3G LTE上行多小区优化调度算法

上行多小区优化调度算法基于小区间干扰的理论分析结果,提出了一套整体的多小区优化的方案,与传统3GLTE(LongTerm Evolution)系统中的比例公平算法相比,该算法充分考虑了小区间干扰,使系统吞吐量和用户吞吐量公平性两方面性能都有了明显的改善.     

卫星数据中继天线的跟踪规律研究

用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律研究是一个基本的、十分重要的问题.从工程应用角度研究了用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律.首先对研究中涉及的坐标系进行了定义.基于开普勒轨道运动方程推导了一套数据中继天线跟踪中继卫星的角度及其变化角速度的数学模型.通过这套模型可以推算用户星跟踪数据中继卫星时中继天线转动的方位角和俯仰角的变化规律.最后通过仿真算例的结果分析验证了模型的正确性.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。     

不同公平偏好下最优订购周期和延迟支付期决策

在实际商业活动中,公平偏好会影响供应链成员的决策行为,针对现有延期支付的文献中,尚未考虑FS公平偏好模型、BO公平偏好模型分别对延迟支付期和订货周期的影响,分别构建了公平中性、FS公平偏好模型和BO公平偏好模型下零售商主导的Stackelberg博弈模型,提供寻找各种情况下模型的最优解的办法,利用数值算例,对关键参数进行灵敏度分析。研究表明：①BO公平偏好模型下,供应商最优延迟支付期大于公平中性下供应商最优延迟支付期;公平中性下,供应商最优延迟支付期大于FS公平偏好模型下供应商最优延迟支付期。②FS公平偏好模型下,零售商最优订货周期大于公平中性下零售商最优订货周期;公平中性下,零售商最优订货周期大于BO公平偏好模型下零售商最优订货周期。③FS公平偏好模型下,供应链各成员的利润低于或等于公平中性模型下的利润。④BO公平偏好模型下,供应链各成员的利润高于或等于公平中性模型下的利润。     

基于读者偏好变化的高校图书个性化推荐方法

提出了一种根据读者借阅行为记录和图书信息来观察高校读者阅读偏好随着时间变化的思路,并借助二分网络结构特性,提出了测量偏好变化特征的计算方式及其作为推荐客体结合传统图书推荐算法的混合推荐方式。同时,使用上海交通大学图书馆图书借阅历史数据展示了偏好变化计算结果和结合偏好变化的混合推荐方法相比传统推荐方法的优越性。     

一种战场态势图形指挥系统的多通道整合模型

人机交互技术是实现战场指挥控制系统的核心技术,多通道交互则是实现自然、高效的人机交互的关键技术。在建立多通道战场指挥系统模型的过程中,本文针对多通道整合问题,分析了多通道交互任务的特点,提出了一种基于元动作的多通道整合模型,将多通道任务根据一些关键动作和冗余属性信息分解为一组元动作,整合成功与否以相应元动作特征结构的完整提交为判据,解决了多属性用户动作的任务槽选择问题。使用了事件分类表和元动作槽表,将交互任务知识与多通道整合分开,并在整合过程中采用了多种融合方式相结合的方法,使整合过程能及早生成反馈,又不会产生不必要的回溯。最后给出了基于该模型的交互技术设计规则以及模型示例。     

关于传递性偏好断面规模的比较分析

文章在分析传递性偏好断面规模问题的起源的基础上，探讨满足Coombs条件和Black条件的传递性偏好断面规模问题，通过分析满足Coombs条件和Black条件偏好序的表示形式，给出Coombs条件和Black条件下的传递性偏好断面规模的计算式，并对满足Coombs条件和Black条件的传递性偏好断面规模进行比较，所得结论表明：Coombs条件和Black条件虽能确保过半数规则的有效性，但却限制了个体的自由选择，但与Coombs条件相比，Black条件对个体自由选择的约束相对较弱。     

虚拟环境中一种基于密度聚类的区域划分算法

为支持虚拟环境中大规模用户共享资源,需解决虚拟空间中用户集合划分问题,即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互,可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配,但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路,提出一种基于密度聚类的改进型划分算法(DCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子,提出了基于移动视窗方法的密度聚类方法。同时,提出不一致性事件的概念以验证所提方法的有效性,并给出了实验结果。