基于并行比特加载的DMT系统最优离散比特分配算法

为满足未来高速离散多音频调制(DMT)系统资源分配的需要,提出一种新的最优离散比特分配算法。初始阶段进行最大比特率加载,然后利用并行比特加载实现目标比特率分配,最后通过比特互换使非最优目标比特率分配最优化。针对标准非对称数字用户线测试环路的仿真实验表明,在目标比特率为环路最大比特率的60%~99%范围内,该算法的运算量明显低于现有最优算法,适用于中高目标比特率DMT系统的最优离散比特分配。     

基于无线传感器网络的鲁棒分布式估计

针对无线传感器网络中传感器观测噪声服从污染分布且通信信道存在噪声的情况,提出了两种新的鲁棒分布式估计方案———QME和TME.通过仿真试验对所提出的估计方案的性能进行了验证,并与已知噪声协方差的MLE进行对比.结果表明:QME的估计性能优于TME和已知噪声协方差的MLE;且随着传感器节点个数的增加,QME和MLE的性能都渐渐地趋向其对应的克莱姆下界值.     

无线MESH网分布式带宽分配算法

为保证端到端的服务质量,无线MESH网常采用虚电路交换技术为业务分配专用带宽资源以避免乱序、拥塞等问题。现有系统常指定唯一的中心节点,统一进行集中式业务分配。为了解决中心节点负载过大、可靠性不高等问题,该文提出一种分布式带宽分配(distributed bandwidth allocation,DBA)算法,可动态地选择执行节点以提高分配效率。DBA算法考虑了业务的端到端延时约束、带宽占用率等要求。仿真表明:DBA算法可有效降低中心节点负担,提高网络吞吐率,增强抗毁性能。在节点数量多、业务繁忙等环境下,DBA算法远优于集中式分配方法。     

AC-3编码器中的高效比特分配算法

基于对信噪比偏移量的定量分析,得出待分配比特数与信噪比偏移量之间的理论估算公式,从而能够有效逼近信噪比偏移量的最佳值．在此基础上提出了一种基于一次逼近和收敛控制的高效比特分配算法,分别以迭代次数和剩余比特2个参数来衡量比特分配的效率和精度．实验结果表明,该算法所需的平均搜索次数约为传统算法的71．4％,使得AC-3编码器比特分配的精度和效率均有明显提升．     

OFDM系统中一种自适应比特分配算法

在OFDM系统中应用白适应比特分配能够优化系统的性能。在传输速率固定的前提下,对动态比特和功率分配的优化问题进行分析后．提出了一种新的基于预分配的自适应比特分配算法。该算法由预分配和迭代分配两个过程组成。在预分配过程中．信道状态较好的子载波将被优先考虑,然后通过迭代分配进一步将总发射功率降低。仿真结果表明,该算法是一种最优的比特和功率分配算法。与传统的等比特分配方案相比,该算法能够显著提高系统的性能。     

认知无线电的OFDM系统自适应比特分配算法

根据认知无线电系统的传输方式需要,设计了一种基于OFDM的认知无线电体系结构,并在子信道分配已经完成的前提下,在保证服务质量所需误码率的同时,提出了一种自适应比特分配算法,动态地分配子信道上的比特及能量,使得所需要的发射总功率达到最小(或者平均每比特信噪比达到最大).仿真结果表明,与等比特分配算法相比,本自适应比特分配算法相对简单,降低了系统的传输功率,其误码率性能明显好于等比特分配算法.     

基于裕量最大的多载波快速最优比特分配算法

提出了一种基于裕量最大的多载波最优比特分配算法.算法根据多径信道选择性衰落的特性,结合查表法和拉格朗日乘子的混合迭代搜索法,最优地分配各个子载波的传输比特数.仿真表明,与已有最优算法相比,本算法具有快速收敛的特性,收敛速度加快了30%;与非最优算法相比,该算法在算法复杂度相当的条件下,可以获得更好的性能.     

基于自适应比特分配的SAR复图像频域压缩算法

研究合成孔径雷达(SAR)复图像数据的虚实部压缩算法,针对SAR复图像数据的统计特性,提出一种自适应比特分配的改进算法。首先在频域对SAR复图像数据进行自适应加权预处理,然后由香农率失真定理结合拉格朗日乘子法,推导了基于方差的块自适应虚实部最优比特分配公式,给出了整个压缩算法的流程图。根据流程图进行了多次压缩实验,并分析了算法的压缩性能。最后将改进算法与传统算法进行比较,验证了改进算法具有更优的幅度保持和相位保持的特点。     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

低压电网基于发射效率的OFDM比特分配算法

低压电网信道衰减特性变化剧烈,正交频分复用（OFDM）系统的自适应调制技术根据每个子载波的信道状况和用户需求,为每个用户分配最佳的子载波,为每个子载波分配最佳的调制方式,这样可以更好地利用信道资源,提高传输速率．以低压电网为对象,利用多项式函数拟合的低压电网信道模型,从基于SNR门限的比特分配算法出发,提出了一种基于发射效率的OFDM比特分配算法,并与固定调制方式和固定功率分配的OFDM系统进行对比．结果表明该算法能够根据各个子信道的实际传输情况灵活地分配发送功率和信息比特,使更多的子载波可以使用性能好的调制方式,从而有效地利用了低压电网信道资源．     

基于分布式无线传感网中最优量化及能量分配方案的研究

通过对无线传感器网络中的参数进行分布式估计,即融合中心从传感器节点采集数据进而对参数进行估计.在平坦衰落瑞利信道影响下,传感器量化它们的观测值并把量化观测值发送给融合中心,在严格的能量约束下,对传感器节点进行能量分配和最优量化比特数来减小融合中心的重构误差,从而使融合中心对原参数的估计更加精确.     

双应力下恒定应力加速寿命试验的最优线性不变估计

推导了两上应力下恒加试验中加速方程的三个系数A0,A1,A2基于最优线性无偏估计的最优线性不变估计,并证明该估计好于传统的不变估计,从而提高了小子样情况下估计的精度。     

MIMO-OFDM系统中自适应比特和功率分配

高速多媒体业务的发展要求无线通信能够提供更高的数据速率和服务质量.为了提高系统容量和性能,MIMO技术、OFDM技术以及自适应传输技术得到了广泛的研究.在完全已知信道状态信息假设前提下,提出了一种针对单用户MIMO-OFDM系统的自适应传输方案.该方案基于子载波上预编码优化设计,在多入多出信道的特征子信道中进行功率注水和动态比特分配,能在满足平均功率约束和给定误比特率条件下最大化系统传输速率.仿真结果表明,所提算法与贪婪算法相比,具有较快的收敛速度,同时其性能在不同的误比特率要求和时延扩展条件下, 都优于传统的波束成形和正交空时编码方案.     

基于全局最优的生产全过程分布式预测控制

改进了基于纳什最优的分布式预测控制算法,提出了一种基于全局最优的分布式预测控制．在优化求解时考虑了各子过程间的协调．结合线性系统的动态矩阵控制(DMC)分析了算法的迭代收敛性,并与基于纳什优化的分布式预测控制算法进行了比较．仿真结果表明．算法迭代收敛于全局最优解,而不是纳什优化解。     

利用离去角度的无线传感器网络分布式节点定位方法

针对现有无线传感器网络节点定位方法成本和复杂度较高的问题,提出了一种利用离去角度估计的分布式节点定位方法(AODL).锚节点利用阵列天线发射正交导频信号,从而使得各传感节点仅需配备常规的单天线系统便可获得导频信号的离去角度信息.结合锚节点的地理位置,各节点进而可进行自身的三维位置估计.AODL方法仅利用无线通信设备进行定位,节点的角度估计不需要配备阵列天线,具有低成本和低能耗的优点,同时各节点独立进行自身的角度估计和位置计算,是一种分布式的定位方法.仿真实验结果表明,对于100 m×100 m的定位区域,借助于4个装备3×3均匀面阵的锚节点,各传感节点在信噪比为15 dB时的平均定位误差可以达到1 m以内.     

基于分布式并行算法的动态交通流分配研究

基于分布式并行处理技术和面向对象的建模理论,为解决大规模城市道路交通流模拟问题,提出分布式并行模拟动态交通流分配思想,给出了CybeTraffic三维仿真系统中交通流模拟系统的数据结构描述、系统设计框架以及系统模拟结果.     

高校分配的最优目标模型及其分析

高校分配改革应当以充分发挥每个人的潜能、学校获得最佳效益为目标。按照择优分配原理，实现这个目标的条件是各类教师的分配额所产生的边际贡献相同。目前所需要的是拉大不同级别教师的收入差距。     

蜂窝状通信系统的最优信道分配

讨论了蜂窝状通信系统在干扰可接受范围内的最优信道分配问题。文中给出了此信道分配问题的数学模型，通过运用线性和mod(S)的思想，建立了一套简便易行的信道分配方案，使上述模型找到了最优或者接近最优的分配方案。     

分布式多传感器结构中的数据融合方法

在分布式结构中,为了提高单个传感器的测量精度,为数据处理打下基础,首先对每一个传感器进行时间上的分批估计,降低误差的影响,得到各个传感器的局部决策值;接着对方差超过一定数值的数据进行基于相对距离的再处理;最后在最优融合原则下,运行加权自适应算法对各个局部决策值进行融合.数据分析结果表明,处理后的数据更接近测量真实值.