【摘 要】
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由于宏蜂窝和微蜂窝所构建的异构网络可以大幅提高网络的容量而成为未来移动通信的发展趋势,但是微蜂窝的引入增加了异构网中小区的数量,使得小区间同道干扰更加突出,成为限制异构网容量的主要因素,因此,需要研究有效的干扰抑制技术以增强网络性能。近年提出的干扰对齐技术能够获得干扰网络的最大自由度并可达其最优容量。为此研究了基于低秩干扰空间的多小区干扰对齐技术,然后将其推广到异构无线网络,提出了优化的异构网络干
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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由于宏蜂窝和微蜂窝所构建的异构网络可以大幅提高网络的容量而成为未来移动通信的发展趋势,但是微蜂窝的引入增加了异构网中小区的数量,使得小区间同道干扰更加突出,成为限制异构网容量的主要因素,因此,需要研究有效的干扰抑制技术以增强网络性能。近年提出的干扰对齐技术能够获得干扰网络的最大自由度并可达其最优容量。为此研究了基于低秩干扰空间的多小区干扰对齐技术,然后将其推广到异构无线网络,提出了优化的异构网络干扰对齐方案。仿真结果表明,优化后的干扰对齐技术能够有效提高网络容量并降低实现复杂度。
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针对Apriori算法扫描数据库的I/O代价和候选项集数目较多等问题,提出一种基于矩阵的强关联规则生成算法。该算法通过将事务数据库转换为0-1矩阵后对项集按照支持度计数非递减顺序排列,从而减少了候选项集的产生,同时实现置信度的高效计算。通过对实例和大数据量数据库的分析表明,该方法是有效的。
研究了根据点、线混合特征进行单目视觉定位问题,在给定物体坐标系中共面的两个特征点和一条特征直线的条件下,根据它们在像平面上的对应计算相机与物体之间的位姿参数。根据三个特征之间的几何位置关系,分两种情况给出问题求解的具体过程,最终将问题转换成求解一个二次方程问题,真实的工件定位实验验证了方法的有效性。该结果为应用单目视觉进行工件定位提供了一种新方法。
受Bastürk算法思想的启发,考虑多个邻域元素的影响,并采用完全稳定的细胞神经网络克隆模板设计方法,把1邻域扩展到2邻域和3邻域,将粒子群优化算法应用于模板学习。仿真实验表明,本算法不仅比经典的边缘检测算法更具优越性,而且比基于遗传算法和克隆选择算法的边缘检测效果更为有效,具有良好的应用前景。
分析了目前降载技术的不足,提出了一种面向挖掘流数据频繁项集的降载策略。该策略采用了基于元组出现频率的语义删除策略,优先删除出现频率相对较低的元组,从而有效解决了在挖掘流数据中的频繁项所遇到系统超载时出现的问题,同时采用了根据流数据产生速率自动地控制是否启动降载策略,有效地解决了降载的适应性问题。通过实验和分析,证明了该策略在流数据频繁项挖掘中的有效性。
提出了将固定变量与禁忌搜索结合的启发式算法来求解UBQP。此算法包含两个阶段:采用禁忌搜索得到一个参考解;根据该参考解固定或释放若干变量。选择固定变量还是释放变量由搜索的历史信息决定。此算法动态地在禁忌搜索与固定或释放变量这两个阶段之间交替进行,直到停机条件满足为止。用提出的算法对国际文献中公认的15个难算例进行实算测试,得到了全部测试算例的最优解。实验结果表明,该算法是求解UBQP的一个高效求解
参考独立分量分析将源信号的先验信息以参考信号的形式引入到算法中,仅实现期望源信号的抽取,消除了传统独立分量分析中抽取信号的不确定性;以期望信号和参考信号的接近性度量作为目标函数提出了一个固定点算法,避免了人为选取步长,同时通过优选初值进一步提高算法的收敛速率。针对合成数据和实际的心电图数据仿真实验,证明了算法的有效性和更好的收敛性。
针对区分服务分组标记算法没有考虑到流特性,从而导致不同的流在带宽竞争中出现公平性较差的问题,提出了应用在网络边缘路由器上的一种基于动态阈值的三色标记算法DTTCM。该算法通过调整流速阈值minth和maxth,按照一定的策略对数据包进行标记,从而保证数据流在带宽不足时能公平地享受带宽。理论分析和仿真结果表明,DTTCM在UDP流与TCP流的带宽分配上,以及目标速率对于聚流间剩余带宽分配的影响上,均
为提高否定选择算法中检测器集的检测率,提出改进的检测器集生成方法。其主要针对检测器在检测边界元素时遇到的困境问题,把自体点和它的临近点一起作为自体区域,处理自体的泛化问题。给出算法的具体实现过程、优势分析,并通过人工合成数据集2DSyntheticData和实际Biomedical数据集对算法进行了验证。实验结果表明,本算法检测率较高,尤其可以有效检测到处于自体与非自体边界处的点,具有一定的优越性
为了解决COREX现场燃料配比的困难,提出了基于决策树规则抽取的COREX燃料配比模型。以COREX-3000-2#炉中燃料配比的实际生产数据为研究对象,利用决策树C4.5规则抽取方法对样本数据进行学习,采用知识规则的形式给出模型中输入(各种燃料的配比)与输出(焦比)间的定量关系,用于指导燃料使用配比。选取163个训练样本和70个测试样本分别用决策树进行了训练和测试。结果表明,模型中的知识规则覆盖
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