无线自组织网络中的AOA定位算法

综述了基于AOA （Angle-of-Arrival）角度信息的节点定位问题,并按照单跳和多跳系统、锚节点或未知节点上是否配置方向性天线进行方向测定进行了分类研究．     

(k + 1)秩匀称线性无圈超图的计数公式

得到了（ｋ＋１）秩匀称线性无圈超图的计数显式,并应用Ｐｏｌｙａ计数定理,得到了（ｋ＋１）秩非标号匀称线性超树Ｈ和（ｋ＋１）秩非标号匀称线性无圈超图的生成函数。     

基于双路聚类的在线学习行为分析研究

为有效地利用日志文件,更有深度地刻画学习者画像,提出了双路聚类建模方法(Two-way Clustering, TWC),分析挖掘了万余人次学习者在某大学网络教育学院的大量学习行为数据,力图更深刻地展现远程教育学习者的风貌. 考虑到教育数据具有隐含性这一特点,该方法以细粒度数据为核心,通过双角度的聚类计算得到了各学习者在不同模型中的类别,最后基于融合后的模型对学习者进行刻画. 4种经典聚类算法与TWC算法的对比实验结果和TWC算法的聚类结果表明:TWC算法能够增强簇的内聚性,更准确地对学习者进行聚类,从而更深刻、更全面地刻画学习者轮廓.     

基于流量模式的Q-学习路由及其连接调度

为解决无线网状网中因多条路径同时传输数据而引起网络性能降低的问题, 提出了一个基于流量的Q-学习路由与调度方案(QRST): 针对每一个路由请求, 首先采用强化学习中的Q-学习算法寻找路径; 然后根据找到的路径结合信道分配完成组合调度, 以启发式的方法尽可能为每个时隙使用网络资源分配路径的连接. 并在不同网络资源配置和多种流量请求下进行虚拟计算实验, 以验证该方案的正确性和有效性. 实验结果表明: 与COSS方案和AODV方案相比,采用QRST方案的无线网状网在吞吐量、激活链路数量和传输完成时间等网络性能上有较好的表现.     

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.     

2- 树不相似特征定理的一个证明

２－树不相似特征定理就是对于任何具有ｑ＾＊类不相似线,ｒ＾＊类不相似格,ｓ１类恰好具有两条相似线的不相似格,ｓ２类具有三条相似线的不相似格的２－树,其中ｓ＝ｓ１＋２ｓ２,有ｑ＾＊＋ｓ－２ｒ＾＊＝１．Ｆ．Ｈａｒａｒｙ利用构造的方法说明了这一理,但并未给出严格证明,这里将给出这一定量的一个证明。