一种基于信息最大化的时延混合盲分离算法

Bell和Sejnowski提出了一种基于信息最大化的方法能够分离瞬时混合信号，一般称之为传统的信息最大化方法．本文对传统的信息最大化方法进行了扩展，使之能够适用于更普遍存在的时延混合情况，并给出了一个能够处理时延混合信号的网络结构．通过最大化网络传输的信息量，本文推导出了网络中的时延和权的自适应方程．     

互联网远程实时控制系统短时间窗口往返时延测量、分析与建模

为了得到准确地描述互联网远程实时控制系统时延的分布模型,对短时间窗口往返时延(round-trip time,RTT)进行了测量、统计和分析,提出了一种短时窗RTT时延混合威布尔(Weibull)模型。该混合模型满足网络控制系统的实时性需求,具备对短期非平稳的短时间窗口RTT时延样本随机聚类特性的描述能力,并利用期望最大化(expectation-maximization,EM)算法估计模型的混合分量密度及混合分量模型参数。实验结果表明:使用二重混合威布尔模型建模短时窗RTT时延样本能够很好地反映时延的随机聚类特性,K-S检验显示该模型对样本匹配效果评价可接受,该模型为互联网远程控制系统的优化控制提供了一种更准确的参考模型。     

混合决策下认知无人机网络中继选择算法

针对无人机辅助通信网络频谱效率亟待提高的问题,提出了认知无人机网络的混合决策中继选择算法,构建切换容忍和时延容忍的设计方案.通过时延信息确定候选中继簇,使其具备最佳通信条件的节点,完成数据传输,获得中断概率性能的提升,解决阴影区域链路切换可靠性过低的问题.仿真结果表明:与传统单参数决策方案相比,在不同接入策略下其中断概率分别下降30％和33％.     

超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究

基于超高斯与亚高斯混合信号模型,提出一种新的信号即时混合盲分离算法,改进了Bell信息传输最大化盲分离准则,选择了两个固定的非线性函数近似超高斯与亚高斯信号的概率密度函数。实验表明,与参数方法比较,减少了复杂性和计算量,可以有效对各种源信号的线性即时混合进行分离。     

基于在线时延辨识的网络控制系统调度

基于在线网络时延的辨识方法,提出一种对网络控制系统的周期信息、非周期信息和消息的实时动态调度算法.所提出的利用一种滤波器的辨识方法能够实时在线辨识网络时延,而且基于该时延辨识的调度算法能够动态地调整采样周期和分配带宽,并保证系统的性能和提高网络资源的利用率.仿真实例说明了辨识方法的有效可行性.     

一种推广的非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计方法

介绍了高阶统计量与互相关运算相混合的方法，在对非高斯相关噪声中，高斯信号进行时延估计中的应用。该方法首先计算出观测的四阶累积量，然后利用累积量投影公式计算二阶统计量，最后利用互相关方法确定信号的时延参数。仿真结果与二阶和三阶统计量相结合的混合方法进行了比较。结果表明该方法具有优越性。     

基于信息-电力混合熵的边缘计算节点部署规划方法

随着配电系统中海量终端互联化、设备数据高维化和网架层次复杂化的发展,传统依靠单一的云主站信息处理模式存在着数据传输高时延高拥塞、信息远离设备端且排队处理缓慢等弊端.边缘计算技术将计算力部署在近配电终端物理设备和数据源侧,在控制执行单元侧进行数据分析、系统运行状态态势感知、并做出自主快速决策,有效弥补云计算的不足.本文面向配电信息物理系统分布式边缘计算需求,计及信息稳定性和电力稳定性,提出一种边缘计算节点部署新方法.通过量化信息实时度、信息准确度和信息完整度构建计算信息稳定度计算模型,通过小干扰电压变化观测方法建立电力稳定性标度,基于混合熵理论计算系统信息-电力混合熵,进行网络边缘计算节点的最优化部署求解.最后,基于IEEE39节点电力系统标准算例仿真,数值分析了系统电力稳定度、信息传输稳定度以及电网频率控制性能,实验仿真结果验证采用所提方法得到的ECN部署方案可有效提高网络响应速度,具有更强的无功支撑,并实现了对系统频率偏差的快速平抑.     

基于状态反馈的随机时延网络H2/H∞混合控制

通过网络形成闭环的反馈控制系统称为网络控制系统,针对存在多步随机传输时延的网络化控制系统模型,研究了其随机稳定性及H2／H∞混合控制问题．将网络传输时延可以建模为一个马尔可夫随机过程,通过建立随机跳变Lyapunov函数,构建了满足系统随机稳定的H2／H∞混合控制状态反馈控制器,通过例子验证了所给出的H2／H∞混合控制器设计方法的可行性和有效性．     

有向网络的混合模型新退火算法研究

混合模型的传统期望最大化(EM)算法可以有效地探索网络的结构规律性.但它总是陷入局部最大值.为此提出了确定性退火期望最大化(NMEM)算法来解决这个问题,该算法不仅能够防止局部最优,而且提高了收敛速度,因此NMEM算法适用于估计混合模型的参数.该算法通过经验设置其初始参数β0,设计了有向网络的混合模型新退火算法,并设计了β0的参数选择方法.     

无线传感网络模糊冗余度混合通信算法研究

混合通信算法在无线传感网络的信息传输中能有效的提高能量的利用率.针对传感器节点采集和融合数据时具有较高的冗余度,提出模糊冗余度的混合通信算法.在数据采集与数据融合阶段,冗余的传感器节点向隶属簇头进行信息交互,避免重复进行同样数据的操作,簇头之间采取混合通信的方法将信号传送到基站.通过matlab仿真实验表明,改进后的算法能有效减少网络的总能耗,延长网络的生命周期.     

无线多跳网络中基于QoS保证的TCP速率控制跨层优化算法

无线多跳网络(wireless multiple-hop networks,WMN)是近年来快速发展的网络技术,具有可靠性高、网络扩展性好等优势,但其通信环境多跳以及动态自组织的特点,给多媒体业务的应用带来了巨大的挑战。在本文中,提出了基于网络效用最大化(network utility maximization,NUM)的跨层联合优化算法,此算法是一种联合传输层、MAC层、物理层,利用凸优化方法,以网络效用最大化为目标的TCP速率控制和MAC接入竞争跨层联合优化算法,在保证多媒体业务端到端的QoS(quality of service)服务质量前提下,最大限度地提高网络的整体吞吐量。仿真结果表明,此算法可以根据本地网络信息,对系统进行全局优化,大大降低了系统的时延,提升了系统的吞吐量,同时能够满足应用的QoS要求。     

基于网络外部效应的利益最大化问题初探

信息技术时代广泛存在网络外部效应。在网络外部效应市场中，消费者具有是否进入市场的选择性优势与容易被生产商锁定的劣势，生产者具有通过锁定消费者来实现稳定利润流的优势与短期内规模有限而不得不实行折扣等的劣势。消费者与生产者应分别运用自己的优势、避免劣势，实现自身利益的最大化。     

基于信息最大化准则的供水管网压力监测点布置

系统监测的目的是为了诊断或预报系统状态. 为保证监测点提供的是系统的有效监测信息,而不是冗余信息, 从而提高诊断预报的准确性, 监测点不仅应具有灵敏性, 且监测点间的信息相关性越小越好. 为了实现监测信息最大化, 在供水管网灵敏度分析的基础上, 分别采用有效独立法、Fisher信息矩阵最大化准则, 以及节点相关系数3种方法确定管网监测点. 最后, 通过对某一供水管网的压力监测点布置, 将采用3种方法和传统聚类分析方法得到的方案进行了对比分析. 分析表明: 基于节点相关系数的监测点布置方法能同时得到监测点和监测域, 且算法简单、稳定, 优于其他方法.     

旋转机械源混合模式分析及源波形恢复

讨论了旋转机械源(振动激励源与噪声源)混合模式及源波形恢复的问题．从分析旋转机械源的起源及传播过程出发,整体论述了其混合模式,给出了相应的数学模型,并从源分离和波形恢复的角度对这些模型的实用背景进行了综合概括．最后,提出了基于频域分段窄带化的机械源分离整体解决方案．     

网络信息生态失衡透析

随着信息技术的迅猛发展,网络普及程度的提高,日趋严重的网络信息生态问题已制约信息网络的发展。在探讨网络信息生态结构的基础上,多角度分析了网络信息生态环境失衡的现象、根源和危害,并提出了解决的措施。     

虚拟网络映射的电信级优化问题研究

网络虚拟化技术是解决当前网络僵化问题的有效手段之一,虚拟网络映射是其中关键技术.文中采用一致的优化模型综合分析网络资源分配的现有技术方法,包括成本优化、收益优化、剩余资源优化、网络能耗优化.进一步针对电信级运营,分析了业务等级违约最小化、跨网络分域部署策略和博弈机制设计方案,论述了动态拓扑适应、接纳和可靠性控制的方法,以及采用比例计算节能的优化问题建模.     

云计算环境下地方高校信息资源共享的最大化

分析了目前地方高校信息资源共享最大化存在的问题,阐述了云计算运用对地方高校信息资源共享最大化的意义,提出了云计算环境下实现地方高校信息资源共享最大化的途径。     

创建现代图书馆信息服务新格局

网络时代图书馆信息服务诸素发生了巨大变化,创新信息服务势在必行。针对信息源、信息服务手段、信息用户和信息咨询馆员的变革,提出了几种创新信息服务的模式。     

具有QoS保证的RF能量采集认知无线网络高能效资源分配技术

考虑了一种基于射频能量采集的认知无线网络系统。其中,次用户发射机（ST,secondary transmitter）首先从主用户（PU,primary user）发射的射频信号中收集能量,然后利用所收集能量与次用户通信。此外,ST保留有可能来自之前传输块的剩余能量作为初始能量。目标是通过传输时间和发射功率联合优化,达到次用户网络能量效率最大化。为保证次用户网络服务质量（QoS,quality of service）,在能量效率最大化过程中对ST施加最小吞吐量需求约束。由于能量效率最大化是非线性分数规划问题,提出了一种基于Dinkelbach方法的快速迭代算法来实现资源的最优分配。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可以在保证QoS约束的同时显著提高系统的能量效率。     

基于神经网络和模糊逻辑的加工误差源诊断系统

文章介绍了采用多层诊断方法和加工质量智能分析和诊断系统。此系统采用神经网络、基于规则的ＡＣＦＥ集和模糊推理来诊断误差源；系统建立了产品模型、加工过程模型、加工环境模型和检测模型；并采用面向对象的方法来组织信息；最后系统用箱体类零件在Ｔ１０加工中心加工进行了验证。