基于灰色理论的福州港货运吞吐量预测分析

文中在描述福州港地理环境、外贸基础设施建设以及统计了福州港近几年港口的吞吐量作为预测的基本数据;介绍了本文采用的预测方法—灰色模型GM(1,1)的理论基础和建模方法.采用了灰色模型,预测了福州港和福建省港口未来五年的货物吞吐量的预测值,提出福州港应利用自身优势建立国际物流中心来应对未来货物吞吐量俱增的对策,对福建港口物流业的发展具有借鉴意义.     

移动sink传感网低时延数据收集方法

提出一种基于环形线路的低时延数据收集（LDCR）方法,使sink节点沿环形路线移动,减少部分数据分组等待传输的时间,并在sink节点到达停留点时立即发送HELLO消息,使其通信范围内的传感器节点及时发送数据分组.性能分析结果表明：与现有的sink节点使用往复路线的数据收集方法相比,提出的LDCR方法在数据分组平均端到端时延、吞吐量、分组传送成功率和存储空间占用等方面的性能得到整体提升.     

无线接入点吞吐率预测的建模与优化

针对接入点吞吐率的多步预测问题,提出基于Nu-支持向量回归的建模策略,设计了并行混合粒子群算法,从特征选择与参数选择两个方面对预测模型进行联合优化。评估结果表明,Nu-支持向量回归模型在吞吐率多步预测中能取得较高精度,并行混合粒子群算法具有良好收敛性,且能显著提高预测模型的性能。     

新型多用户MIMO-OFDM 跨层资源分配算法

为解决多用户MIMO-OFDM( Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。     

一种新的基于无线网络编码的单跳传输算法

为了改善无线链路出错而降低传输效率问题,在无线中心传输结构下,基于网络编码理论,首先提出了理想的基于编码组的传输模型(ITCG),并根据无线信道易错的特性,又提出了基于重传的编码组传输模型(RTCG).基于上述传输模型,随后提出了新型的基于重传编码组模型的数据传输算法.最后通过仿真实验,分析了单播算法、基于重传的编码组传输算法的传输延迟和吞吐量变化.实验结果表明:基于重传的编码组传输算法能够提高传输效率,并且在节点突发出错情景下,能有效解决由于节点突发出错而造成的系统吞吐量急剧降问题,保证了数据传输的公平性.     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。     

Adaptive bit and power loading algorithm with low complexity in MIMO-OFDM systems

Two adaptive power and bit loading algorithms to maximize the throughput of MIMO-OFDM systems in frequency selective fading environment are proposed. The two algorithms allocate bit based on maximizing the overall throughput. One algorithm allocates power based on guaranteeing that the bit error rate （BER） of each sub-carrier and the total allocated power remain below a target BER threshold and a power threshold, respectively; another one allocates power based on guaranteeing that the mean BER of sub-carriers and the total allocated power remain below a target BER threshold and a power threshold, respectively. The simulation results show that the proposed algorithms can achieve faster throughput with lower computational complexity, which indicates that the proposed algorithms are effective when compared to some existing algorithms.     

用数学法研究总线网性能

网络中的数据流是不确定的，数据包的到达时间、长度和处理时间都是随机变量。通过数学方法研究总线网的性能就是在一定的假设基础上，计算出总线网的参数之间的数学关系，比如吞吐量与负载之间的关系、延迟随负载的变化情况等，其分析结果可以为计算机模拟提供理论支持。对于网络设计具有重要作用。     

RTI实时性与信息吞吐量的研究与测试

实时性与信息吞吐量是RTI重要的性能指标。分析了RTI的基本结构及线程模型、通信方式和关键算法对实时性能的影响，提出一种测试RTI实时性与信息吞吐量的方案，并用该方案试验几套典型的RTI。在实验基础上，对目前典型的RTI的实时性和信息吞吐量这两项指标进行了分析和比较。实验表明，在高速局域网下，目前基于HLA/RTI的系统每秒钟可解算30次以上，基本上达到大多数人在回路的实时仿真系统的要求。     

网格中流水式计算的一种任务指派算法

为取得网格中流水式计算的高吞吐率,提出一种任务指派算法X max min.在一个流水线中,任务彼此是并行的,且每个任务本身是可并行化的.当多个任务被指派到同一个并行系统时,通过最小化任务计算成本的最大值确定每个任务分得处理机的个数.任务用于收发数据集的通信成本依赖其他任务的指派,故当相关任务的指派未完成时,需要在任务通信成本中引入均值估计.任务响应时间是计算成本和通信成本之和,它是任务指派的函数.用max min算法确定任务指派,可有效降低任务响应时间的最大值,从而使流水线的吞吐率得到提高.仿真实验表明,X max min算法使流水线取得的吞吐率与复杂的Taura算法相当.