一种新型的多址接入中继协作方案

现有多址中继协作方案的编码增益有限且用户之间不能相互辅助,为此,文中提出了一种结合网络与信道编码的多址中继协作方案:在中继端利用网络编码将不同用户的编码冗余同时转发,目的端通过对某个用户信息的正确译码恢复出其他用户的编码冗余.通过对译码错误事件概率的分析,推导了该方案的中断率与误码率近似值表达式.仿真结果表明,随着信噪比的提升,文中方案可获得比编码协作更好的中断率和误码率性能,同时信噪比较高的用户还可辅助提升信噪比较低的用户的性能.     

基于G/G/1排队模型的802.11 DCF延迟分析

针对现有802.11 DCF分析模型在进行退避机制分析时不考虑周围节点状态的不足,提出了一种非饱和情况下IEEE 802.11 DCF协议的性能分析方法,推导出了以802.11 DCF为媒体访问控制(MAC)层协议的单跳无线网络中,MAC层的分组延迟及其抖动表达式,并分析了不同分组到达速率、节点数和退避窗口大小对MAC层分组冲突概率、延迟及其抖动的影响.仿真结果表明:MAC层的分组冲突概率、延迟及其抖动随着分组到达速率、节点数的增加而增加;以冲突概率的增加为代价,减小最小退避窗口可以减小MAC层的分组延迟及其抖动.     

并形系统的3种网络DEA模型与应用选择

网络数据包络分析模型可以用来同时测算决策单元的系统及其每个子系统的效率.现有的网络数据包络分析模型可以分为独立模型和关联模型两类,且主要以并形和链形这2种基本网络结构为对象,研究其规模报酬不变假设下的效率评价问题.根据实际情况,将给出半独立并形系统的效率评价方法,并在规模报酬可变的假设下,建立一个并形关联网络DEA模型,用来测算纯技术效率和规模效率.对独立、半独立和关联网络DEA 3种模型的比较研究发现:独立网络DEA模型不符合管理实践;尽管半独立网络DEA模型具有实践背景,但理论分析和实证研究表明该模型应用价值有限;而关联网络DEA模型不仅具有实践背景,而且与其他模型相比系统效率评价结果具有较强的可分性,这些特质使其有理由成为目前并形系统效率评价的首选模型.     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.     

多源多宿组播网络线性网络编码的优化构造

针对多个源点需要同时组播数据至所有宿点的多源多宿组播网络,给出了采用线性网络编码实现数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法。通过添加一个虚拟源点以及该虚拟源点至所有源点的虚拟链路,形成了一个含有约束条件的单源组播问题,借助于这个单源组播问题,建立了求各源点组播率的数学模型,该模型是一个组合优化问题--背包问题,并给出了基于遗传算法的实施方法。然后运用实现单源组播连接的线性网络编码构造技术确定各信道的编码矢量。理论分析和仿真测试结果表明,本文提出的方法是可行的。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

基于免疫系统的无线传感器网络性能优化

根据免疫系统B细胞和T细胞模型,建立人工免疫系统与无线传感器网络间的相似关系,提出一种邻域节点选择算法,以判断传感器节点是否被激活。由于事件信息传递到汇聚节点会产生偏差,利用时空相关理论和自适应最小均方误差滤波算法,建立偏差与激活节点数目及偏差与节点通信频率之间的关系,确定传递事件信息所需最少激活节点数和最佳通信频率。不同条件下仿真结果表明,这种无线传感器网络优化策略能起到减少节点数目、降低通信频率及节约能耗的效果。     

基于系统聚类的北京气温变化过程遍历特征分析

气温变化过程遍历性研究是中长期气象预报的基础.以北京地区气温过程为例,分别研究了北京月最高气温、最低气温、平均气温序列的遍历特征.首先,基于系统聚类分别将各类气温以月为个体进行聚类;其次,以类为单位通过自相关图排除周期性序列,利用ADF检验其余序列的平稳性;再次,对通过平稳性检验的序列进行遍历性分析,包括均值遍历与协方差遍历两方面.研究结果表明,北京6、7、8月份最高气温月际年变化序列有均值遍历性特征,4、10月份最低气温序列则有过程遍历性.从长期趋势看,两类气温序列都围绕其均值上下波动,在4、10月份最低气温的月际年变化序列中,前期气温值对后期气温变化的影响是相对稳定的.最后,还开展了印证性分析和挖掘性分析,从遍历性的角度,佐证了前人的一些研究成果.