基于H_∞次优滤波器的TCP窗口控制器

针对网络拥塞问题,给出了一种基于H∞次优滤波器的TCP窗口控制器(HIF TCP).证明了基于网络微积分学的F-model NC控制器的非因果性,并利用H∞次优滤波器理论对其进行逼近.设计了一个理想的TCP窗口模型,根据Internet网络的实际特性,通过对网络带宽、往返时间的测量以及不可测状态值的有效的近似,得到了基于H∞次优滤波器的TCP窗口模型.ns仿真表明,提出的HIF TCP窗口控制算法能够较好地预测TCP窗口值,并且在双向瓶颈链路下依然具有较高的链路吞吐量和较低的队列延时.     

双圈图的零度集合

设G是,n阶简单图.G的特征值零的重数称为G的零度(记作η(G)).在此确定了所有n阶(n≥6)双圈图的零度集合是[0,n-4],并且刻画了n(G)=n-4的所有,n阶(n≥9)双圈图,以及η(G)=n-5的所有n阶(n≥10)双圈图.     

无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法

针对传统的功耗管理方法不能解决实际应用中汇聚节点能量资源有限而易成为网络瓶颈的问题,以及传统排队论的指数分布理论模型在处理无线网络业务流时无法准确描述自相似性问题,提出了一种无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法.首先理论推导了节点在各个休眠状态的休眠阈值,采用定数截尾样本的一致最小方差无偏估计方法得到汇聚节点在持续空闲时间长度上服从Pareto 分布的参数,在不影响网络性能的前提下,利用二维模糊控制器自适应地调整定数截尾样本选用窗口.实验结果表明,该方法在满足网络性能约束的前提下,经动态调整节点的体眠深度,可减少约40%汇聚节点的能量开销、30%的动态功耗管理切换时延,提高约56%的切换成功率,从而避免了汇聚节点易成为网络瓶颈节点的问题,有效延长了汇聚节点的工作寿命.     

基于ASP通用简单查询系统的设计与实现

如何从大量的信息中按用户的需求提取所需的数据是对信息系统最基本的要求之一.给出了一个能够在Web环境下实现表中信息任意查询的方法,并给出了部分关键实现代码.     

数据流窗口查询语义的局限性及改进方法

在数据流处理系统普遍使用滑动窗口查询模型来解决数据流的持续查询问题.对一些特殊的查询类型,在使用滑动窗口查询时无法完全达到查询要求,通过引入条件窗口对滑动窗口模型进行更一般化的扩展和改进,可以解决滑动窗口语义在处理这一类型查询中的局限性.     

排序集抽样下两样本相关参数的修正极大似然估计

排序集抽样是一种提高抽样效率的有效方法。然而,实际排序中不可避免会出现误差。这会对极大似然估计的结果造成一定的偏倚。文章基于排序集样本对传统的极大似然估计方程进行修正,讨论了修正的极大似然估计的性质,并进一步从渐进方差的角度说明了这一估计较传统方法更稳健。     

一种新的基于稀疏表征的二阶段欠定语音盲分离方法

提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号。在混叠矩阵估计阶段,利用类拉普拉斯窗口函数构造出一个新的势函数,根据基于势函数的聚类算法估计出混叠矩阵。在源估计阶段,针对1^1-范数方法的不足,提出了一种新的基于高阶统计特性的稀疏表征来进行源信号的估计——统计稀疏分量分析。仿真实验表明,和同类其他二阶段估计方法相比,本文所提方法分离结果的重构信噪比更高,分离性能也更加优越。     

基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘

离群数据挖掘是数据挖掘中的重要内容.本文针对时间序列数据进行离群数据挖掘方法的研究.在引入了基于局部离群点因子的离群数据挖掘方法与时间序列上滑动窗口基础上,将二者相结合,提出了基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘算法,并将算法应用于海表温度数据得到海表温度的异常之处.     

通信网中窗口流量控制的随机Petri网分析

本文将随机Petri网与排队论相结合,对分组交换网中的窗式流量控制机理进行了描述与分析,建立了窗式流量控制机理的随机Petri网模型,并给出了随机Petri网模型的可达图及状态转移方程.     

支持复杂语义的数据流滑动窗口连接建模和查询优化

数据流连接操作的执行方式直接影响到查询执行的效率和结果的正确性.在STREAM项目流化方法的基础上,对复杂应用下的数据流滑动窗口连接的准确语义进行了分析和建模,以时间窗口连接的增量维护为例提出了两种改进的基本维护策略,给出了针对元组窗和分组窗的维护方法,讨论了根据参数和环境的不同进行适应性的维护.实验证明了在不同的窗口、流速和选择度下,适应性地选择不同的优化算法会达到最优的处理性能.