一种基于半马尔可夫网络流量模型的延迟估计算法

提出一种基于半马尔可夫网络流量模型的延迟估计算法,用于估计传榆链路的延迟超过某个阈值的概率,该值可做为控制器设计及控制策略选择的依据.利用半马尔可夫理论对网络流量进行建模,建立了延迟与网络传输中的队列队长、及队长与网络流速率的函数关系,之后经过推导和有限分割,得出网络延迟概率计算公式,并分析了该算法的复杂度.在计算布朗运动积分时采用Itǒ积分实现.仿真证明该算法是有效、可行的.     

一种时间控制的地形绘制算法

提出一种由时间控制的三维地形绘制新算法。依据事先确定的绘制时间对分块地形加以时间分配,同时考虑人眼感知因素确定地形绘制多分辨率层次,保证漫游中每帧的绘制时间与预设的地形绘制时间相等,与地形特点和视点位置无关,实现每帧地形绘制时间恒定,有效地解决了漫游过程中由于绘制帧速率不稳定而造成的显示滞后和画面的跳跃现象。算法适合具有大规模地形的场景实时漫游系统。最后通过实验数据表明算法是可行而且有效的。     

一种基于DWT-CWT的CPFSK信号盲符号速率估计算法

提出一种综合利用离散小波变换和连续小波变换来估计CPFSK信号符号速率的新算法.对离散小波变换后的细节信号进行连续小波变换,能够有效地减小噪声的影响,从而实现低信噪比下的符号速率估计.实验结果表明,与单纯使用连续小波变换的方法相比,新算法在低信噪比时具有较好的估计性能.     

一种气液联控柔顺力控制系统的在线控制

运用滑动模态变结构理论中的经典非线性设计方法,设计了二阶滑模面变结构控制器。针对机械手臂的阻抗控制中力控制的难点在于不能精确的知道环境的刚度和位置从而导致给定参考位置的误差,应用在线环境参数估计的方法进行了仿真研究,仿真结果说明该方法能够较好的进行气液联控机械手臂的柔顺力控制。     

一种基于Fuzzy-PID控制的组播拥塞控制机制

针对现有实际通用组播(pragmatic general multicast protocol, PGM)拥塞控制方案难以适应网络的动态变化等不足,提出了一种基于模糊比例积分微分(fuzzy proportional plus integral plus derivative, Fuzzy-PID)控制的组播拥塞控制机制(fuzzy-PID controlled multicast congestion control mechanism, FPIDMCC)。FPIDMCC在源端和接收端代表间运用Fuzzy-PID控制方案,使源端能快速响应网络拥塞,实时调整发送速率并使之趋于稳定,增强了对动态网络的适应性;此外,采用基于代表和中间节点反馈聚集相结合的方式进行反馈控制,可有效避免反馈爆炸。其中Fuzzy-PID控制方案结合了传统PID和模糊推理的优点,由模糊推理得到PID控制参数,减少了对系统模型的依赖性。仿真结果表明,FPIDMCC机制拥塞响应速度快、系统稳定性好、动态适应能力强。     

一种低复杂度的频率、时延联合估计新方法

提出了一种基于子空间的正弦信号的频率、时延联合估计快速算法。首先给出一个PM(propagatormethod)算子 ,再由其分块矩阵构造一特殊的矩阵。由该矩阵的特征分解所得的特征矢量给出频率估计 ,而由其特征值及估计的频率得到时延估计。与现有的方法相比 ,由于该算法减少了一次特征分解 ,因而具有较低的计算复杂度。最后 ,用正弦信号及实测语音数据验证了该方法的性能     

一种面向协同虚拟地理环境的并发控制机制

协同虚拟地理环境由于存在多个用户与共享资源发生并发访问,从而将导致访问冲突.基于此,以协同虚拟地理环境中的基础要素-地形为并发控制对象,提出并实现了一种以矩形作为区域锁形状,并支持在协作过程中进行锁粒度动态裁剪的并发控制机制,该锁在机理上属于悲观锁.结果表明,该机制能够较好地避免冲突产生,使多用户与共享资源的交互保持有序与和谐,同时提高了协同工作效率.     

OFDM系统中的一种有效频偏估计算法

通过设计一种特殊的训练序列,提出了一种新型的正交频分复用(OFDM)系统频偏估计算法。只需要一个训练序列,就可以有效地对整数倍与小数倍的频偏进行估计,并且还可以利用该特殊训练序列进行符号定时估计。仿真结果表明,与传统算法相比,提出的算法不仅减少了训练序列数目,而且提高了频偏估计精度。     

一种单站纯方位目标跟踪算法研究

纯方位目标跟踪是水下目标定位跟踪的重要问题。伪线性估计算法是主要的纯方位目标跟踪算法中之一,在水下目标定位跟踪领域中得到了广泛的应用,其计算简单,但估计结果严重有偏。为了克服伪线性估计算法的估计有偏性,提出一种新的辅助变量方法,利用过去观测的三个方位来预测当前方位,从而消除该算法的估计偏差,得到理论上无偏的修正伪线性估计算法。通过多次计算机仿真计算,表明该算法是一种递推、稳定以及无偏的估计算法。     

一种信号源数目的盲估计方法

源数目估计在阵列信号处理,特别是盲处理技术中具有重要意义.本文通过分析信号空间的构成,给出了一种基于特征值估计的源数目盲估计方法.分析了算法在不同信号传递(瞬时混合和卷积混合)形式、不同信噪比下的估计精度.仿真研究了传感器数目对源数目估计的影响.结果表明,该算法具有较好的估计能力和可靠性.     

RBMCC--一种基于速率的组播拥塞控制机制

组播拥塞控制是设计组播协议的关键问题之一。提出了一种基于速率的 ,由接收者和发送者混合驱动的组播拥塞控制机制 (RBMCC)。组播拥塞控制机制中由接收者计算本地丢失率、中间节点聚集反馈报文、发送方计算TCP友好发送速率 ,并最终实现对网络拥塞的快速、准确响应。仿真试验证明 ,组播拥塞控制机制具有良好的可伸缩性与满意的公平性     

区分服务环境下TCP拥塞控制机制研究

区分服务能为不同服务需求的用户提供相应的服务质量，TCP流量在Internet中占有重要的地位，TCP基于窗口的拥塞控制算法限制了具有大RTT连接公平获得带宽，进而限制了TCP对区分服务的支持，因此研究TCP在区分服务体系结构下的拥塞控制机制具有重要的意义。基于提出的一种支持区分服务的主动队列管理机制-EBLUE，结合改进的TCP拥塞控制机制，研究了TCP在区分服务环境下对确保服务的支持，即使在经历拥塞时，TCP连接也能公平地获得其流量规格中说明的带宽。最后，在ns下的仿真实验结果验证本文机制约有效性和公平性。     

面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型

针对我国城市交通特点，在改进经典的高速道路网宏观交通流模型METANET的基础上，提出了面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型。该交通模型能够更好地描述快速路出口匝道流出能力受限、快速路主线起始点车流以及快速路主线车速控制等现象。对上海高架快速路的实际交通流数据进行了仿真研究，结果表明该模型较好地反映了城市快速路交通流的动态演化特征，可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

饱和路网中动态交通分配与路口控制一体化建模研究

基于对动态交通分配和网络信号控制相互作用的研究,以饱和交通网络为研究对象,建立了动态交通分配和信号控制的一体化双层优化模型。在上层模型中考虑系统最优,进行信号策略的优化,在下层模型中反映用户最优,实施交通网络流的配置。模型中考虑了车辆的实际长度,研究了饱和网络中因为流量饱和而导致的路口排队现象及其对路段费用的影响。最后用实例仿真说明了饱和网络一体化研究的必要性和一体化模型的有效性。     

网络自相似流量预测及拥塞控制研究

在研究自相似网络流量Hurst参数与相关长度之间的定量关系基础上,提出了基于小波变换的自回归预测的网络端到端流量预测方法,并利用预测值改进TCP拥塞控制算法.理论分析和仿真结果表明,基于小波变换的预测方法在网络流量预测方面比传统的时域方法有更高的精度.改进的拥塞控制算法在无线/有线混合网络环境中,相对于TCPW和Reno具有明显的性能改善.     

城市交通干线递阶模糊控制及其神经网络实现

利用大系统的分解-协调思想、模糊理论和神经网络技术来进行城市交通干线的实时协调控制.把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上,设计了一种城市交通干线的两级模糊协调控制算法并用BP神经网络实现.控制级在线调整各子系统的信号周期和绿信比;而协调级则根据测得的交通信息协调相邻子系统间的车辆数.控制目标是使干线交通畅通并使平均车辆延误时间尽可能小.最后进行了仿真研究,结果表明,该方法比车辆全感应式控制能有效地减小平均车辆延误.     

网络传输TCP的马尔可夫过程建模

首先简要介绍了因特网上最重要的协议之一传输控制协议TCP的基本原理,分析了传输控制协议工作时6种可能发生的事件,以发送一个数据段作为一个随机变量表示发生的事件,然后建立了网络传输控制协议TCP的数据段传输过程的马尔可夫过程模型,并由此对传输控制协议TCP系统正确接收的概率P(c)、TCP系统错误接收(包括传输有误但没有检查出的段、重复的段、漏掉的段)的概率P(e)、相对误差R(e)和传输效率等性能指标进行了初步分析.     

一种基于Fuzzy丢包区分的TCP拥塞控制算法

在无线/有线混合网络中,传统TCP把所有的分组丢失简单归因于网络拥塞的盲目性严重影响了异构网络中TCP的性能.在对当前丢包区分算法分析的基础上,提出了一种采用fuzzy逻辑进行丢包区分的方法来解决这个具有明显fuzzy特征的问题,即采用条件概率构造不同丢包模式下的隶属度函数,从而按照最大隶属原则进行丢包原因区分,基于此方法,提出了一种适合无线环境的TCP拥塞控制算法.仿真验证表明,该算法较当前主要TCP版本及典型区分算法具有更为理想的效果.     

城市道路网络多交叉路口交通信号实时优化控制模型与算法

城市道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通拥挤。以武汉市武昌区各主要交叉路口的交通信号控制问题为背景，构造了交通网络中以多交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型，用遗传算法对其进行了仿真数据求解，得到了实时控制的配时方案，并与固定周期固定绿信比方案进行了比较，结果表明该模型和算法对交通信号实时控制是非常有效的。     

基于混合Petri网的城市交通网络建模与仿真

提出了一种基于混合Petri网的面向控制的模块化信号控制城市交通网络仿真模型.采用层次化的建模方法:首先建立交通网络的轮廓模型,然后对轮廓模型中描述交通网络的关键要素(如交叉口、信号灯等)部位给出加细模型.这种建模方法清晰地描述了各个行驶方向的交通流在交叉口处的转向以及可能出现的冲突情况.此外,将时间因素加入系统模型中,使模型不仅能够反映交通流之间的逻辑关系,而且对车辆的位置、速度、通过时问等物理因素进行描述和计算.这样,就可以对各种具体的信号配时方案的性能指标进行比较和评估,以便找出最优或比较理想的交通控制方案.最后,通过一个仿真实例对系统模型的运行进行计算机仿真.