基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

立即可解网络编码应用于无线网络重传中的时延分析

立即可解网络编码(instantly decodable network coding,IDNC)分为狭义立即可解网络编码(strict IDNC,S-IDNC)和广义立即可解网络编码(generalized IDNC,G-IDNC).分析了S-IDNC和G-IDNC的特点,并对这2种思想应用于重传的时延性能做了对比分析.以最小化解码时延为目标提出基于S-IDNC和基于G-IDNC权重顶点搜索算法,实验对比分析了所提算法和已有典型算法性能,验证了所提算法的有效性,并归纳了S-IDNC和G-IDNC的时延特征差异.实验结果表明,基于S-IDNC的重传算法使得信宿节点的时延大小分布较为聚集,而基于G-IDNC的重传算法时延大小分布更为分散,G-IDNC时延均值优于S-IDNC,而S-IDNC系统完成时延优于G-IDNC.     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

5G切片化网络中基于吞吐量最大化的用户切换机制

第五代无线通信系统(the fifth generation,5G)利用网络功能虚拟化(network function virtualization, NFV)和软件定义网络(software defined network, SDN)2项技术将网络进行了切片划分,让用户接入不同服务质量(quality of service,QoS)保障的虚拟网络切片以获得服务。为了解决切片化网络中由于用户移动性而导致的切片重新接入问题,提出了最大化网络吞吐量的用户切换机制来降低越区切换对已有网络切片的影响。该机制根据用户业务类型的QoS服务等级筛选备选接入站点的归属切片,运用贪心算法选择能为用户提供最大数据传输速率的切片接入服务,在网络切片代理的体系架构下完成切换过程的控制和管理。在与功率接入、负载接入和随机接入3种切换方案的性能对比中,相关仿真结果表明,随着越区用户数目和网络切片类型的增加,所提方案在保证较高网络吞吐量的同时,切换成功率始终维持在80%以上,远优于其他3种方案。     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

研发国际化、跨国知识网络与研发单元创新绩效——基于华为PCT专利(2002-2013年)的面板数据分析

为探索企业通过研发国际化所建立的跨国知识网络对其创新绩效影响的内在机理,本文以研发单元为分析单元,探讨知识连接和关系强度对其创新绩效的单独影响和共同交互效应,区分了跨国与本地知识连接和关系强度的作用差异,并进一步考察了研发单元年龄和规模等内部环境条件的调节作用.利用华为2002至2013年的PCT专利申请数据,构建了其37个研发单元12年跨度的面板数据集进行实证分析.结果显示：知识连接和关系强度对研发单元的创新绩效均有正向促进作用,但是二者对创新绩效的影响具有负向交互效应;跨国知识连接的作用效果高于本地知识连接,但跨国关系强度的作用效果低于本地关系强度;研发单元的年龄越小、规模越小,知识连接和关系强度对研发单元的创新绩效的影响效果越高.这些发现也表明,虽然在不同国家建立研发单元能够帮助企业获得异质性知识,但是研发单元与内外部合作组织间的知识连接和合作关系才是促进这些多样化知识传递、吸收和转化为创新的内在动力.本文研究结果能够为我国和其它发展中国家的企业拓展海外研发、促进创新能力提供启示.     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.