基于简化信号模型的多用户检测算法

针对UWB系统的两种多用户检测算法复杂度较高的问题进行了分析,提出了基于改进的离散接收信号模型下的低复杂度解相关检测算法和最小均方误差检测算法(MMSE).仿真结果表明,在不影响性能的情况下复杂度大大降低.     

多播OFDM系统中基于QoS保证的资源分配研究

分析多播OFDM系统中的资源分配问题,最优的功率子载波分配是NP-hard问题,为此提出三种次优分配算法:算法1对单播情况下的分配方案进行扩展,在初始分配后进行子载波调整,复杂度较高;算法2在等功率的假定条件下进行子载波分配,复杂度最低;算法3首先利用算法2进行子载波分配,然后通过注水进行功率分配,以提高系统性能.分析和仿真证明,所提算法是有效的,且其复杂度低,特别是算法2和算法3,非常适合于实际系统实现.     

两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

节点约束型最短路径的分层Dijkstra算法

针对节点约束型最短路径问题,提出了基于回溯法的分层Dijkstra算法,通过分层结构寻找局部最优解来求得全局最优解或次优解.该算法利用分层结构可保存搜索进度的优势,使其在寻找过必经点最短路径时可以实现对搜索进度的保存与回溯等操作.实验结果表明:分层Dijkstra算法虽然增加了一定的空间复杂度,但能有效地减少Dijkstra算法的调用次数;与深度优先搜索、几何代数算法相比,分层Dijkstra算法虽然不一定能找到理论最优解,但出解速度较快,在数据量较大的情况下能快速找到次优解.     

蚁群算法迭代次数的一种优化策略

针对蚁群算法中后期多次迭代无法产生更优解的问题,提出了一种优化策略,当连续多次迭代没有产生更优解时,减少迭代的总次数,加速算法的收敛性.仿真结果显示,在不影响最优解的情况下,优化后的策略明显降低了算法的时间复杂度和空间复杂度.     

基于改进模拟退火算法求解TSP问题

对传统模拟退火算法的原理和不足进行分析,针对TSP问题的特点提出了改进的模拟退火算法.就传统模拟退火算法生成新解的随机性太强、参数设置不当不能搜索到全局最优解、容易丢失当前最优解等问题提出了新的初始解选择方案、新解生成机制和当前解的改良及增加记忆功能等方法.实验结果表明,新算法传统的模拟退火算法具有更快的收敛速度和更高的稳定性.     

中继网络中基于能量效率的动态用户接入算法

为了解决中继网络中基于能量效率的用户接入问题,将用户数据需求严格受限下基于能量效率最优的动态用户接入问题建模为一个整数优化问题,该问题类似于一个NP-hard的多维背包问题.首先,采用穷搜法分析了该问题最优解的复杂度.然后,提出了一种低复杂度、高效的基于能量效率的动态用户接入算法(UAEEM).该算法在保证用户数据需求严格受限的前提下,按照系统射频端和电路端的能量效率最大原则,动态调整用户归属和中继的工作状态,以实现网络能量效率最大化.最后,通过仿真实验验证所提算法性能.结果表明,UAEEM算法能显著提高系统的能量效率、降低系统的计算复杂度,且其性能接近最优解.     

一种改进的分布式互斥请求集生成算法

分布式互斥请求集的性能,对基于竞争的分布式互斥算法的消息复杂度、对称性、同步时间及容错能力等均具有直接影响.而分布式互斥请求集生成算法性能,如时间复杂度、空间复杂度,则对算法的运行速度、计算能力具有直接影响.通过对基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法运行过程的研究,特别是对该算法的时间复杂度的研究,提出一种改进的基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法.此算法在不明显增加算法空间复杂度和请求集长度的基础上,能够显著提高请求集生成算法的时间复杂度,从而使得算法的运行速度和计算能力都得到显著增加.     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.     

MIMO-OFDM系统自适应比特功率分配算法

基于MIMO-OFDM系统,以最小化发射总功率、降低算法复杂度及减少系统反馈量为目标,提出了一种基于分组的自适应比特及功率分配方案.仿真结果表明:自适应分组算法的性能明显优于非自适应算法的性能;同在自适应的情况下,分组自适应算法与未分组自适应算法相比,分组算法降低了算法的复杂度,同时也减少了系统的反馈量.     

基于拟牛顿内点法的认知车联网能效优先资源分配算法

为了提高认知车联网中多用户资源分配的能效及实时性,提出了一种在信道状态信息不理想情况下最大化系统能效的资源分配算法.联合考虑额定系统传输功率、主用户干扰阈值、最低通信速率以及用户间比例公平性等约束条件,将主用户的干扰约束条件转换成概率型约束条件.然后,采用Bernstein近似的方法处理该概率型约束,通过设置公平门限来解决用户间的比例公平性问题.最后,分别采用高、低复杂度的子载波分配算法,配合拟牛顿内点法进行功率分配.仿真结果表明,所提算法的能效约为最优解上界的93%,既能满足系统能效要求,又降低了计算复杂度,适用于对实时性要求较高的车联网系统.     

资源受限最小赋权树形图的一种贪婪分解启发式算法

资源受限的最小赋权树形图问题(RMWA)是NP-难的,针对RMWA问题给出一种新的贪婪分解启发式算法.通过分解目标函数和约束条件,把RMWA模型分解成一个最小赋权树形图问题和n个独立的特殊背包问题.对这n个独立的特殊背包问题,设计贪婪算法求其解,其时间复杂度为O(nmlog2m);然后调整该解使其满足树形图的约束条件得到RMWA问题的一个可行解,该算法总的复杂度为O(nm2).最后,给出实例来阐述该贪婪分解启发式算法.     

基于离散粒子群优化的MPSoC节能调度算法

为了降低多核片上系统MPSoC在应用中的能耗,在MPSoC上提出了基于优化离散粒子群算法的节能任务调度算法.通过比例选择算子生成初始种群,以任务在MPSoC上不同内核执行的能耗作为解空间,粒子群在整个解空间上搜索最低能耗调度方案,并在算法中优化了粒子群算法的局部早熟问题,使算法性能进一步提升.仿真实验表明:基于优化离散粒子群算法的节能调度算法与常用的3种调度算法相比,能耗得到了降低,且算法的截止期错失率并没有升高,保证了算法的整体性能.     

基于用户及物品间差异的推荐算法研究

推荐系统是解决信息过载问题最有效的工具之一,协同过滤是目前推荐算法中广泛应用的技术,然而协同过滤算法存在着诸如数据稀疏、难以扩展等问题.在基于偏好算法的基础上,通过把用户评分按照用户评分偏好和物品得分趋势分类,在每类上进行线性回归,得到了基于用户及物品间差异的回归模型.该模型不仅能改善数据稀疏和可扩展性问题,而且能够降低计算复杂度和空间复杂度.实验结果表明改进后的算法在近似的计算复杂度情况下,预测精度比基于偏好算法平均提高了3.97%.     

一种计算机网络安全监测系统的模式研究

检测器的生成时间能很大程度上影响计算机网络安全监测系统.对穷举检测器生成算法、线性检测器生成算法、贪心检测器生成算法这三种生成器算法之间的关系进行了对比研究,计算出了3种算法的时间复杂度和空间复杂度.     

OFDMA中继系统资源分配算法研究

为了公平且有效地在OFDMA中继系统下行链路进行资源分配,文章提出了基于效用函数的资源分配算法,并根据凸优化问题的对偶分解理论,提出了一种分布式求解算法,得到了相关问题的全局最优解.理论分析和数值仿真结果表明,文章提出的资源分配算法具有较低的系统复杂度,可以使系统效用函数最大,从而在保证用户公平性的前提下,使系统的和速率容量最大.     

基于Prim算法最小生成树优化的研究

通过Prim算法的研究寻找局部最优解的迭代过程,用布尔向量U和V-U表示集合中的边,根据权值的关系找到快速有效的算法来构造最小生成树.从理论上分析了算法的性质和时间复杂度.通过实例分析, 证明了该算法有效性并在现实生活中得到的广泛应用.     

最优外插Jacobi信号检测算法

针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,简称MIMO)系统中最小均方误差(minimum mean square error,简称MMSE)信号检测算法复杂度过高及传统Jacobi信号检测算法收敛较慢的问题,提出最优外插Jacobi(optimal extrapolation Jacobi,简称OEJ)信号检测算法.在Jacobi迭代计算中,通过最优外插因子将当前解与下次迭代解进行组合,以加快迭代收敛速度.OEJ信号检测算法的复杂度比MMSE信号检测算法的复杂度低一个数量级.仿真实验结果表明：相对于传统Jacobi及阻尼Jacobi信号检测算法,OEJ信号检测算法的误码率最低,随迭代次数的增加误码率减小最明显、收敛最快.     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

贝尔实验室垂直分层空时系统的简化最大似然检测算法

针对贝尔实验室垂直分层空时系统最大似然检测复杂度过高的问题,提出一种简化最大似然算法.该算法利用多维高斯分布逼近干扰加噪声的统计特性,并根据发射天线数和调制阶数来调整待检测发射向量的个数,以减小需搜索的待检测信号向量个数,在复杂度不高的情况下就可达到与最优检测相近的误码性能.仿真结果表明,当发射天线数为4、采用16-QAM调制时,该方案可仅用最大似然算法0.0162倍的复杂度达到与其相近的误码率.