无线AD HOC网络基于价格的资源分配仿真研究

无线Ad Hoc网中,公平分配资源和最大化利用资源本质上是冲突的,这对资源分配算法的设计带来了挑战.在系统地分析Ad Hoc网络的信息流竞争特点的基础上,引入价格作为资源分配的度量指标,通过路由发现时的价格查询以及路由响应时的价格反馈,消除分布式预测带来的不一致性,构建了一种新的基于价格的无线Ad Hoc网络资源分配算法,对资源分配进行了仿真实验.仿真结果表明:改进的资源分配算法具有良好的收敛性,与现有的资源分配算法相比提高了资源利用率.     

一种提供QoS保证的公平跨层资源分配方案

提出了一种基于正交频分多址接入（orthogonal frequency division multiple access, OFDMA）系统的跨层资源分配方案。在保证各种业务服务质量（quality of service, QoS）要求的基础上,以获取系统最大吞吐量为目标,兼顾用户之间资源分配的比例公平性。该方案充分考虑了媒体接入控制（media access control, MAC）层各种业务的QoS要求和无线信道的大尺度衰落特性,将MAC层的分组调度与物理层的资源分配进行联合设计,MAC层根据物理层分配给每个用户的时变信道容量进行分组调度,物理层根据MAC层中各用户的队列状态信息为每个用户分配信道资源。仿真结果表明,该方案可以满足多用户各种业务的QoS要求,与采用等功率分配的依赖信道状态的分组调度（channel state dependent packet scheduling, CSDPS）算法相比可以提高系统下行总吞吐量,且较好地改善具有不同路径损耗的用户之间的公平性。     

基于超密集特征金字塔网络的SAR图像舰船检测

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后,再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。     

基于超密集特征金字塔网络的SAR图像舰船检测

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后,再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。     

异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略

为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。     

异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略

为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。     

基于K-means聚类的超启发式跨单元调度方法

结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实体运用相应的启发式规则产生调度解。仿真结果表明：该算法以决策块的形式适度增大了计算粒度,有效降低了算法时间复杂度,以聚类的方式将具有相近属性的被加工实体进行聚集,有利于为不同属性的实体选择合适的规则。该算法提高了计算效率,具有较好的优化性能,是解决柔性跨单元调度的一种有效算法。     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.     

基于聚类动态面板引力模型的国际贸易网络研究

本文提出一种针对网络型数据的聚类动态面板引力模型,用于国际贸易流量网络的研究.该模型假设各贸易国分属于不同的潜在类别,各国间贸易流量对应的模型系数由出口国和进口国所属的类别决定.提出使用马尔可夫链蒙特卡罗方法对模型参数以及各贸易国所属的潜在类别进行贝叶斯估计.对2001-2015年60个国家间的贸易流量数据进行了实证分析.结果表明,所提出的模型能够对贸易国进行聚类,有效地提高贸易流量预测的精度.所提出的聚类动态面板引力模型可以被广泛的应用于其他动态网络型数据的研究.     

基于灰聚类和小波网络的企业投资决策绩效集成评价

基于公司的战略和利益相关者的考虑，本文设计了财务层面绩效指标、技术创新层面指标、顾客层面绩效指标、业务流程层面绩效指标、发展潜力层面绩效指标和社会和环保层面绩效指标六个层面的企业投资决策绩效评价指标体系。建立了标杆瞄准和主成分分析相结合的指标筛选的方法，设计了基于灰色聚类和小波网络模型的企业投资决策集成评价模型，并对焦化行业进行了实证分析。     

放大转发中继系统中基于SCMA的能效资源分配方案

放大转发中继系统中,以提升能效为目标,在保障各用户的最小速率需求下,提出一种子载波顺序配对以及稀疏码分多址(sparse code division multiple access, SCMA)码本功率联合资源分配算法。将能效资源分配建模为一个混合型整数优化问题,并将其拆分为子载波配对和码本及功率分配两个独立的子问题。首先,预设码本和功率分配,基于能效对子载波进行配对。然后,在子载波固定配对的情况下,基于能效码本采用最优信道选择的分配方法,功率问题转化为含有参量的凹函数,构建拉格朗日函数进行迭代求解。最后,码本和功率交替迭代优化直至收敛。仿真表明,所提算法较其他方案可以提升约29%的系统平均能效,同时也保证了每个用户的最小速率需求。     

一种低复杂度的MIMO-OFDMA下行链路资源分配方案

针对MIMO-OFDMA下行链路系统,考虑在总功率和BER 以及用户数据速率成比例的约束下,以获取整个系统吞吐量极大化为准则,提出一种基于成比例公平性约束的资源分配方案。该方案在子载波分配时,松弛成比例约束条件,使用户数据速率近似地成比例于每个用户分配的子载波数,在功率分配时,推导出一种线性的不需要迭代的低复杂度功率分配方案。仿真和分析表明,整个方案在保证系统吞吐量的前提下,取得了用户间良好的速率公平性,同时又具有较低的计算复杂度。     

基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案

面对时延敏感度不同的多种用户,如何有效利用频谱资源和计算资源受限的边缘节点来保障其时延能耗需求成为关键问题。为此,提出了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的任务卸载和资源分配联合优化方案。首先,为最小化卸载任务在MEC的总计算时间,给每个用户分配最优的MEC计算资源。其次,基于时延敏感度、用户满意度和资源块(resource block, RB)质量,引入RB分配算法,以分布式执行。最后,用户通过比较本地计算开销和卸载计算开销做出卸载决策。仿真结果表明,所提算法在满足高时延敏感用户的需求前提下,通过有效地分配传输资源和计算资源,实现了最小的系统开销。     

基于用户QoS的MIMO/OFDM系统资源分配研究

在多用户、多天线环境下的正交频分复用(OFDM)系统中,提出一个低复杂度的自适应资源分配方案。包括自适应子载波分配、功率分配以及波束成型等。目的就是在保障各用户的服务质量要求(QoS)(即包括传输速率和比特误码率(BER)要求)的同时,最小化总的发射功率。利用随机矩阵和排序统计的理论知识,进行详细的性能分析。理论分析和仿真试验都表明,该方案可以有效地保障用户的QoS,并提高系统的整体性能。最后,仿真结果也验证了理论分析的正确性。     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统,service based system）应用端到端性能评价模型,并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法,该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合,能够适应用户访问行为的动态变化,保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中,提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法,该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻,从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

单播与多速率组播共存网络中的公平资源分配

以最大化网络用户效用值为目标,考虑组播接收者的异构性,将单播和组播任务纳入统一的凸规划模型研究,并应用惩罚函数法推导出一种启发式速率控制算法。该算法在IP网络中分布式实现时,路由器使用RED算法标记报文,反馈拥塞信息;用户端提取拥塞信息计算最优速率,并作相应更新。通过选择合适的算法参数及效用函数,单播与组播将依据比例公平性准则共享网络资源。仿真结果验证了该算法的有效性。另外,还分析了多速率组播分层实现时,不同的带宽离散化密度对资源分配公平性的影响。     

基于DEA方法的额外资源分配算法

研究基于DEA(数据包络分析)方法的资源分配问题.求解该类问题的难点在于:对于参与分配的决策单元来说,其分得的额外资源数不仅依赖于该决策单元的相对效率值,还依赖于它的规模大小,因此分配权重难以确定.根据输入、输出指标数的分布情况,建立了3种基本模型,分别是单输入单输出、多输入单输出、单输入多输出模型,给出了这3种模型的资源分配权重的确定算法.最后给出实例,并对给出的分配原则的合理性进行了分析讨论.     

基于SDN的卫星网络多QoS目标优化路由算法

针对传统卫星网络中业务类型多样化导致的网络配置复杂和业务服务质量(quality of service, QoS)无法得到有效保障的问题,研究了基于软件定义网络(software-defined networking, SDN)的卫星网络架构,提出了一种能够满足多种QoS需求的自适应路由算法。首先,建立了软件定义卫星网络多约束条件路由选择优化模型;然后,使用拉格朗日松弛法对模型进行松弛处理;最后,使用梯度法进行迭代求解,搜索出满足带宽、时延、丢包率等多种QoS的最优路径。研究结果表明,该优化算法在QoS满意度方面相比近地轨道卫星路由算法提高了64%,在时延满意度和丢包率满意度方面相比软件定义路由算法提高了28%。     

基于非合作博弈模型的跨层资源分配算法

针对多用户多输入多输出 正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiple, MIMO-OFDM)系统的上行链路提出一种基于非合作博弈模型的跨层资源分配算法。基站为用户分配初始上行速率后,各用户间通过非合作博弈方式实现功率最小化。功率未饱和的用户向基站申请增加吞吐量,基站在调整用户吞吐量时综合考虑用户信道条件与媒体访问控制（media access control, MAC）层缓存的状态。仿真表明,算法既降低了用户终端的功率开销,同时兼顾了多用户间的公平性。