异构需求下无人机无线携能传输优化策略

物联网设备电池容量有限且充电不便，无人机无线携能传输技术很好地解决了这个问题，可以实现能量和数据的同时传输。根据节点设备的异构能量需求，提出了基于全网满意度最大化的无人机位置和功率联合优化策略。将无人机与地面节点关联系数的优化问题建模成联盟形成博弈问题，通过设计合作准则，证明了其存在纳什均衡点。基于最大化满意度准则，探索无人机最佳悬停位置。在确定关联系数、无人机位置后，采用凸优化方法求解无人机与节点之间的发射功率。仿真结果表明，所提联合优化策略能够较大幅度地提升全网满意度。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

基于网格划分和LLE的高维数据离群点自适应检测方法

针对目前高维数据量急剧增加,离群点检测技术精准度低、所需内存大、检测时间长等问题,提出了基于网格划分和局部线性嵌入方法(Locally Linear Embedding, LLE)的高维数据离群点自适应检测方法.根据高维数据的空间维度进行网格划分,设定单元格邻近单元数量,降低运行开销,减少计算时间.采用局部线性嵌入方法(LLE),分析不同组合数据点的局部特性,准确描述高维数据结构,完成高维数据集预处理.采集高维数据集合中小部分重要信息,保证采集结果的准确性,利用MapReduce编程模型,将大任务划分为多个不同的小任务,展开分布式处理.通过网格密度计算离群度,提升检测效率,优先过滤空白网格单元,降低空间开销,减小所需内存,从而实现高维数据离群点自适应检测.实验结果表明：所提方法在不同数据集大小测试中,执行时间更短,检测精确度更加稳定;在维度测试中,所需内存更少.证明所提方法能够有效降低执行时间和内存,提升检测结果的精确度.     

无人机无线能量传输网络多波束阵列设计与位置部署

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)辅助的无线能量传输(wireless power transfer, WPT)系统，构建了一种能量波束设计以及无人机悬停位置部署的联合优化方案，以最大化所有用户接收的总能量。针对优化问题是非凸、难以直接求解的情况，提出一种联合优化多波束设计和无人机三维位置的迭代算法，利用巴特勒矩阵设计高增益、宽覆盖范围的能量多波束，利用穷举算法寻找无人机最优二维位置，通过单调性理论得到无人机的最佳悬停高度。仿真结果表明，所提出的算法能显著提升无线能量传输效率。     

作业可分割的数据采集系统

随着网络规模的增长和ＩＰｖ６协议的发展,用户增强对大规模网络系统进行数据信息的采集和监控的需求．现有网络性能管理系统主要采用一个工作节点进行网元性能数据采集,获取大量小任务后通过ＳＮＭＰ协议直接执行,出现响应时间长、网络带宽占用大的问题．针对此问题,在兼容ＩＰｖ４／ＩＰｖ６的网络环境中,提出了作业可分割的数据采集系统:系统采用集群模式克服单节点执行效率瓶颈,并针对大量小作业,采用基于采集节点动态反馈负载权重,通过负载权重分析当前不同采集机的任务执行能力,进行任务的重组、封装成新的任务,并将新任务发送到相应的采集节点上．实验结果证明,改进的数据采集系统能够提高作业流的处理能力,降低响应时间,减少对网络带宽的占用．     

基于狼群角色匹配C-劳动分工机制的无人机集群空战策略

针对无人机集群在空战任务中的角色动态切换问题，提出了受狼群启发的无人机集群空战角色匹配C-任务分工方法，提高了应对复杂空战环境的动态任务执行能力。首先，通过分析狼群围捕行为特性，得到三种狼群个体特性，进而给出狼群角色匹配C-劳动分工模型。然后，基于无人机集群和狼群在行为机制上的相似性，将狼群的分工机制映射到无人机集群中，提出了无人机集群角色匹配C-任务分工模型。最后，针对不同任务分工下的目标分配问题，分别建立了攻击和制导任务的目标分配模型。仿真表明所提出的角色匹配C-任务分工方法能够有效解决空战角色动态切换问题，提高了整体空战能力。     

一种基于智能网络磁盘存储系统的任务调度算法

智能网络磁盘(IND)存储系统现有的调度算法虽然使任务加权总完成时间最优，但是会导致大量任务长期得不到执行而引起“饥饿”现象。针对这个问题，本文提出了一种可控制调度算法 (CSA, Controlled Scheduling Algorithm)，把任务划分成步骤链并根据步骤链的执行时间及权重计算出 因子，在选择未执行步骤链时综合考虑 因子的大小与 因子所在任务的已执行时间。实验结果证明，CSA使加权总完成时间与IND现有算法相当，任务的平均周转时间及短任务的完成时间均优于IND现有算法，可以消除“饥饿”现象，较好地兼顾效益性和公平性原则。     

Android下的移动GIS离线编辑系统

随着嵌入式备计算能力的提高、移动定位技术与移动通信技术的快速发展,利用移动GIS进行和位置相关的数据采集成为移动GIS的一个重要应用方向。本文主要实现的是在Android系统的移动设备上进行野外数据采集和图形的编辑,针对传统的移动数据采集方式中存在的采集数据精度和效率低以及现有的移动数据采集系统偏重于空间位置测量和缺乏通用性和数据编辑的重要性等问题,提出并开发了基于Android移动GIS和GPS技术的数据采集与编辑系统,把GIS、GPS与GPRS等技术相结合应用到移动GIS数据采集业务中。     

无人机位置、缓存与用户接入联合优化方法

无人机作为空中基站,不仅可为地面用户提供移动通信服务,还可预先存储热点内容,有效提升了边缘通信能力。对无人机位置部署、无人机缓存配置与用户接入进行联合优化可大幅提升网络性能,然而传统优化方法计算量庞大且收敛速度慢。为解决上述问题,将该联合优化问题分解成无人机编队部署子问题和缓存接入子问题,设计了一种集中式和分布式相结合的快速资源分配优化方法。针对部署子问题,分阶段进行集中式一致博弈建模和分布式势能博弈建模,提出了一种基于较优响应的分阶段部署算法;针对缓存接入子问题,构建“用户-内容”虚拟体,将缓存与接入的联合问题建模为虚拟体与无人机缓存空间的匹配问题,提出了一种基于匹配的虚拟体接入算法。仿真结果表明,所提方法和传统分布式较优响应方法相比,具有更快的收敛速度和更高的全局性能。     

基于张量分解的多声道音频恢复方法

为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,最终通过获得的因子矩阵恢复音频.通过不同数目通道数据丢失的隐藏参考和基准的多激励测试,说明针对丢失数据采用CP分解方法是有效的,即张量分解能够得到较好的音频恢复效果.      

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

由于低轨道卫星星上功率和带宽资源有限,设计有效的资源分配方法具有重要的意义.基于此提出了一种低轨道星间功率带宽资源联合分配方法,提高了星间资源分配的公平性和网络业务承载能力.该方法应用地面站数目和星地链路存在时间刻画星间链路容量的比例,将星间资源分配问题归纳为非线性混合整数规划问题.通过引入动态可行域,定义二元变量更新操作来改进燕子群算法,用于优化模型求解.仿真得出卫星瞬时吞吐容量和瞬时网络容量变化具有周期性,并伴有随机波动,所提方法牺牲了网络容量,获取了星间资源分配的公平性.     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

一种优化的 CDMA-Underlay 模式下无线认知蜂窝用户资源分配机制

为了对无线认知蜂窝网络中Underlay-CDMA模式下资源分配的公平性策略进行研究,在分析了传统的基于公平效用的分配标准及模式的基础上,提出一种优化的加权平均公平性策略.采用功率-速率的加权平均值作为效用函数的WAF策略进行资源分配,可以更好地平衡系统吞吐量以及速率之间的关系.仿真结果表明,在Underlay-CDMA模式下该策略与传统的最大最小和比例公平等策略相比具有更好的公平性.     

Joint channel allocation and power control with fairness in multi-hop cognitive radio networks

This paper investigates channel allocation and power control schemes in OFDM-based multi-hop cognitive radio networks.The color-sensitive graph coloring(CSGC) model is viewed as an efficient solution to the spectrum assignment problem.The model is extended to combine with the power control strategy to avoid interference among secondary users and adapt dynamic topology.The optimization problem is formulated encompassing the channel allocation and power control with the interference constrained below a tolerable limit.Meanwhile,the proposed resource allocation scheme takes the fairness of secondary users into account in obtaining the solution of optimization.Numerical results show that the proposed strategy outperforms the existing spectrum assignment algorithms on the performance of both the network throughput and minimum route bandwidth of all routes,as well as the number of connected multi-hop routes which implies the fairness among secondary users.     

多用户协作通信中基于比例公平的资源分配

研究了多用户协作通信系统容量与用户间比例公平性的折衷优化问题,将该优化问题视作非凸优化问题．为减小算法复杂度,利用并行分解的方法给出了一种机会中继与分布式功率分配的联合资源优化算法．首先提出了基于用户容量增益的机会中继选择策略,然后利用KKT条件给出了分布式节点优化功率分配算法．仿真结果表明：相对于随机中继选择以及平均功率分配,该算法在具有较低的算法复杂度的同时,能够显著提高系统性能并保证公平性．     

复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法

为了解决传统方法实时性较差、公平性极低、容易造成复杂供应链网络崩溃,以及无法有效调度拥塞情况下数据,导致调度性能下降的问题。研究了一种新的复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法。分析了传输数据过程中出现数据包乱序现象的原因,发现在复杂供应链网络出现拥塞的情况下,拥塞部分和网络路由部分会出现很大的改变。针对拥塞部分进行调度时,对数据传输过程中拥塞状态下数据调度问题进行描述。结合公平性考虑,通过粒子群算法进行求解。针对路由部分进行调度时,考虑带宽预测与前向传输时延。对各子路径接收端成功接收数据包数量进行预测,依据子路径往返时延,完成对子路径的排序,按照顺序调度数据传输。在出现丢包情况时,通过最大ssthresh优先法对丢包重传路径进行选择。结果表明:所提方法可动态自适应调度不同路径的传输数据,分配比率相对稳定;接收缓存空闲空间变化较少,乱序数据包数量明显降低,拥塞窗口数量最低;公平性因子值明显低于其他方法。可见所提方法调度性能优,可达到复杂供应链网络资源传输数据调度要求。     

区域覆盖的多机协同探测任务分配策略

为满足战场环境下对兴趣区域进行覆盖探测的任务需求,提出了一种基于区域覆盖的多无人机协同探测任务分配策略。首先通过最小圆覆盖法确定无人机在兴趣区域中的目标航迹点,其次进行多机协同任务规划,在目标分配模型的基础上进一步建立时间分配模型,然后利用改进灰狼算法对任务分配模型进行求解,最终实现资源优化分配决策方案的获取。仿真结果表明,所提算法相比其他算法具有更快的收敛速度,能够更加有效地解决区域覆盖探测资源优化分配问题。     

基于激光雷达的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法

为了解决传统方法对无人机违规航行轨迹数据捕获的精度和实时性低的问题,通过激光雷达研究了一种新的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法。建立激光雷达信号和目标场景作用过程模型,将每束激光在目标场景表面的映射部分当成激光脚印,完成对激光束相应激光脚印的响应函数和激光雷达发射信号的时间分布函数的卷积计算,获取激光脚印相应目标区域和激光雷达信号作用后反馈的回波信号。依据反馈的回波信号建立单次成像回波峰值点轨迹分布模型,获取无人机航行轨迹数据。针对无人机实际航行轨迹和预定义航行轨迹,采用优化的修正豪斯多夫距离公式(MHD)进行轨迹数据匹配程度衡量,按照经验设定阈值,若匹配度超过阈值,则认为实际轨迹与预设定无人机航行轨迹不匹配,将相应实际轨迹当成无人机违规航行轨迹,对违规航行轨迹数据进行捕获。结果表明:所提方法可及时检测处无人机违规航迹,报警时间比其他方法时效性高;所提方法捕获的无人机违规航行轨迹数据与真实数据偏差小。可见所提方法实时性与精度均较高。