基站协作预编码中的用户及天线联合选择

基站协作预编码能支持的用户数往往受到天线数的限制,因此需要对用户进行选择.此外,为了进一步减小对其他用户的干扰,还可以对接收天线进行选择.因此,文中以最大化系统和容量为准则,提出两种基站协作系统中的低复杂度次最优用户及天线联合选择算法.一种是基于容量的算法,另一种是基于范数的算法,这两种算法都利用贪婪的思想在进行用户选...     

译码转发系统中一种半分布式用户选择策略

针对译码转发系统中传统的用户选择策略复杂度过高的问题,提出一种半分布式用户选择策(SDUS策略).该策略以最大化系统瞬时互信息量为目标,引入中继选择的判决门限,并根据此门限生成协作集,目的节点从协作集及源节点(当协作集为空集时)中选择信道质量最好的用户作为协作节点.SDUS策略不仅能够显著降低系统的运算复杂度,还能够改善系统的中断性能.仿真实验表明,当信噪比为20 dB且系统中的中继节点数为120时,SDUS策略的运算开销仅约为机会中继策略和选择协作策略的39.5%和51.1%.     

延迟CSI反馈下的协作NOMA系统用户选择方法

为了提升多用户协作非正交多址接入(Non-orthogonal multiple access,NOMA)网络在信道状态信息(Channel state information,CSI)反馈延迟下的性能,提出一种近用户选择策略,目标是在满足所选近用户服务质量约束的同时最大化远用户的信息传输速率.分析了反馈延迟影响下,网...     

一种增强型选择放大转发机会协作分集协议

针对协作分集系统中放大转发协议存在的噪声放大问题,提出了一种增强型选择放大转发机会协作分集协议.该协议首先在多个中继中选择最优的中继,然后目的节点对源节点第1步广播的信息做出成功、半成功和失败3种反馈,源节点和最优中继节点根据反馈信息分别采取非协作传输、源节点重传和中继放大转发3种方式,由于加入了源节点重传,因此减少了中继放大转发次数及噪声的放大.理论分析和仿真结果表明,当中断概率为10-3、中继个数为4时,与增强型放大转发机会协作分集协议相比,该协议约有0.4dB的信噪比增益,并且达到了和理想分布式空时码相同的分集-复用折中.     

协作网络中基于干扰分析的协作建立机制

针对协作通信中调度复杂度和干扰问题,提出一种基于协作分集和用户干扰的折中分析算法。该算法首先分析协作与非协作模式下中断概率与干扰的关系,然后分析在不同传输距离和干扰强度下中断概率的变化情况,通过对两种模式下中断概率的对比,制定出一个协作建立的判断方法。最后仿真结果表明,协作通信在传输节点稀疏分布的情况下中继节点协作是有益的,反之,在网络密度大的时候,非协作则更好。     

一种混合协作NOMA系统的缓冲辅助中继选择方案

为了提高系统的中断性能及分集增益,研究了一种混合协作非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)系统。系统包含一个基站、K-1个配有缓冲器的中继、一个配有缓冲器的近端用户和一个远端用户。其中,基站与近端用户可通过直传方式进行通信或由中继协作通信,而与远端用户通过近端用户或中继进行协作通信。针对该混合协作NOMA系统,提出了一种缓冲辅助中继选择方案,能够基于信道状态信息和缓冲器状态,选择近端用户或最佳中继进行协作传输。推导了系统中断概率和平均包裹时延的闭式表达式,给出了高信噪比下的分集增益。证明了当最大缓冲单元数不小于3时,所提方案能达到满分集增益2K。仿真结果表明,相对于基准方案,所提方案在系统中断概率与时延之间可以实现更好的折中。     

OFDMA用户协作系统的自适应资源分配

针对OFDMA用户协作系统,为提高频谱效率,提出基站不间断地发射信号,中继用户将基站在第一时隙发射的信号以DF方式在第二时隙转发给目标用户的协作传输方案,从而在2时隙对目标用户构成具有空间分集。以效益和最大为目标,提出根据业务特性合理设计效益函数,并采用拉格朗日对偶方法实现联合子载波、功率分配和中继选择的优化方案。仿真结果表明,相对于已有方法,该方案提高了频谱利用率且更有效地满足了用户需求。     

机会式网络编码的用户协作

在两用户相互协作向基站传送数据的无线通信环境下,研究了基于机会式网络编码的协作策略:发送数据的用户节点把正确接收到的伙伴信息与自己将要发送的原始信息进行异或相加后再编码(或把两组信息先编码后再异或相加),然后将所得数据再发送出去。在假设所有的信道都存在衰落现象下,给出了传统的协作传输和机会式网络编码的协作传输策略下系统中断概率公式。仿真结果说明,相对于非协作传输与传统的协作传输,机会式网络编码协作策略具有较好的性能。     

基于用户协作的频谱感知方案及检测概率分析

通过认知用户间的彼此协作,可以使得认知无线网络获得明显的空间分集增益,从而显著改善认知无线电系统的感知性能。由此,提出了2种基于放大重传和解码重传的协作频谱感知方案,并且在瑞利衰落环境下对所提方案的检测概率性能进行了理论分析,给出了非协作感知和协作感知的检测概率的解析表达式。根据理论推导得到的检测概率解析式,对3种频谱感知方案进行了数值仿真实验。结果表明：在虚警概率一定的情况下,协作感知方案的检测概率明显大于非协作方案,这也说明了用户协作为认知无线网络带来了可观的性能增益。     

一种在宽带无线网络环境下的协作分集方法

协作通信可以使单天线的移动终端共享它们的天线而产生虚拟多发射天线阵列以获得发射分集.提出了一种在频率选择性衰落信道条件下的协作分集方法,信宿不仅利用转接节点转发的信号而且还利用了信源直接传来的信号来进行解码.通过计算机仿真,比较了考虑信源到信宿的直接传榆的协作方法和未考虑信源到信宿的直接传输的协作方法的误比特率性能.结果表明,考虑信源到信宿的直接传输可提高系统的协作分集增益.     

承包商项目管理联盟合作伙伴的选择

联盟合作伙伴的优化选择是承包商工程项目管理联盟组建过程中的一个关键问题,它直接关系到动态联盟最终的成败．综合考虑影响建筑承包商联盟模式伙伴选择的诸多因素,兼顾各因素之间复杂的关系,提出适合我国现状的承包商工程项目管理联盟模式伙伴选择的3阶段模型．     

协商式层次分析法在虚拟企业寻求合作伙伴中的应用

随着全球市场竞争加剧、产品更新换代加快、高新技术更迭加速,同时顾客对产品期望值增大,虚拟企业联盟应运而生。对于虚拟联盟如何寻求企业合伙人,提出了一种协商式层次分析法,以使企业联盟能更紧密地合作,寻求企业之间的互赢。     

虚拟企业组建过程中的制造伙伴选择方法

制造伙伴选择问题是虚拟企业组建阶段中的一个重要决策问题,对于虚拟企业的性能有着重大的影响。提出了一种运用动态规划法来解决虚拟企业制造伙伴选择问题的数学模型。     

无线协作网络中存在干扰时的中继选择协议

针对无线协作网络中共道干扰影响中继选择的问题,提出一种存在干扰的中继选择协议(RSI).该协议以最小化系统中断概率为目标,选择具有最大瞬时端到端信干比的中继节点转发源节点信息,并且在考虑直接传输时,目的节点采用选择合并策略合并直接传输和中继传输,从而充分利用空间分集增益,降低了系统的中断概率.RSI协议不需要中继节点之间交互信息,通过竞争的方式完成数据传输,节省了系统开销,具有较好的实用性.仿真结果表明,在瑞利信道中,当中继节点个数为4、中断概率为10-2时,与最大最小中继选择协议相比,RSI协议能够取得约3~4 dB的信噪比增益.     

文本特征选择方法的改进算法

传统的互信息特征选择方法受边缘概率的影响较大, 可能产生稀有词的概率评估分高于常用词的评估分, 从而导致倾向于选择低频词条的现象。为此,在分析了几种传统的特征提取方法基础上, 通过引入分散度及平均词频两个参数, 将互信息方法与特征的词频相关联, 从而使互信息的分类更加准确。实验结果表明, 该方法使分类效果更好。     

协同认知网络中功率分配与协同节点选择

针对认知无线网络中次级用户通信性能优化问题,以最大化次级用户的传输速率为目标,研究引入协同通信的认知网络中协同节点选择和发送功率分配问题.通过引入中断概率增量因子,简化主用户接收机中断容量损失受限的约束条件,同时依据目标函数的不同将问题分解,对形成的原优化问题进行了有效求解.仿真结果表明,文中算法实现了最优的功率分配和协同节点选择,在保护主用户通信业务的前提下,有效地提升了次级用户的传输速率.     

网络联盟企业组建中的合作伙伴选择策略

在分析网络联盟企业合适的合作伙伴选择影响因素基础上 ,论述了合作伙伴选择的过程和步骤 ,制定了相应的评价内容 ;利用层次权重解析法将合作伙伴选择的定性因素的评价定量数值化表示 ,提出合作伙伴综合评价策略 ,并进行合作伙伴定量数值综合评价 ,探讨了模糊优先定序法进行模糊决策方法 ,确定了候选合作伙伴优先关系矩阵和量化评分标准 ;最后介绍了一个用于网络联盟企业合作伙伴选择决策支持的系统 ,实例证明其决策支持系统是可行的·     

一种基于改进动态联盟算法的多机器人协作捕猎方法

多机器人协作捕猎,不仅需要解决目标搜索、追赶和避障等基本问题,还需要设计最优任务分配机制,构建高效追捕联盟,以便快速地捕获猎物。综合考虑机器人和目标之间的各种相关属性,定义量化标准,构造辅助决策矩阵,建立动态联盟。然后将基于生物刺激神经网络的追赶策略用于联盟形成后的追捕过程中。仿真实验表明该算法具有较高的围捕效率。     

基于业绩评价的成本计算方法比较

不同的成本计算方法可能导致对管理当局作出截然不同的评价。通过3个例子来比较制造成本法和变动成本法下的利润,得出结论:在业绩评价中应根据企业的实际情况谨慎选择成本计算方法。     

多峰值函数优化的改进克隆选择算法

通过分析Castro提出的CLONALG算法在优化多峰值函数时存在峰值搜索能力弱、最优解易退化、收敛效率低等问题的根源,提出了一种基于记忆库小生境自适应克隆选择算法（MNACSA）。该算法首先采用小生境机制将种群分成若干类、分别从每个类中选出最优个体组成新种群;其次建立记忆库和自适应的高频变异率、且在库中引入最佳抗体抑制操作。对算法进行了分析和仿真实验,证明了该算法可以防止优秀个体退化、自动调节种群个体数目、提高优化效率、增强多峰搜索能力。