基于POMDP的可伸缩视频流优化决策调度

针对可伸缩视频流在无线通信中的数据包调度问题,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的决策调度策略,在用户状态不确定或部分可观测条件下,采用POMDP建立了完整的最优化调度模型,以实现视频接收质量的最佳化.仿真实验结果表明,与传统的调度算法相比,该方法有效提高了视频流的平均峰值信噪比(PSNR).随着调度规模的扩大,其性能能够逐渐逼近用户状态完全确定的理想马尔可夫决策过程（MDP）模型.     

无线传感网跟踪任务中的目标运动 模型估计与节点调度

在无线传感器网络进行目标跟踪的过程中,合理的节点调度算法可以兼顾跟踪精度和能量消耗,延长网络的使用寿命.然而,当目标运动模型未知时,难以实现高效的节点调度.为解决目标运动模型未知场景下的跟踪问题,本文将监控区域中的目标移动和传感器观测建模为隐马尔可夫模型(HMM),并提出了HMMQMDP算法,把问题分解为运动模型估计和节点调度两个阶段:运动模型估计阶段是根据传感器采集的观测序列估计目标状态转移概率;节点调度阶段则被建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),综合考虑决策的短期和长期损失,应用QMDP算法近似求解优化策略.仿真结果表明:该算法可以根据观测样本有效地学习和估计目标运动模型,提升节点调度算法的效果.     

一种新的同步非相关闪烁干扰的实现方法

为进一步提高同步闪烁干扰对抗单脉冲雷达导引头导弹的干扰性能,提出一种基于两干扰源同时发射能量的闪烁干扰实现方法. 通过建立不同闪烁干扰源下单脉冲测角模型,研究闪烁源能量比对闪烁干扰性能的影响,分析在对抗单脉冲雷达导引头中影响闪烁干扰性能的主要因素. 仿真结果表明,新的闪烁干扰实现方法能有效延迟单脉冲雷达导引头对目标的分辨力,增加导弹的脱靶量.     

FAHP的主动雷达导引头干扰效能评估

传统的层次分析法(AHP)通常采用1~9标度量化判断矩阵,由于此标度方法存在一致性差、人为主观性强等不足,不便于对雷达导引头干扰效能进行评估。采用指数标度对AHP加以改进,并建立了对主动雷达导引头干扰效能进行评估的模糊综合评判模型,根据导引头固有抗干扰能力和工作特性建立适用于导引头的效能评估指标体系,运用模糊评判方法确定隶属函数,采用指数标度AHP确定各指标权重。并以噪声干扰为例,验证了该模型的有效性。仿真结果表明,采用指数标度的模糊层次分析法(FAHP)得到的一致性比例为0,降低了人为主观因素的影响,提高了对雷达导引头干扰效能评估的准确性和可信度。     

基于快速MCVI算法实现CR信道接入*

在认知无线电(CR)技术中,无线网接入是一个极为重要的问题。针对这一问题,当前主流的解决思路包括博弈算法和基于部分可观测马尔科夫决策过程模型(POMDP)的算法。相比于博弈算法,基于POMDP模型的算法具有更好的环境适应性。在此背景下,本文提出了基于POMDP模型的快速蒙特卡罗值迭代算法(Fast MCVI)解决无线网接入问题。与其它解决POMDP模型的算法不同,该算法可解决值连续状态空间下的POMDP模型,具有更好的可靠性和稳定性。另外,相比于传统MCVI算法,快速MCVI算法使用非可支配排序遗传算法(NSGA2)进行优化,加快了算法收敛速度,使其在相同运行时间内能获得更好的决策结果。实验证明,通过值连续状态空间的POMDP模型对CR接入问题建模并使用快速MCVI算法进行决策,网络吞吐率比传统MCVI算法提高了1~1.7个百分点,比贪心算法提高了2.8~5个百分点。     

基于快速蒙特卡罗值迭代算法实现认知无线电信道接入

在认知无线电(CR)技术中,无线网接入是一个极为重要的问题。针对这一问题,当前主流的解决思路包括博弈算法和基于部分可观测马尔科夫决策过程模型(POMDP)的算法。相比于博弈算法,基于POMDP模型的算法具有更好的环境适应性。在此背景下,提出了基于POMDP模型的快速蒙特卡罗值迭代算法(fast MCVI)解决无线网接入问题。与其他解决POMDP模型的算法不同,该算法可解决值连续状态空间下的POMDP模型,具有更好的可靠性和稳定性。另外,相比于传统MCVI算法,快速MCVI算法使用非可支配排序遗传算法(NSGA2)进行优化,加快了算法收敛速度,使其在相同运行时间内能获得更好的决策结果。实验证明,通过值连续状态空间的POMDP模型对CR接入问题建模并使用快速MCVI算法进行决策,网络吞吐率比传统MCVI算法提高了1~1.7个百分点,比贪心算法提高了2.8~5个百分点。     

基于POMDP的VOD接入控制建模与仿真

为分布式视频点播(video on demand,VOD)接入控制建立了基于POMDP(部分可观Markov决策过程)的数学模型,应用策略梯度优化算法仿真求解模型的最优策略.仿真结果表明,基于POMDP模型的仿真有效地缩短了仿真时间;与传统分布式系统的接入控制方法相比,更合理地利用了系统的资源,可以给运营商带来更大的效益.     

基于POMDP模型的机器人导航控制方法

基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型实现了机器人导航行为控制,给出了一种基于POMDP模型的机器人导航控制方法.该方法考虑动作的不确定性和状态的部分可观测性.首先介绍了POMDP的原理及模型;然后给出了基于POMDP模型进行导航的控制系统、对控制系统的状态空间的表示、动作空间的表示以及对声纳模型进行了比较详细的阐述,讨论了控制模型的求解过程;最后对采用POMDP模型的机器人导航控制进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.     

电子对抗条件下防空导弹单次连射杀伤概率计算

阐述了有源压制式干扰和箔条干扰条件下的信干比计算方法,构建了电子干扰条件下防空导弹单发杀伤概率的计算模型,引入了雷达抗干扰改善因子的概念,分析了欺骗式干扰的有效干扰概率和电子干扰条件下的目标发现概率,最后给出了电子对抗条件下防空导弹单次射击杀伤概率的计算模型。     

雷达干扰资源分配的模糊多属性动态规划模型

雷达干扰资源分配是电子对抗领域的一个重要研究课题，合理干扰资源的分配可使有限的干扰资源发挥最佳的干扰效果，另外干扰决策都需以资源分配作为基础。该文利用多局性决策方法和模糊集理论，确定适合于雷达干扰效果评估的模糊优选模型；用动态规划原理建立了适合雷达干扰资源分配问题的模型。文中实例表明，该方法是可行、有效的。     

优化型自适应频谱感知调度算法

针对传统的周期性频谱感知机制对空闲频谱机会的有效利用率不高,且与主用户碰撞概率较大等问题,在多用户协作感知场景下,提出了一种优化型自适应感知调度（OASS）算法.利用部分可观测马尔可夫决策过程理论,将自适应感知调度建模为决策优化控制问题,当每个时隙开始时,从频谱感知、数据传输、休眠等待、信道切换4种可选策略中选择最优策...     

基于脉冲交错的ISAR成像雷达资源自适应调度算法

针对多功能相控阵雷达成像任务的调度问题,提出了一种基于脉冲交错的成像雷达资源调度算法。该方法首先根据目标特征认知结果计算稀疏孔径ISAR成像所需的雷达资源,在此基础上,建立合理的脉冲交错驻留的资源调度模型,在时间与能量资源双重约束下对雷达资源进行合理分配,优化脉冲交错实现方法,并提出了平均交错度(AID)作为衡量雷达成像任务资源调度的性能指标,最后采用基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法对不同目标分别成像,在满足目标期望成像分辨率的前提下,显著提高雷达资源利用率。仿真实验验证了该算法的可行性。     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

基于Q-学习算法的认知雷达对抗过程设计

将认知概念引入雷达电子对抗,可使干扰系统在动态对抗过程中通过自主学习,确定最具针对性的干扰策略,实现动态高效干扰.在认知雷达对抗概念和内涵讨论基础上,设计了基于Q-学习算法的雷达对抗过程,总结了认知对抗实现中的关键技术难点,最后对过程的具体实现进行了仿真,验证了雷达认知对抗中Q值的收敛过程以及先验知识对算法性能的改善情况.      

基于任务分类思维的云计算海量资源改进调度

对云计算海量数据下的资源调度的研究过程中,进行资源调度时资源分配无法到达合理化调度,存在资源调度效率低的问题。提出分类思维的云计算海量数据资源优化调度方法。该方法引入膜计算概念,将云计算下的海量资源调度的总任务划分为多个子任务,并详细计算每个子任务的资源调度任务量。将优化调度系统内部分解为主膜和辅助膜,利用蝙蝠算法在辅助膜内进行资源分配个体寻优,并将优化后的资源分配最优个体传送到主膜间进行云计算海量数据下的资源分配优化。实验仿真证明,基于改进膜计算蝙蝠算法的云计算海量数据下的资源优化调度方法调度效率高,分配较为均衡。     

云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法

当前云计算下移动弹性资源动态调度算法CPU利用率较低,且运行不稳定。为此,提出一种新的云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法,把云计算下移动弹性资源的CPU平均利用率、内存负载、带宽负载以及可靠性看作移动弹性资源调度目标的约束,给出移动弹性资源的状态模型。依据遗传算法的优点,设计了一种基于蚁群算法的、安全可控的移动弹性资源动态调度算法。依据云计算下移动弹性资源动态调度特点和约束条件,利用适应度指标,对种群中个体的优良度进行描述,给出适应度函数。通过一维字符串完成对解的编码,利用轮盘赌法设置合理的阈值,获取所有染色体中选择性能较好的染色体。通过选择的实数编码完成对字符串的逆向解码,得到云计算下移动弹性资源调度的最优方案。实验结果表明,所提算法稳定性、效率和资源利用率高,迁移率低,负载均衡性好。     

基于约简任务资源分配图的网格依赖任务静态调度

网格资源环境的动态性和异构性对依赖任务的静态调度策略产生了极大的挑战.提出了一个能够更好地适应资源异构性,并完整支持调度、重调度的统一静态调度模型,即基于约简任务资源分配图(RT-RAG)的调度模型和调度算法.基于该模型的调度问题归结为RT-RAG的优化选取问题.实验分析表明,基于该模型的调度方法更好地适应了网格环境的动态性和异构性,使得静态调度策略与动态调度策略相比依然保持着较大的性能优势,并且也优于基于DAG任务图调度模型的AHEFT静态调度算法,特别是在资源差异较大的情况下.     

主动配电网下分布式能源系统双层两阶段调度优化模型

为解决当前能源系统调度优化模型分层调度能力不高的问题,在控制分布式能源系统运行成本的前提下,构建主动配电网下分布式能力系统双层两阶段调度优化模型。优化调度模型分层调度函数,并设定能源系统调度约束条件。使用帝国竞争优化算法对能源系统调度优化模型进行求解,获取最佳调度方案。构建算例分析环节,引入IEEE-33节点配电网测试系统完成分析过程。算例测试结果表明：此模型在日前阶段与日内阶段均可提高能源利用率,确保了能源系统的经济性。可见此模型可有效提高分布式能源的消纳能力,使主动配电网的经济效益最大化。