基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱接入算法

为解决认知无线网络中宽带频谱感知模式的计算量大和感知时间延长等问题,提出了一种基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱感知算法。在宽带频谱感知的基础上,设定选择条件,对信道的期望传输速率进行比较,确定需要感知的信道,以实现减少认知无线网络次用户系统的信道感知时间和感知计算量的目标。经过仿真实验分析对比表明,该算法可以有效地平衡次用户系统吞吐量最大化和主用户系统的干扰之间的矛盾。     

三叉树形冲突分解算法研究

提出一类新的三叉树形冲突分解算法,并对随机多址系统中信息分组冲突分解进行了研究,给出了冲突信息分组平均分解次数的解析式及动态吞吐量和静态吞吐量的解析式.     

带冲突检测载波监听多路访问技术的性能分析

从CSMA／CD的原理出发,分析了网络吞吐量和网络负载之间的关系,并计算出实际网络最大吞吐量的数值．     

DSR路由信息存储的无线TCP性能改进方法

当使用TCP业务作为负载时往往会影响TCP性能。这是由于在多路径传输时频繁的帧失序会造成发送端不必要的超时重传,严重影响TCP性能。本文提出了一种路由信息存储策略,在发现路由中断时发送端进入”冻结”状态,当判断帧丢失是由路由中断引起后,使用存储路由信息,避免由于频繁重新发起路由请求造成TCP性能下降。试验证明,使用基于路由信息存储方法在节点运动剧烈时,可以有效地提高无线TCP性能。     

季节性变动影响下的上海港集装箱吞吐量预测

港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度.     

多通道多业务媒体接入控制协议研究

提出了一种优先级控制的多通道多业务随机接入协议,协议将信息分组按照优先级高低顺序从空闲信道中随机选择信道发送,理论分析和仿真实验表明,该协议能提高系统资源利用率,并优先为高优先级业务提供服务,是一种有效的多通道多业务MAC协议。     

基于博弈论的D2D通信资源共享算法

针对目前端对端(D2D)通信资源共享算法无法解决资源利用率和信道干扰之间矛盾的问题,为了改善D2D通信性能,设计一种基于博弈论的D2D通信资源共享算法.该算法将通信系统吞吐量作为目标,通过引入博弈论实现各用户间的通信资源共享,使通信链路之间合理地分配资源,减少信道之间的干扰,提高蜂窝链路的通信质量.与经典D2D通信资源共享算法进行对比实验结果表明,该算法明显提高了D2D通信质量,提升了信道利用率,系统总吞吐量得到大幅度提高.     

胰升血糖素样肽-1受体激动剂高通量筛选细胞模型研究

为建立GLP-1受体激动剂的高通量筛选方法,将GLP-1受体质粒和报告基因质粒(3×CRE/3×MRE/SRE-LUC/pGL3)按照1∶5的比例共转染到CHO细胞中,建立GLP-1受体激动剂筛选细胞株。利用GLP-1内源激动剂探索和优化每孔细胞接种密度、荧光素酶表达时间、Bright-GloTM试剂用量、DMSO浓度等筛选条件,建立可靠的筛选方法。当细胞数目为4×104个/孔,激动剂孵育时间为8 h,Bright-GloTM试剂4倍稀释,每孔DMSO终质量分数小于1%时,系统Z′-因子为0.75。利用此模型对中药提取物库进行检测,发现有5个样品显示出活性。结果表明,该模型能够用于GLP-1受体激动剂的高通量筛选。     

基于分层抽样的高速网络吞吐率测量

在测量精度要求较高时,随机抽样流量测量的样本容量仍然很大,仍会造成一定程度的资源负担和测量开销上的问题.针对前面这种简单抽样策略的局限性,提出了一种基于报文分层抽样的高速网络吞吐率测量技术,并对分层抽样参数的选取及其理论进行了探讨;从网络吞吐率测量的角度对分层抽样与简单随机抽样的测量性能进行比较.结果表明,在相同样本容量的情况下,分层抽样测量精度几乎平均是简单随机抽样精度的9倍,且算法复杂度仅为O(n),有效解决了高速网络测量环境中测量效益不高的问题.这种基于分层抽样的测量技术还可以用于其他网络流量参数的测量.     

OFDMA系统中满足不同时延要求的跨层资源分配算法

针对OFDMA系统下行链路资源分配和调度问题,提出了一种跨层子载波和功率联合分配算法。其优化目标是在保证每个时延敏感用户的平均时延要求的条件下,最大化时延不敏感用户的长期平均吞吐量。该算法首先根据时延敏感用户的时延要求、队列状态和信道状态进行子载波和功率联合分配,即每分配给一个子载波后就立即用最优的功率分配算法在该用户内部进行一次子载波功率分配,以满足其平均时延和比特溢出率(QoS);然后将剩余系统资源根据对平均速率提高贡献最大原则对时延不敏感用户进行子载波和功率联合分配。仿真结果显示,该算法不仅保证所有时延敏感用户的QoS和用户间平均时延的公平性,还在系统的平均吞吐量和满足用户的不同时延要求之间达到一个很好的平衡。