一种保证EPON中DBA公平性的算法

动态带宽分配是以太网无源光网络(EPON)系统的一个重要研究领域,文章提出一种在EPON系统中保证动态带宽分配公平性的新型算法.该算法计算量适中, 同时兼顾了动态带宽分配的效率和公平性.文中通过推导给出了最优算法,并在模拟流量下进行了仿真,通过与已有算法的对比,证明其有很好的性能.     

支持分布式EPON接入结构的DBA算法的研究

文章分析一种改进的基于分布式的以太网无源光网络的接入结构.根据该结构的特点.在IPACT取制DBA算法的基础上进行改进.设计了两种DBA算法,一种是支持ONU传输的顺序DBA算法.另一种是支持全局考虑机制的DBA算法.     

优化的EPON多播QoS DBA实现研究

使用经济模型定义了一个基于多播业务的网络属性、用户属性和市场属性的多播QoS优先级算法,基于多播QoS优先级,实现对多播业务动态的带宽分配,较好地解决了传统的基于网络优先级的QoS DBA机制"低效益问题"和"高丢包率"问题.对无序和变长的Ethernet下行以太帧进行了基于QoS优先级别有序和定长改进,有效消除了时延抖动问题.仿真实验结果很好地验证了本机制的优点.     

一种保证EPON系统QoS的预估DBA算法

文章提出一种保证以太无源光网络(EPON)系统服务质量(QoS)的预估动态带宽分配(DBA)算法,该算法把多个子周期组合为一个超周期,在超周期中预估各级业务带宽,然后在子周期内参考预估值进行带宽分配;并对用户上行数据进行接入管理,维持QoS的稳定.实验结果表明,该算法既能保证各级业务的带宽利用率和时延要求,又能提供更加稳定的QoS.     

基于QoS的EPON系统动态带宽分配机制

通过阐述以太网无源光网络（EPON）系统信道传输数据方式以及动态带宽分配的工作原理,进一步研究了动态带宽分配算法（DBA）在EPON系统中的应用。提出一种基于服务质量（QoS）的EPON系统动态带宽分配机制,该机制根据不同业务的优先级和动态带宽分配算法,灵活地分配上行带宽,提高了带宽利用率,改善了服务质量。     

避免轻载惩罚支持多业务的EPON动态带宽分配

为了支持语音、视频和数据等多业务接入,以太网无源光网络(EPON)动态带宽分配算法需要保证不同业务的优先级以提供不同的服务质量(QoS)、减小实时业务时间延迟,这会带来轻载惩罚问题.针对该问题,文章提出一种基于多队列带宽分配方案,即光网络单元为不同优先级的业务分别申请带宽并引入预测机制.给出了具体算法并进行了算法仿真.仿真结果表明,该方案不仅能支持语音、视频和数据等多业务接入,还能从根本上避免轻载惩罚,通过预测可以进一步提高高优先级业务的QoS.     

一种在EPON中支持多业务接入的DBA公平算法

上行带宽的动态带宽分配是以太网无源光网络(EPON)系统的一个重要研究领域,文章提出了一种区分业务优先等级的动态周期轮询算法.该算法保证了高优先级业务的实时传输,同时为中、低优先级业务提供了基本的带宽,兼顾了动态带宽分配的效率和公平性.文中通过公式推导,给出了算法的具体实现过程,从理论上证明了新算法的可行性.     

在工业网中EPON的DBA算法研究

EPON系统中,上行数据传输的动态带宽分配（DBA）算法是关键技术之一。针对EPON在工业网络通信中的应用,对现有的DBA算法进行了分析和改进,以保证监控和报警等特殊业务的实时送达,消除交叉轮询的带宽浪费,并对该算法进行了仿真实验。仿真结果表明,该算法的带宽利用率高,业务时延抖动低,并且在低负载时无轻载惩罚现象。     

支持多业务的EPON动态带宽分配算法

EPON的关键技术之一是动态带宽分配(DBA)问题。为了支持语音、视频、数据等多业务和保证不同的服务质量(Qo S)和有效克服轻载惩罚问题,本文提出了一种支持多业务的EPON动态带宽分配算法。通过对ONU侧的业务按照优先级进行区分,对到来的业务按照严格的优先级排队,以此保证高优先级业务的时延要求;引入预测避免出现了轻载惩罚,在OLT侧预测高优先级业务的到来情况,为ONU多分配预测的带宽大小。实验表明,本文算法提高了网络的服务质量。     

一种用于EPON的新型DBA算法

分析了经典轮询算法的优缺点,提出一种保证QoS的新型DBA算法--DGPRA(Divided-period Grant Partly Reaving Arithmetic,分周期授权部分抢占算法).该算法基于轮询的思想,从实用的角度为业务进行了分类,对三种不同的业务提出了新型处理策略:对语音业务预留带宽,对视频和数据业务细分循环周期,分级循环.同时,这种算法中还引入了新的抢占机制.仿真结果表明:该算法有良好的时延特性,特别有利于保证高级业务的QoS.     

A fast exact least mean square adaptive algorithm

A general block formulation of the least-mean-square (LMS) algorithm for adaptive filtering is presented. This formulation has an exact equivalence with the original LMS algorithm; hence it retains its convergence properties, while allowing a reduction in arithmetic complexity, even for very small block lengths. Working with small block lengths is interesting from an implementation point of view (large blocks result in large memory and large system delay) and allows a significant reduction in the number of operations. Tradeoffs between a number of operations and a convergence rate are obtainable by applying certain approximations to a matrix involved in the algorithm. Hence, the usual block LMS appears as a special case, which explains its convergence behavior according to the type of input signal (correlated or uncorrelated)     

Improved least mean square algorithm based in satellite multi-beamforming

High-throughput satellites use multi-beam technology to achieve polarization isolation and spatial isolation to reuse frequency resources,resulting in increased traffic capacity,but this presents a higher demand for fast adaptive beamforming algorithms.In order to solve the shortcoming that the convergence rate and steady-state error can not be satisfied simultaneously when using the LMS algorithm,an improved least mean square algorithm was proposed,which used the statistical average gradient update to solve the problem of the formation of beam instability caused by the instantaneous gradient,which can speed up at the beginning of the beamforming and maintain a small error value after the convergence has reached a steady state.The use of 61-element hexagonal array phased array antenna to form a 7-point beam in an environment where high-throughput satellites have a strong rainfall attenuation was considered.The results show that the improved algorithm can greatly improve the convergence speed and obtain better steady state performance under the condition of only a small increase in complexity,which can be applied to high-throughput satellite beamforming technology with severe inter-beam co-channel interference in emergency communication scenarios.     

基于时变步长最小均方算法的射频干扰对消

针对同时同频全双工系统中射频域干扰对消收敛速度与对消比相互制约的问题,提出基于时变步长最小均方算法的射频自干扰对消方法.该方法在正交两路合成干扰对消方案基础上,利用Logistic函数非线性关系实时改变步长因子,在最小均方准则下实现两路衰减器的快速精确调整,完成自干扰信号的有效对消.最后,理论分析了该对消方法的收敛性和稳态失调误差,给出了收敛状态下能够获得对消比的闭合表达式.理论分析和仿真表明,该方法的收敛时间缩短为已有变步长对消方法的1/4,最终达到的对消比与已有方法相比提高了约5 dB.     

Logarithmic reweighting nonnegative least mean square algorithm

System identification based on least mean square (LMS) adaptive filters is effective due to their simplicity and robustness. Inherent physical characteristic of intended system usually make nonnegativity constraint desirable. In other words, imposing nonnegativity constraint on optimization problem leads to more feasible unknown parameter estimation. Hence, nonnegative least mean square (NNLMS) and its variants were proposed to adaptively solve the Wiener filtering problem considering constraint that makes filter weights nonnegative. In this paper, we propose a new variant of nonnegative least mean square for which its performance is analyzed both theoretically and experimentally. The proposed algorithm behavior is investigated in sparse system identification by Monte Carlo simulations in order to show validation of analysis and theory models. We compare our method with IP-NNLMS and NNLMS in order to prove the advantage of our proposed algorithm. Our proposed algorithm is also used in classification problem, and it is compared with entropy function-based online adaptive decision fusion (EADF) algorithm.     

Robust least mean square adaptive FIR filter algorithm

The authors propose a new robust adaptive FIR filter algorithm for system identification applications based on a statistical approach named the M estimation. The proposed robust least mean square algorithm differs from the conventional one by the insertion of a suitably chosen nonlinear transformation of the prediction residuals. The effect of nonlinearity is to assign less weight to a small portion of large residuals so that the impulsive noise in the desired filter response will not greatly influence the final parameter estimates. The convergence of the parameter estimates is established theoretically using the ordinary differential equation approach. The feasibility of the approach is demonstrated with simulations     

一种多业务接入的EPON动态带宽分配算法

EPON以其各方面的优点即将成为接入网的主流技术,但现有的EPON上行链路动态带宽分配算法还有很多不足之处。对结合EPON中的算法对现有的算法进行了改进,提高了带宽利用率和时延抖动。在对MAC进行描述的基础上进行了EPON系统仿真模型,结果表明：改进后的算法具有较高的带宽利用率和较EF业务时延抖动,与此同时,也明显降低了AF、BE业务的队列时延抖动。     

基于最小均方和递归最小二乘的有源滤波器谐波检测

针对当前有源滤波器谐波检测算法的精度低、运算量大、实时性差等不足,为了获得更加理想的谐波检测结果,提出了基于最小均方和递归最小二乘的有源滤波器谐波检测算法。首先针对锁相环获取输入信号运算量大、谐波检测时间长的难题,将过负载电流作为参考输入,加快有源滤波器的响应速度,然后基于最小均方算法和递归最小二乘算法快速、准确的实现谐波检测,最后在MATLAB 1204平台对本文算法的有效性和先进性进行了仿真验证性实验。 实验结果表明,本文算法得到了较高的有源滤波器谐波检测精度,能够提高有源滤波器的补偿性能,而且具有较快的动态响应速度,改善了算法的实时性。     

基于LMS的自适应智能天线研究

利用智能天线可以有效地减少多径效应所带来的影响,同时可以对干扰信号起到删除和抑制的作用,最终达到降低接收端误码率的目的.为达到这一目的提高系统的性能,文中提出了基于LMS的自适应智能天线,首先介绍了自适应智能天线的基本原理;其次,对最小均方误差算法和自适应滤波器作了详细的分析;最后,对文中提出的LMS自适应处理算法进行...     

基于最小二乘原理的相位测量算法

介绍了一种基于最小二乘原理的相位测量算法,讨论了算法实现方法和步骤.仿真结果表明该算法具有精度高、抗干扰能力强、硬件组成简单、数据处理量少等特点.     

EPON上行信道中的动态带宽分配算法研究

传统的EPON系统的上行动态带宽分配方案是类似于IPACT的基于时隙长度分配的,这样虽然使上行信道得到了充分的利用,但是由于包延迟变化较大,不适合实时业务的传送.文章提出了一种多级授权分离发送动态带宽分配算法,它可以为不同业务提供不同的服务质量,既满足了实时业务的需要,又在一定程度上提升了网络的利用率.通过仿真测试,发现这种算法均有良好的时延特性和较稳定的队列尺度,能较好地支持多业务优先级的EPON系统.