超密集网络中基于分簇的资源分配算法

针对超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,严重的小区间干扰制约终端用户的数据速率问题,提出一种基于染色分簇的资源分配方案。该方案采用图论中的染色算法对微蜂窝接入点(femtocell access points, FAPs)进行分簇,利用簇内每个微蜂窝用户(femtocell user equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受到的干扰强度来构建相应的优先级,计算每个簇的优先级,并设定高优先级的簇可优先获得信道增益良好的子信道;最后由拉格朗日乘子法求解功率分配方案,即利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真结果表明,该方案能够有效地减小微蜂窝接入点之间的相互干扰,极大地满足用户的服务需求,同时提升了系统吞吐量和频谱效率。并且基于最大功率和最低速率的公平性准则能够动态地调整子信道功率,进一步提升了FUEs间的公平性。     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

基于功率控制的异构蜂窝网络基站节能机制

针对移动网络中潮汐效应引起的能量浪费现象,提出一种基于功率控制技术的异构蜂窝网络基站节能机制.建立一个非合作博弈模型,以基站为博弈参与者,以能量效率作为收益函数,利用粒子群算法求次优解.该次优解逼近博弈模型的纳什均衡解,从而近似得到最优的功率控制结果.仿真结果表明,该机制能提升整个网络的能量效率,降低网络能耗,实现绿色通信.     

超密集网络中基于分簇的干扰管理方案

在超密集网络中,全频复用能够提升网络的吞吐量,但是导致了严重的基站间干扰。为了降低基站间干扰,首先通过干扰权重值描述小基站间的干扰程度,建立合理的干扰图;然后将分簇问题转化为Max K-Cut问题,利用改进的次优化启发式算法对小基站进行分簇;最后通过信道分配算法为每个簇中的用户分配子信道。仿真表明,本文的干扰管理方案在降低小基站间干扰的同时,能够提升系统的频谱效率和平均吞吐量。     

基于多维攻防博弈机制的LTE-5G网络防御算法研究

针对当前LTE-5G网络防御算法需要预设先决条件,且在多维攻击环境下难以实现防御行为自收敛等难题,提出了一种基于多维攻防博弈机制的LTE-5G网络防御算法。首先,对攻击行为进行大数据建模,综合考虑攻击行为数学分布特性,即DDos攻击特性,并精确匹配DDos攻击带宽,实现对攻击危害行为的确定性分析,提高网络主动防御性能,达到对攻击行为预分析的目的;随后,考虑到传统算法的网络收敛概率评估较差的问题,采取Q分析方式进行随机博弈,构建了Q博弈-单向数据攻击模型,成功获取单向数据攻击集合,并进行了攻击行为持续期间的纳什均衡,改善算法的网络防御效果。仿真实验证明:与当前LTE-5G网络中广泛使用的次高频载波指纹网络过滤防御算法(Secondary High Frequency Carrier Fingerprint Network Filtering Defense Algorithm,SHFCF-FD算法)、带宽峰值匹配过滤防御算法(Bandwidth Peak Matching Filtering Defense Algorithm,BPMFD算法)相比,所提算法具有更大的抗攻击带宽强与网络传输带宽,以及更低的裁决错误率低与信道误码率,具有很强的实际部署价值。     

基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案

为解决当前5G信道安全编码方案中存在的编码复杂、传输性能较差及数据冗余度高的不足,提出了一种基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案。首先,利用5G信道编码过程中的极化序列具有的正交特性,通过模二运算和张量积运算来实现序列特征矢量的极化分割,有效降低5G信道编码过程中冗余比特数量,高效调度传输序列,提升网络信道安全编码效率。随后,考虑5G信道矫正比特序列具有的极化性质,通过正交权向量映射方法,设计二次编码极化方法,用于降低信道预发射过程中存在的冗余码元数量,改善码元拥塞现象,提高信道发射效率,具有较高的信道码元基性极化率。仿真实验表明:与当前常用的时间片分支累积算法(Time Slice Branching Accumulation,TSB算法)、信道最低分割度编码算法(Channel Minimum Segmentation Coding Algorithms,CMSC算法)相比,本文算法具有数据传输带宽高、时间片误比特数低、编码速率快、周期重传次数少等特性,具有很强的实践部署价值。     

基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案

为解决当前5G信道安全编码方案中存在的编码复杂、传输性能较差及数据冗余度高的不足,提出了一种基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案。首先,利用5G信道编码过程中的极化序列具有的正交特性,通过模二运算和张量积运算来实现序列特征矢量的极化分割,有效降低5G信道编码过程中冗余比特数量,高效调度传输序列,提升网络信道安全编码效率。随后,考虑5G信道矫正比特序列具有的极化性质,通过正交权向量映射方法,设计二次编码极化方法,用于降低信道预发射过程中存在的冗余码元数量,改善码元拥塞现象,提高信道发射效率,具有较高的信道码元基性极化率。仿真实验表明:与当前常用的时间片分支累积算法(Time Slice Branching Accumulation,TSB算法)、信道最低分割度编码算法(Channel Minimum Segmentation Coding Algorithms,CMSC算法)相比,本文算法具有数据传输带宽高、时间片误比特数低、编码速率快、周期重传次数少等特性,具有很强的实践部署价值。     

超密集网络中负载均衡感知的初始关联控制算法

为了解决移动数据流量和大量移动终端的空前增长问题,超密网络部署已作为一种经济高效的解决方案来减轻小蜂窝网络的负载。不同的超密集网络的拓扑结构将导致不同的覆盖范围,每个用户设备将会有多个可接入点。针对这种情况,研究了软件定义的超密集网络下基于分布式和集中式两种方式的初始连接控制。提出了一种集中式的、稳定的、可负载平衡感知的关联控制算法来减少数据面的切换次数。这是一种统一的初始关联控制和负载均衡的管理方式。最后,评估了基于分布式接入和集中式接入的初始关联控制的依照切换次数的稳定性。结果表明,集中式接入的关联控制算法性能比分布式接入更好。     

基于博弈论的Femtocell双层网络的功率控制算法

在由Macrocell和Femtocell（家庭基站）组成的双层网络中,当Macrocell和Femtocell共享频谱资源时,两层网络之间必然存在信号干扰.文中考虑各Femtocell用户受其余用户的干扰总和是不相等的,将该干扰因子引入代价函数,提出了改进的基于Stackelberg博弈的功率控制方法,证明了该博弈不仅存在纳什均衡,且均衡点唯一.同时,考虑到在博弈均衡后,部分Femtocell用户的信干噪比（SINR）无法满足正常通信的最低SINR要求,提出一种基于自适应干扰控制算法,该算法通过控制部分Femtocell用户对宏基站的干扰,从而增加可正常通信的Femtocell用户数量.Matlab仿真结果表明,改进后的算法不仅能使均衡点唯一,而且提高了Femtocell用户的性能,同时能使更多Femtocell用户满足SINR下限要求.     

随机时滞模糊细胞神经网络均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函方法研究一类随机时滞模糊细胞神经网络平衡点的均方指数稳定性,并运用不等式技术、随机分析理论证明主要结果,最后给出例子验证结果的有效性.     

多小区认知无线电网络中基于非合作博弈的功率控制算法

功率控制技术是认知无线电网络的关键技术之一。本文对多小区认知无线电网络进行分析,建立非合作博弈模型,提出一种新的适用于多小区认知无线电网络基于非合作博弈的功率控制算法,分析指出了该算法存在唯一的纳什均衡,并通过数值仿真分析了该算法的性能,用户可以以相对较低的发射功率获得较高的效用和服务质量,具有一定的实用性。     

基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法

提出了一种基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法。此方法将神经网络内模控制技术应用到有源电力滤波器（ＡＰＦ）的控制系统中,同时针对ＡＰＦ控制系统中神经网络计算时延问题,引入了一个神经网络预测模型。仿真分析表明,这种控制方法补偿了系统滞后,能充分利用神经网络的自适应特性,有很好的控制效果。     

一种采用博弈论降低电力市场中市场力的方法

市场力的存在不利于电力市场的健康发展，应该尽一切可能的手段限制或降低市场力。简述了博弈论的基本概念，并设计了一种采用博弈论降低电力市场中市场力的方法。     

基于细胞状演化神经网络的黄河三角洲区域预测

将细胞状遗传算法（cGA）与反向传播（BP）神经网络相结合，构建了一个细胞状演化神经网络时间序列模型，以1984～2000年间的多时相遥感影像为主要数据源，应用该模型对黄河口地区陆地面积进行预测，并分析了其将来的演变趋势．结果表明，在2001～2010年间研究区域陆地面积将呈现增长与蚀退交替演变、增长高峰逐渐下降的趋势．     

基于HTML5游戏开发的研究与实现

作为下一代的Web标准,HTML5的功能不断细化并趋于稳定,并拥有许多引人注目的新特性。其中canvas标签的引入,使HTML5可以动态地生成各种图形、图表以及动画,已具备游戏开发的条件。与传统基于flash游戏开发不同的是,利用HTML5开发无需使用外部插件,基于浏览器的网页游戏,更加适合于使用HTML5开发。对此,本课题以家喻户晓的喜羊羊与灰太狼为案例,对HTML5游戏开发进行研究与实现。     

基于5G的无线携能通信技术研究与发展

无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景.针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角...