为重要的问题。针对这一问题,当前主流的解决思路包括博弈算法和基于部分可观测马尔科夫决策过程模型(POMDP)的算法。相比于博弈算法,基于POMDP模型的算法具有更好的环境适应性。在此背景下,提出了基于POMDP模型的快速蒙特卡罗值迭代算法(fast MCVI)解决无线网接入问题。与其他解决POMDP模型的算法不同,该算法可解决值连续状态空间下的POMDP模型,具有更好的可靠性和稳定性。另外,相比于传统MCVI算法,快速MCVI算法使用非可支配排序遗传算法(NSGA2)进行优化,加快了算法收敛速度,使其在相同运行时间内能获得更好的决策结果。实验证明,通过值连续状态空间的POMDP模型对CR接入问题建模并使用快速MCVI算法进行决策,网络吞吐率比传统MCVI算法提高了1~1.7个百分点,比贪心算法提高了2.8~5个百分点。     

基于POMDP的主动雷达制导弹干扰措施优化方法

以主动雷达弹对抗为背景,研究了单平台机载电子对抗资源的调度问题。为解决导弹导引头状态观测不确定性问题,引入部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)理论,分析了POMDP模型的要素,建立了针对主动雷达制导导弹的干扰资源优化POMDP模型,并利用最优策略可达空间的连续近似法(SARSOP)进行求解。将电子支援措施(ESM)的观测值输出与电子干扰措施(ECM)的优化策略相结合,提出了一种基于POMDP的电子对抗资源实时调度优化算法。仿真结果表明,该方法能够实现目标状态不确定情况下的干扰资源有效调度,相比现有的调度策略,可以使导引头更多维持在搜索状态,更少停留在稳定跟踪状态。     

基于POMDP的VOD接入控制建模与仿真

为分布式视频点播(video on demand,VOD)接入控制建立了基于POMDP(部分可观Markov决策过程)的数学模型,应用策略梯度优化算法仿真求解模型的最优策略.仿真结果表明,基于POMDP模型的仿真有效地缩短了仿真时间;与传统分布式系统的接入控制方法相比,更合理地利用了系统的资源,可以给运营商带来更大的效益.     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

一种基于POMDP用户意图建模的智能轮椅导航控制方法

通过部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型对用户意图进行建模,提出了一种基于POMDP用户意图建模的智能轮椅导航控制方法.该方法考虑了动作的不确定性和状态的部分可观测性,对用户意图、智能轮椅导航控制的动作空间进行建模,通过状态预测进而选择行为的最优规划,实现用户期望总值的最大化.首先介绍了POMDP的原理及模型,然后提出了基于POMDP用户意图的智能轮椅控制状态空间、动作空间、观察值集合、奖赏值和概率分布,进而提出了一种基于概率密度函数的用户意图求解方法.最后,对基于POMDP用户意图建模的智能轮椅导航控制进行了试验,并对试验结果进行了分析,从而验证了所提方法的实时性和有效性.     

基于POMDP模型的机器人导航控制方法

基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型实现了机器人导航行为控制,给出了一种基于POMDP模型的机器人导航控制方法.该方法考虑动作的不确定性和状态的部分可观测性.首先介绍了POMDP的原理及模型;然后给出了基于POMDP模型进行导航的控制系统、对控制系统的状态空间的表示、动作空间的表示以及对声纳模型进行了比较详细的阐述,讨论了控制模型的求解过程;最后对采用POMDP模型的机器人导航控制进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.     

基于POMDP的可伸缩视频流优化决策调度

针对可伸缩视频流在无线通信中的数据包调度问题,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的决策调度策略,在用户状态不确定或部分可观测条件下,采用POMDP建立了完整的最优化调度模型,以实现视频接收质量的最佳化.仿真实验结果表明,与传统的调度算法相比,该方法有效提高了视频流的平均峰值信噪比(PSNR).随着调度规模的扩大,其性能能够逐渐逼近用户状态完全确定的理想马尔可夫决策过程（MDP）模型.     

基于部分可观察马尔科夫决策过程(POMDP)的贪婪算法次优频谱接入

在ad hoc网络中,由于受硬件和能量的限制,在没有数据发送的情况下,次用户无法监控到频谱,不能执行全频谱的感知,因此,针对现有的机会频谱接入(OSA)算法大都基于信道状态具有完全知识的马尔科夫建模的情况,提出了基于部分可观察的马尔科夫(POMDP)的决策论方法,该方法综合考虑了机会频谱共享系统的感知和接入优化策略。由于受维数灾难的影响,设计了一种基于贪婪算法次优的频谱接入方法,并从理想感知和感知错误存在两方面进行仿真分析。结果表明,在POMDP模型下该方法能有效地避免主次用户之间的资源使用冲突,实现对频谱的有效利用。     

基于POMDP的贪婪算法次优频谱接入

在ad hoc网络中, 由于受硬件和能量的限制,在没有数据发送的情况下,次用户无法监控到频谱,不能执行全频谱的感知,因此,针对现有的机会频谱接入(OSA)算法大都基于信道状态具有完全知识的马尔科夫建模的情况,本文提出了基于部分可观察的马尔科夫(POMDP)的决策论方法,该方法综合考虑了机会频谱共享系统的感知和接入优化策略。由于受维数灾难的影响,本文设计了一种基于贪婪算法次优的频谱接入方法,并从理想感知和感知错误存在两方面进行仿真分析。结果表明,在POMDP模型下该方法能有效地避免主次用户之间的资源使用冲突,实现对频谱的有效利用。     

分布式业务系统基于模型的接入控制方案(英文)

我们为分布式业务系统提出了一种基于模型与预测的接入控制方法.首先,使用部分可观Markov决策过程(POMDP)来为业务系统建模.接着,将服务分配策略融入系统参数并且使用随机策略作为接入控制策略来使系统性能达到最优,优化目标是最大化系统的收益.基于POMDP模型,我们提出基于观测的策略梯度算法来求解最优策略.最后,使用基于HMM的方法来侦查和预测系统的变化,并且采用动态自适应的方法来更新系统模型机接入控制策略.实验结果显示,和尽力而为的服务策略相比较我们的最优策略获得了较好的性能.     

POMDP基于点的值迭代算法中一种信念选择方法

部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)是描述不确定环境下进行决策的数学模型.基于点的值迭代算法是求解POMDP问题的一类近似解法.针对基于点的算法中信念选择这一关键问题,提出了一种基于熵的信念选择方法(EBBS).EBBS算法通过计算可以转移到的信念点的不确定性,选择熵较小且到当前信念点集距离大于一定阈值的信念点扩充信念点集合.实验结果表明,通过熵选择信念点的值迭代算法只需要在较少数量的信念点上进行值迭代操作就能得到预期的折扣报酬.     

改进蚁群算法求解单行设施布局问题

针对单行设施布局问题已有算法结构复杂、对算法参数有较大依赖性、求解效果欠佳的问题, 提出一种改进的蚁群算法。该算法采用基于目标函数值的自适应等级划分策略, 实现了信息素增量优胜劣汰、改进信息素的更新规则。通过简化状态转移概率函数, 降低计算量和算法对参数的依赖性, 引入精英候选集, 提高优良设备的选择概率。同时, 采用基于插入式邻域结构的爬山寻优算法作为局部搜索进行深度搜索。仿真结果表明, 求解28 个大规模的测试例子时, 该算法总的平均运行时间分别为混合遗传算法的14%, Lin-Kernighan 算法的5%, 分散搜索算法的50%, 说明该算法可在短时间内较稳定地得到高质量的近优解, 性能优越于其他算法。     

基于POMDP的认知无线电动态频谱接入算法

针对当前认知无线电动态频谱接入算法实现复杂度高的缺点,提出了在硬件受限制的情况下,基于部分可观察马尔科夫决策过程的动态频谱接入算法.该算法利用多次对外界信道的检测得到对外界环境的估计,然后根据此估计以当前和未来收益总和最大化为目标,实频谱接入,并实现了最优解和贪心法次优解.该算法比随机检测接入算法多获得约25%的带宽,贪心法的次优解在阶段数较少时与最优解性能非常接近.     

一种改进的基于取样协方差矩阵特征值之比的盲频谱感知算法

基于最大最小特征值之比（MME）的盲频谱感知算法在认知无线电领域引起了广泛关注.该方法最大的优势在于其感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.笔者提出了一种基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法。与传统的MME算法相比,改进的MME算法能够产生更加可靠的检测结果.实验仿真验证了新算法的有效性.     

正交频分多址系统中最低速率限制下的自适应载波分配

针对用户有最低传输速率要求的正交频分多址系统中,传统资源分配算法频谱利用率低的问题,提出了一种自适应载波分配算法.该算法根据用户最低传输速率的要求、信道状态和当前载波分配状况,确定子载波分配给用户的效用,进而将子载波分配给可以带来最大效用的用户.该算法综合考虑了效率和公平性,从而显著改善了系统性能.仿真结果表明,当用户数不超过系统负载时,与效率和公平分开考虑的算法相比,所提出的算法频谱效率可提高10%,系统负载在同样中断概率下可提高60%.     

一种新的非线性预编码算法

为解决传统模代数预编码算法在信道条件不好时误码率高的问题,提出了将格点减少技术与模代数算法相结合的新的非线性预编码算法.该算法利用格点减少技术对实际信道矩阵进行正交处理,以提升系统的整体误码性能及保证用户间的公平性.仿真结果表明,该算法能够明显地改善系统的误码性能,且随着信噪比的提高,该算法的性能也逐渐提升.     

基于卡尔曼自回归的LTE天线端口数检测算法

在长期演进(long term evolution, LTE)系统中,传统天线端口数检测使用盲检测的方式分别对1,2和4端口数进行解码,直至物理广播信道系统消息成功通过循环冗余码校验,该方法会产生大量的计算冗余和时延。针对这一问题,提出一种改进的卡尔曼自回归天线端口数检测算法,该算法通过提取不同天线端口对应的小区参考信号得到信道状态信息,并将信道状态的相位信息进行卡尔曼自回归拟合,将自回归拟合后的相位与接收信号相位作差得到的平均值与预设判决门限进行比较,以得到天线端口数判决结果。理论分析与仿真结果表明,改进算法相较于传统盲检测算法节省的时间开销可达49%。在相同信噪比下,相较于其他优化后的门限判决算法,改进算法最多提高约10%的检测成功率且具有更优的抗频偏性能。     

最短路算法(dijstra算法)的研究

Dijstra标号算法是求从一点到网络其它各点之间最短路的重要算法,而最小生成树是求网络各点之间相互连接的整体代价最小的算法,两者之间算法过程以及思路都不同。然而,本文对这两个算法进行研究,发现这两种算法的本质是一致的。接着对算法进行推广,一种综合算法,并应用到组播路径构造上,经对许多事例分析,发现该算法不仅很好地解决了无约束组播和有时延约束组播的近似最优解的问题,同时对部分有时延和时延抖动组合约束问题也能进行快速求解,且复杂度不超过O(kmn2)。