认知无线电网络中基于需求拍卖竞价的频谱分配算法

在认知无线电网络中,为了实现对频谱资源更加高效合理的分配,对原有基于拍卖模型的分配算法进行改进。引入供求理论加入需求因子和补贴函数,提出了一种基于需求拍卖竞价的认知无线电频谱分配算法。根据拍卖模型及动态频谱分配的特点,使用基于需求的系统总体效用最优的分配准则。在估价时考虑到了认知用户对频谱需求情况的不同,优先分配需求急迫的认知用户并对无线环境较差的用户进行竞价补贴以确保相对公平。通过仿真验证结果表明,本算法较之前提出算法在系统效用方面基本相当,公平性得到了明显提高,复杂度也得到了降低,提升了系统的整体效能。     

一种低复杂度的最大化资源效用的最优感知节点数目优化算法

协作频谱感知技术是认知无线电中的重要技术.首先定义了认知网络的效用函数,该函数考虑了协作频谱感知中的感知错误概率和感知用户所占用的资源以平衡感知性能和资源利用效率.然后推导了在所有感知用户的信噪比相近的情况下,为达到资源效用最大化所需要的最优的感知用户数目.仿真结果表明通过最优感知用户数目的选择,认知网络的效用高于其他算法,并和穷举算法的效用接近,但是计算复杂度大为降低,从而降低融合中心的计算能耗,有助于绿色节能认知网络的实现.     

基于效用理论的多标拍卖信道分配算法

针对传统多标拍卖信道分配机制无法确保认知用户获得频谱资源公平性的问题,结合微观经济学中的效用理论提出了一种新的标价算法。该算法基于用户自身带宽需求和等待时间等因素对信道效用的影响,以信道效用为基准对信道进行等效标价处理,确保在系统效益最大的同时可获得频谱资源认知用户数量容纳性的最大化。对采用该算法与采用传统算法的系统中用户等待时间、需求满足情况及系统总体效益等关键技术性能在频谱资源充足与频谱资源匮乏两种情况下进行了仿真对比分析,结果显示该算法不仅能够在频谱资源充足时获得较好的系统效益,在频谱资源匮乏时能够在保证系统效益的同时大大提高了弱势用户获得频谱资源的概率,提高系统的公平性。     

分布式天线小区协作通信系统下行链路频谱效率的研究

针对多小区分布式天线系统中下行链路的干扰问题,提出将基站协作通信和分布式天线技术相结合,通过最大化最小的用户频谱效率,保证用户频谱效率的公平性.同时提出一种用户天线选择关闭算法,改进了传统的基站协作迫零波束成形技术在用户数接近最大值时频谱效率急剧下降的缺陷.仿真结果表明,采用分布式基站天线和用户天线选择技术的小区协作通信,可以获得更高的用户频谱效率.     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

船舶自组网近海环境中的集群分布式协作频谱检测算法

文中考虑在船舶自组网中应用认知无线电技术,并对该应用在近海环境中的频谱检测算法展开了深入研究。以往研究描述了基于认知无线电技术的船舶自织网中主用户节点的隐藏问题。考虑到该网络的动态拓扑结构以及在海洋通信环境中难以寻找固定中心节点的限制,曾提出了一种离散式协作频谱检测算法,并采用自加权方式对检测结果做出修正,提高了算法可靠性。文中介绍了近海环境中自加权分布式频谱检测算法存在的问题。在近海区域,由于船舶密度较大,用户之间干扰增加,使得离散式频谱检测方法的可靠性降低。针对近海区域的通信场景,进一步改进了现有的频谱检测算法,即提出了集群分布式协作频谱检测算法,并且通过仿真验证了所提算法在近海环境中的有效性。     

协同频谱感知中的融合策略

在认知无线网络中,协作频谱感知从多个分布式认知用户中收集感知数据,有效地提高了检测的可靠性.如何利用多个认知用户的感知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术.在当前的研究中,融合的方式可以分为两种:决策融合和数据融合,文中对基于决策融合和数据融合的5种融合准则算法进行了研究,采用这5种融合算法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示,5种融合算法都可改善性能不佳的单个次用户的检测情况,并随着协作节点数的增大性能得到显著提高.其中,数据融合由于较决策融合接收到的数据值更加完整以换得更优越的感知性能.     

一种基于博弈论价格机制的频谱分配算法

为了提高认知无线电系统频谱分配的效率,建立了基于博弈论价格机制频谱分配系统模型,避免了价格因主系统频谱增加而降低的缺陷.该模型利用频谱政策服务器对特定区域的频谱进行统一分配,充分发挥了主系统的先动优势和次用户的后动优势.同时,根据次用户对不同频段的偏好引入差异性的概念,设计了认知无线电的静态博弈算法.该算法在深入分析频谱需求函数、次用户效用函数、主系统成本函数和主系统效用函数的基础上,以最大化主系统和次用户效用为设计目标,验证了纳什均衡点的存在性.仿真结果表明,在主系统对称和非对称2种情况下,所提算法能够有效地改善主系统的频谱利用率,提高主系统和次用户的效用.     

基于迭代支持检测的分布式压缩频谱感知算法

在宽带认知无线电网络中,为了解决频谱感知所面临的诸如高采样速率、信道衰落以及认知无线电用户硬件资源受限等技术挑战,提出一种基于迭代支持检测的分布式压缩频谱感知算法.通过一跳通信的方式,认知无线电用户能够将各自的检测信息扩散到整个网络,并得到全局一致的支持集;同时,认知无线电用户进行本地稀疏信号重构时,利用一致的支持集信息能够保证不同用户的估计结果具有联合稀疏特性,从而得到更为准确的频谱检测结果.仿真结果表明,文中的分布式频谱感知算法能够以低于奈奎斯特准则的采样速率有效地实现频谱检测,并且在不需要融合中心的前提下获得近似最佳的检测性能.     

一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法

摘要：本文提出了一种新的基于认知用户通信效用的频谱共享算法,研究传输功率和比特误码率受限情况下的频谱分配问题。详细分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用函数及其优化问题,在此基础上给出了一种基于注水线不断调整的功率分配机制,进而获得了认知用户的最优通信效用,并将该机制应用到频谱分配中,提出了一种基于“二分法”的频谱分配算法。研究中分别考虑了三种不同的优化模型,理论和仿真分析表明,“最大化比例公平”模型在保证用户之间频谱分配公平性的同时能够获得接近“最大化系统总效用”模型的通信总效用。     

基于Browser／Server模式的管理信息系统的开发

ＩＩＳ３．０基本部件中的ＡＤＯ是建立在最新开放数据连接规范ＯＬＥ ＤＢ之上的应用接口,利用ＡＤＯ可开发基于Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ模式的管理信息系统。这种系统具有操作方便、使用灵活、维护简单、性能稳定、数据传输安全可靠等优点。作者介绍其工作方式、关键技术及实现方法,旨在探讨新一代广域分布管理信息系统的开发与应用。     

基于工作流技术MIS系统的分析与设计

运用Petri网工具对工作流技术进行了详细的分析与描述,并结合MIS系统开发的实际,对工作流技术在MIS系统中的应用进行了Petri网分析,最后春出了工作流的管理和控制模式以及分布式MIS系统中工作流技术的实现形式,实践证明,工作流技术既有助于系统的分析与设计,又方便了用用户的使用,从而大大提高了系统的性能。     

基于B/S结构的教务管理系统中的数字签名

随着Internet/Intranet技术和教育事业的发展,教务管理系统正在由C/S结构的运行模式转为B/S结构的运行模式.在基于B/S模式下的教务管理信息系统中,为了防止非法用户录入或者修改学生的成绩,本文阐述了如何采用数字签名机制来进行用户身份认证,从而保证成绩的真实性和系统的安全性.通过对学生、教师、教学管理员、课程、课件及密钥等的管理以及数字签名在系统中的实现,使系统成为一个高效、完善、安全易用的管理信息系统.     

分布式MIS体系结构及其应用

介绍企业信息化建设中的2种分布式MIS软件体系结构,即多层式C／S结构与基于Web的分布式MIS结构,并利用该体系结构综合建立内部网络,开发企业管理信息系统,完成管理与控制网络的集成,企业Web信息发布等的开发范例,该企业内部网的建立由此取得了较好的效果。     

分类树算法及其在通用档案管理系统中的应用

档案管理系统是MIS系统中的一种重要内容，由于档案管理具有细致的分类标准，为了使用户能够根据标准自行更改系统的分类定义，以满足通用性的要求，同时又保证数据的一致性和完整性，提出了一种较好的实现方案基于数据库的分类树算法，即在服务器端生成一棵定义良好的分类树，它位于整个系统的的核心，起到关联系统各部分的作用，并在分类法改变时进行合理的维护，这一方案已在某石化公司档案馆得到运用并被证明切实可行。     

MIS开发方法和开发工具的探讨

以某油田钻井公司ＭＩＳ的开发为背景，提出以生命周期法和原型法交替与综合的方法，在用户要求难以一开始就明确与完整的情况下较为适用；辅之以有效的开发工具，用户与开发者紧密配合，使ＭＩＳ的开发取得较好的效果．     

基于约束信息的并行k-means算法

为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜...     

分布多跳式网络吞吐量优化的并行性研究

传统的分布多跳式网络吞吐量的优化方法并不能满足用户高移动性、高数据速率的要求.为了提高分布多跳式网络吞吐量的优化性能,提出并实现了分布多跳式网络吞吐量的分布式并行优化算法.首先将分布多跳式网络等效成M/M/m级联排队系统,并用流水线技术实现了优化算法.然后研究了用户移动速度和网络环境对吞吐量的影响,并以此得出一般的近似最优的分布式算法.最后分析了多用户之间的干扰问题对网络吞吐量的影响.仿真结果表明,并行优化算法可以提高分布多跳式网络的吞吐量和降低通信时延;理论分析结果也说明了在某些情况下可将干扰看作高斯噪声.     

一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

《金叶管理信息系统》开发与应用

《金叶管理信息系统》与ＷＡＮ、ＬＡＮ网络工程，由贵州大学计算机网络中心与贵州省余庆县烟草公司联合研制与建设。从１９９６年１０月下旬开始，到１９９７年７月止，ＭＩＳ中八个子系统在公司所有业务部门全面投入使用，实现了两烟业务各环节与财务的计算机网络化管理．。