Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

小波包在可控震源地震信号时延估计中的应用

在可控展源地展勘探信号处理中，利用发射信号和反射信号之间的时频分布相似性，提出了用小波包变换时频分布的二维相关算法，估计接收信号中各个反射信号分量的时间延迟。该方法能从信噪比为-4dB的接收信号中难确地对反射信号进行检测和时延估计。     

不耐烦等待信元的优先权排队

研究具有两类信元的带优先权的M／M／1排队系统，两类信元到达为相互独立泊松过程，两类信元分别在各自有限的缓冲区中排队，第一类信元较第二类信元具有强占优先权，同时第一类信元是不耐烦的．笔者采用矩阵分析的方法给出了两类信元各自的稳态分布，并作了相应的性能分析。     

时延驱动的门阵和标准单元布图系统——Tiger

Ｔｉｇｅｒ可以完成从布局到详细布线的整个布图全过程。在整个布图过程中，根据ＲＣ延迟模型计算所有连线的延迟，并把整个芯片的时延最小作为优化目标。在Ｔｉｇｅｒ系统中，应用了性能驱动的布局和总体布线算法、ＤＲＡＦＴ通道布线算法和基于垂直通道模型的走线道分配算法。实验结果表明，Ｔｉｇｅｒ的布图速度要比ＴｉｍｂｅｒＷｏｌｆ６．０快很多。它在保证芯片性能的同时，其芯片面积与ＴｉｍｂｅｒＷｏｌｆ差不多。     

一个时延约束的动态组播路由算法

分析了时延约束的动态最小代价组播路由问题，然后基于贪婪思想设计了一个动态组播树生成算法DCDG（Delay—Constrained Dynamic Greedy Algorithm），用于在动态环境下构造时延约束的低代价组播树。该算法通过节点动态贪婪地选择满足时延约束的最短路径加入组播树来降低代价；若时延不满足要求，则通过合并DDSP（Destination-Driven Shortest Path Algorithm）最小时延路径来产生一个满足时延约束的低代价组播树。仿真实验表明：DCDG算法动态生成的组播树代价较低、性能稳定，而计算复杂度仅为O（n）；在严格的时延约束下会话成功率高。     

顾客有休假期的排队系统的研究及其改进

本文通过对实际服务排队系统的详细分析,利用排队论的相关知识建立了服务排队系统对应的两种数学模型,针对这两种数学模型进行了详细的分析和推导,得到了顾客有休假期的排队系统的一些公式和结果.在现实生活中可以利用本文的结论来改进某些服务业的排队系统,在不改进服务系统的情况下实现顾客在排队中的休假,提高顾客的时间利用率,改进顾客对系统的满意程度.     

基于时延估计波束形成预处理的实时语音盲信号分离研究

针对现有盲信号分离算法,在真实环境下性能会降低及计算量大而难以实时处理的局限性,提出一种将基于时延估计的波束形成与一种简单的去相关盲分离算法相结合的分离方法.在波束形成中,首先用互功率谱相位法对信号源到达传感器阵列的相对时延进行估计,然后进行延时对消,在此基础上再进行盲信号分离,并将该去相关盲分离算法推广到频域进一步降低计算复杂度.仿真实验表明,该方法简单可行并使得分离效果显著改善.     

具有负顾客的GI/M/1休假排队模型

在Neuts提出的“矩阵几何解”的基础上，针对GI／M／1排队模型中可能出现的干扰因素，提出了研究具有负顾客的GI／M／1休假排队这一模型．其中服务规则为先到先服务，休假策略为空竭服务多重休假，负顾客一对一地抵消队尾的正顾客(若有)，由矩阵几何解方法成功求得了稳态队长分布的概率母函数的表达式，并对所得结果进行了推广．     

RED算法的分析及其在FPGA中的实现

拥塞检测与拥塞避免算法是实现IP网络QoS的重要措施之一.随机早检测算法通过计算TCP流的平均队列长度,进行适当的概率丢弃分组,从而有效地避免了由TCP流导致的网络拥塞.该算法因其具有较低的时延、较高的吞吐量和较好的公平性而被广泛采用.首先详细阐述了RED算法的基本原理,通过对算法的理解和分析,提出了一种有效的和可行的FPGA实现方案,该方案在遵循算法原理本身的同时,以相对较少的硬件资源和快速性实现了RED算法.     

SMAP/INID/1系统的瞬时队长分布

研究了一个有如下特征的排队系统:该系统的到达间隔及服务时间均为相互独立的随机变量,但不一定同分布.特别地,到达间隔分布与系统的瞬时输入量有关.这个系统是GI/G/1系统的拓广.该系统的瞬时队长过程一般不是一个马尔可夫过程,难于直接求取它的分布.利用补充变量技术,可以得到一个多维马尔可夫过程,使得上述系统的瞬时队长过程构成多维过程的一个分量过程,这样,便可借助马尔可夫过程理论及马氏骨架过程理论,得到一组柯尔莫哥洛夫向后方程及向后方程组,导出排队系统的瞬时队长分布的积分表示.在各到达间隔与服务时间均具密度函数的条件下,该积分表示的被积项能够递归地求取.此结论类似于A.S.Alfa等处理GI/G/1系统时所得结论.