新分布式算法的研究

首先介绍了分布式算法的相关概念和分布式算法的分类,然后根据同步模型和异步模型的特点,分别讨论了两种模型的研究方法,重点研究了异步网络模型中的一致性全局快照与稳定属性检测的问题,详细解释并改进了异步网络模型A算法的终止检测镜像算法,同时分析了算法的时间及通信复杂度.     

具有切换时延的异步光分组交换调度方案(英文)

光交换结构有同步和异步两种工作方式,同步算法已经很多了,但异步调度算法却研究得较少。针对这种情况,提出了一个新的异步调度算法——LETF算法。证明了LETF算法在有两个输出端口时为最优调度算法,并进一步证实在多输出端口时,该算法为2近似调度算法。理论分析和仿真表明,LETF算法的时间复杂度为O(N),能达到100%吞吐量。一般情况下,在加速比最小时能无限接近于最优调度。     

具有切换时延的异步光分组交换调度方案

光交换结构有同步和异步两种工作方式,同步算法已经很多了,但异步调度算法却研究得较少。针对这种 情况,提出了一个新的异步调度算法——LETF算法。证明了LETF算法在有两个输出端口时为最优调度算法, 并进一步证实在多输出端口时,该算法为2近似调度算法,理论分析和仿真表明,LETF算法的时间复杂度为O（N）, 能达到100%吞吐量。一般情况下,在加速比最小时能无限接近于最优调度。     

实现最小互熵编码多用户检测的快速算法

基于最小互熵(minimum cross entropy,MCE)的迭代多用户检测算法在高度互相关的系统(即非扩频系统)中可以渐近地获得单用户的性能,是一种最优检测算法.但标准的MCE算法的计算复杂度极高,因而使其难以实用.该文提出了一种实现MCE算法的快速算法,避免了标准MCE算法在计算度量函数时的重复运算,在用户间符号同步和异步两种情况下均可以将计算复杂度降低K倍(K为用户数),而无性能损失.对于异步系统,还可以此基础上,通过对度量函数作合理近似,使运算度进一步减少1/3,在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,这种近似所产生的性能损失低于0.2 dB.     

基于硬判决的多用户检测遗传算法改进

针对多用户检测中基于遗传算法的种群初始化不足,充分利用有用的边信息,结合传统匹配滤波器的硬判决,提出一种更为合理的种群个体初始化结构,改进了异步CDMA系统中多用户检测的遗传算法。仿真结果表明．改进后的种群个体初始化结构减少算法早熟收敛带来的影响,使搜索能更快地向最优解靠近,弥补了简单遗传算法自身的盲目性,加速了算法的收敛速度,实现了异步系统下高效、快速的多用户检测．     

异步DS-CDMA系统盲自适应多用户检测

目的提出适用于多径衰落信道中的异步DS-CDMA盲自适应多用户检测算法。方法通过研究多径信号码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行异步DS-CDMA系统期望信号矢量估计,同时利用了多径传播和接收机同步失调的特性。结果使用一种修改的ULV更新算法进行噪声子空间跟踪。结论仿真结果验证了本文算法的有效性。     

求解非凸函数极小的异步并行BFGS算法

若假设可供使用的处理机具有p q台,将其分成两组,两组处理机之间进行异步并行计算,该文提出了一种求解非凸函数极小的异步并行BFGS算法,若目标函数连续可微,且它的一阶导数是Lipschitz连续的,证明了并行拟牛顿算法是全局收敛的.     

基于上行MIMO-SCMA系统的异步分组检测算法

针对宏小区稀疏码分多址技术(sparse code multiple access, SCMA)系统上行链路中远近用户到达基站存在的用户时延问题,提出了按不同时延进行用户分组的异步检测算法,利用前后符号间相同的信息进行迭代,形成了一种基于连续传播的消息传递算法(message passing algorithm based on serial propagation, SP-MPA)。另外,针对MIMO-SCMA系统中运用的部分边缘化检测算法造成的误码率性能下降的问题,还提出了一种基于动态阈值的部分边缘化消息传递算法(dynamic threshold partial marginalization algorithm, DTPM-MPA)。仿真结果表明,SP-MPA有效降低了异步传输的符号干扰带来的高误码率,并且DTPM-MPA能够在计算复杂度与误码率之间做出灵活平衡。     

基于时间解耦的分布对象中间件异步通信软件路由代理的研究

针对目前分布对象中间件消息通信机制中不支持时间解耦和服务质量控制的问题，提出一种能够支持消息异步传递和时间解耦的异步通信模型，通过在客户端引入消息转换层来完成异步消息的提取、包装和转换，将原始的请求转换为一种可路由的消息，然后设计一种软件路由代理来实现异步消息的传递与转发。文章重点论述了分布对象中间件异步通信软件路由代理的工作机制、体系结构，提出了创建持久请求算法及软件路由代理的请求处理算法。     

异步随机微粒群算法

在研究微粒群算法生物特征的基础上，提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO．该方法是在微粒的进化过程中，采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度，并对四个经典测试函数进行了仿真测试，测试结果表明：与SPSO相比，ASPSO算法具有更快的收敛速度。