Ad Hoc网络中支持拥塞控制的速率自适应协议

Ad Hoc网络中节点需要竞争共享信道,容易使部分节点发生拥塞而丢弃部分分组,造成带宽资源浪费。为了更有效地利用Ad Hoc网络物理层的多速率能力,提出了一种支持拥塞控制的速率自适应协议,引入了可变发送窗口机制,接收节点根据信道质量选择可用的最高传输速率,并根据其队列拥塞程度控制发送端节点的发送窗口,发送节点按照发送窗口的大小连续发送多个数据帧。仿真结果表明,该协议能够充分利用信道条件,在网络重负载的条件下,饱和吞吐量提高80%,并能够调整拥塞节点的分组进出速率,有效地控制了网络拥塞。     

多速率混合系统的符号化可达性分析

针对目前还没有专门的数据结构处理多速率混合系统的符号化可达性问题，定义了多速率区域来表示和处理多速率自动机的无穷状态空间，从而把多速率混合系统的符号化可达性分析等价地转化成多速率区域上的3种操作，即并操作、变量重赋值操作和控制状态上的时间流逝操作．从理论上证明了多速率区域在这3种操作上的封闭性，同时定义了矩阵数据结构不同上限矩阵（DCM），并用其存储多速率区域，这样就得到了一种专门处理多速率混合系统符号化可达性分析的数据结构．理论上证得，DCM可以大大降低可达性分析算法的复杂度．     

基于max-min公平性的Overlay组播速率分配问题的研究

由于IP组播需要进行路由器升级以及在可靠性和拥塞控制方面的不成熟,Overlay组播网络作为构建组播服务平台的另一个可行途径逐渐成为研究热点。针对实时多媒体应用对带宽需求的异构性,研究了异构环境下Overlay网络中多速率组播在max-min公平性下的速率分配问题,提出了一种分布式算法,可对于任意给定的Overlay组播树实现max-min速率分配,优化网络的资源利用率。     

Fair Resource Allocation in Networks with Coexisting Unicast and Multirate Multicast Flows

To maximize the aggregate user utility in networks with both multirate multicast and unicast traffic, a unified convex program formulation of the problem is used to integrate multicast and unicast sessions into a common framework, which also takes into account the heterogeneity of multicast receivers. By applying a penalty function approach, a heuristic rate control algorithm is derived. In the distributed implementation of the algorithm in IP networks, core routers employ Random Early Detection (RED) to mark packets in the case of congestion; end-users analyze congestion feedback information and update their rates to calculated optimal values. With an appropriate choice of utility functions and parameters, multicast and unicast sessions can share network resources in the proportional fair manner. Simulation results prove the algorithm‘ s effectiveness. Study is also done on the effect of bandwidth discretization density upon resource allocation fairness in a layered multicast scenario.     

基于子空间方法的非均匀多采样率系统辨识

针对非均匀多采样率系统的建模问题,根据因果关系,建立了非均匀多采样率系统的状态空间模型.对于含有提升变量的状态空间模型,提出基于子空间技术的辨识方法.首先,由系统的输入输出数据建立由Hankel矩阵组成的扩展状态空间方程;其次,利用斜交投影的原理,以及奇异值分解,通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量;最后,通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵.该方法简单有效且对初值具有鲁棒性.仿真实例验证了方法的有效性.     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果,提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,然后把该模型应用于最近邻数据关联算法,并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态,有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明,该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

Fusion of multispectral and panchromatic images using multirate filter banks

In this paper, an image fusion method based on the filter banks is proposed for merging a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image. Firstly, the filter banks are designed to merge different signals with minimum distortion by using cosine modulation. Then, the filter banks-based image fusion is adopted to obtain a high-resolution multispectral image that combines the spectral characteristic of low-resolution data with the spatial resolution of the panchromatic image. Finally, two different experiments and corresponding performance analysis are presented. Experimental results indicate that the proposed approach outperforms the HIS transform, discrete wavelet transform and discrete wavelet frame.     

BLDC位置伺服系统的离散滑模输出反馈控制

研究了有界不确定离散时间系统的输出反馈滑模控制设计问题。提出一种基于多速率采样输出反馈和幂次函数趋近律的离散滑模控制方法,并将研究结果用于设计无刷直流电机位置伺服系统。该方法仅需已知位置信号即可完成位置伺服系统的设计。理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器可以消除系统抖振,并使伺服系统具有良好的跟踪能力和强鲁棒性。     

Parameter estimation for multirate multi-input systems using auxiliary model and multi-innovation

The multirate multi-input systems have different updating periods and sampling periods such that the conventional identification algorithms cannot be used to identify such multirate systems. By using the auxiliary model identification idea, the multiinnovation stochastic gradient algorithm is developed to estimate the parameters of multirate systems. Finally, an illustrative example is given to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

多速率敏感无线多跳网中最小化延迟多播路由

针对物理层提供的多速率传输特性,研究了最小化多播延迟的问题。其主要思想是上游节点将对数据包的一次低传输速率广播换成若干次传输速率不同的广播,达到最小化多播延迟的目标。首先将该问题模型化为一个最优化问题,然后提出了一个分布式最小化延迟的多播路由DMDMR算法,并且证明了该算法能够取得最优值。大量模拟实验结果表明,与上游节点对数据包只进行一次广播的经典技术相比,DMDMR算法可降低多播延迟17%以上。