改进的异构无线网络接入选择方法

针对全IP业务,该文针对LTE/WiMAX异构无线网络提出一种改进的基于可变传输单元的接入选择算法. 算法利用二维资源单元计算系统容量,通过引入负载转移和可变传输单元,合理分配系统资源,更有效地为全IP业务服务. 利用排队理论建立系统四维马尔柯夫排队模型,分析并评价了系统性能. 仿真结果表明,与原有接
入选择算法相比,该算法更符合网络实际情况,在保证异构无线网络实时业务性能基础上,有效提高了非实时业务性能及系统总资源利用率.     

基于交互历史的三维家居个性化推荐与虚拟展示

为了满足家居设计的个性化需求,将个性化推荐算法引入移动交互式三维家居个性
化设计系统中,提出了基于交互历史的协同过滤推荐算法. 首先,分析了用户的历史交互行
为,构建了一个新的用户兴趣度量度模型,将用户的交互行为转换成用户兴趣度矩阵. 然后,
综合考虑了家具单品的时效性和资源关联特性,并将这两种特性引入协同过滤推荐算法的生
成推荐过程中,以提高推荐质量. 最后,将系统推荐的家具单品应用到三维虚拟家居设计场景
中,通过对场景个性化编辑与虚拟展示,完成家居的个性化设计. 实验结果表明,该方法是可
行的,能有效提高推荐质量,具有较好的用户体验和视觉效果.     

有效均衡异构无线网络负载的接入选择

提出了一种能有效均衡异构无线网络负载的动态接入选择算法,在考虑用户移动性、通话质量满意度以及网络当前剩余资源的基础上,进一步考虑网络负载的动态变化趋势. 通过预测不同可接入网络对整个系统阻塞率的影响,实时调节网络负载使其趋于理想状态. 仿真结果表明,该算法能动态适应网络负载变化,有效减小候选网络之间的阻塞率差距,从而降低整个异构系统的平均阻塞率.     

基于循环神经网络的汉语语言模型并行优化算法

计算复杂度高导致循环神经网络语言模型训练效率很低,是影响实际应用的一个
瓶颈. 针对这个问题,提出一种基于批处理(mini-batch) 的并行优化训练算法. 该算法利用
GPU 的强大计算能力来提高网络训练时的矩阵及向量运算速度,优化后的网络能同时并行处
理多个数据流即训练多个句子样本,加速训练过程. 实验表明,优化算法有效提升了RNN 语
言模型训练速率,且模型性能下降极少,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证.     

IP流分流的异构无线网络负载均衡

摘要： 针对传统异构无线网络硬负载均衡方法业务阻塞率较高的问题,根据软负载均衡方法,提出了异构无线网络中基于IP流分流的负载均衡算法. 该算法通过数值分析得到最佳分流比率,在用户请求网络接入或切换时,根据最佳分流比率将用户业务分成子流,并把各子流接入或切换到相应网络,保证了网络间的负载均衡. 仿真结果表明,所提算法相对于传统的硬负载均衡方法,降低了业务阻塞率和业务丢包率.     

三方动态博弈网络可生存性策略选择

为了提高网络系统在面对攻击、故障及意外事件时的主动防御能力,从宏观角度提出了一种基于三方动态博弈的网络可生存性策略选择模型. 将攻击者、防御者及故障意外事件作为博弈的参与者,采用非合作完全信息动态博弈理论构建三方可生存博弈模型,给出了逆向递归法求解子博弈精炼纳什均衡的形式化表述,进而提出了三方动态博弈策略选择算法,并结合实例进行仿真验证,结果表明,由所提出的策略选择模型和算法得到的双方最佳策略是符合实际需求的.     

一种高精度低负载的可用带宽测量机制

端到端的可用带宽是网络测量的重要性能指标之一. 针对现有的大多数测量工具及
方法在估算可用带宽前需要大量时间分析和测量等问题,在全面分析了网络中背景流特征的
基础上,提出一种高精度低负载的可用带宽测量机制. 该机制考虑了高速网络环境中丢包的情
况,建立网络利用率与探测速率间的关系模型,结合扩展卡尔曼滤波实时获得最新的端到端
的可用带宽. 该机制不需要事先知道瓶颈链路容量,探测速率可低于可用带宽,降低了突发背
景流对测量的影响. 数值模拟表明,所提出的机制能快速响应突发背景流,准确高效地测得端
到端的可用带宽.     

k均值聚类的混合异构图像隐写分析

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法. 在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库
进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器. 在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然
后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响. 实验结果表明,
该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.     

基于智能天线的一种自适应小基站架构

提出了一种将智能天线应用到小基站网络中的方案,配置有智能天线的小基站在周
围小基站繁忙时利用智能天线的方向性为业务繁忙的小基站进行自适应分流,达到负载均衡
的目的. 当本身业务繁忙时,通过智能天线进行空分复用可提高带宽利用率,从而提高系统吞
吐量,减少基站数目. 实验结果表明：在保证用户接入成功率和系统吞吐量的条件下,采用文
中小基站自适应算法可将所需部署的小基站数目约减少30%,从而降低了部署成本,减少运行
能耗.     

无监督的视频业务特征分析与分类

基于机器学习的流统计特征识别的方法关键在于如何找到具有区分力度的业务流统
计特征. 为此,提出了一些能够较好地区分视频业务的QoS 相关的统计特征. 为了充分地发
挥多级聚类算法的优势,以灵活的特征选择策略标记不同层级的网络视频流,通过大量的真
实网络视频数据进行实验验证. 结果表明,该方法能比现有同类方法取得更高的分类准确率.     

异构网络中的丢包区分和拥塞控制机制

现有异构网络传输控制协议不能准确估计网络状态,缺乏有效的丢包区分机制. 为此,提出一种基于效用估计的丢包区分算法,并将其应用于多媒体业务TCP 友好传输控制协议. 该算法将网络状态估计算法和差异化丢包区分算法相结合,根据分组到达时间间隔估计当前网络的可用带宽,计算效用参数并估计网络状态,自适应地选取合理的区分机制,以准确区分无线-有线异构网络中拥塞/无线丢失,提升多媒体传输控制协议性能. 实验部分比较了该算法与现有文献方法的仿真性能.     

基于脉冲耦合的TPSN时间同步协议

针对传统TPSN协议的不足,提出了一种基于脉冲耦合的时间同步协议,称为P TPSN协议.该协议是一种脉冲耦合的、非交互的分布式无线网络时间同步方法.首先建立网络层次拓扑结构以确保下一层网络节点能接收上一层网络节点的时间信息.层拓扑建立后,上一层网络节点将时间信息在物理层编码为脉冲波后广播出去,下一层网络节点接收这些时间信息后计算其加权平均来调节本地时钟.此方法不仅能提高分布式无线网络时间同步协议的鲁棒性,而且具有良好的可扩展性及快速收敛性.理论分析和计算机仿真均表明此方法是有效可行的.     

微博网络消息传播的ISSR模型

将微博用户划分为无知者、传播者和拒绝者3种类型,结合微博网络消息传播实际情况,在经典传染病易感染-感染-治愈模型基础上,提出新的无知-传播-传播-拒绝模型. 详细描述了传播机制,并对模型的均场方程进行稳态分析. 由爬取到的上海典型大学新浪微博用户信息,构建符合真实网络统计性质的网络演化模型,并进行网络动力学分析. 仿真结果表明,较大的转发率 和较小的拒绝率可以提高微博消息的传播范围,多次转发率对传播节点密度也有一定的影响.     

多射频无线ad hoc网络的复杂网络效应

对复杂网络与无线ad hoc网络的机理分析表明,一定条件下的无线ad hoc网络具有复杂网络效应。该文在验证多射频节点组建小世界无线ad hoc网络可行性基础上提出多射频节点的控制策略。文中提出的策略考虑到节点的设计,并根据网络环境及节点的聚类系数来控制多射频节点的部署。仿真实验表明,该策略优化了网络的拓扑结构,增加了网络的鲁棒性,对进一步优化网络性能具有理论与实际意义。     

基于冲突矩阵随机排序的多信道无线网络信道分配

多信道无线网络可利用多个信道通信,提高网络容量. 为链路分配信道是多信道无线网络研究中的重要问题. 文中提出一种基于冲突矩阵随机排序的多信道分配算法. 节点根据可用信道数目将网络划分为相应子网,然后对链路随机排序,并根据网络冲突图得到冲突矩阵. 最后以减少子网内链路冲突为目标,根据冲突矩阵将信道分配给各链路. 分析和仿真结果表明,该算法有效降低了网络冲突,提高了归一化网络吞吐率.