【摘 要】
：
无线Mesh网络在负载较重时会出现严重的空间不公平现象,即远离网络中心的节点很难将其数据传送到网关。赤字轮询算法能够保证节点数据传输的公平性要求,但却存在吞吐量平均化的问题。在分析无线Mesh网络公平性问题的基础上,提出基于最小均方的动态赤字轮询算法,其核心思想是动态调整轮询权重值。仿真在IEEE 802.11 DCF机制下将所提出的算法与传统的赤字轮询及弃尾算法进行比较,结果表明,所提出的方法能
【机 构】
：
同济大学电子与信息工程学院上海无线通信研究中心
论文部分内容阅读
无线Mesh网络在负载较重时会出现严重的空间不公平现象,即远离网络中心的节点很难将其数据传送到网关。赤字轮询算法能够保证节点数据传输的公平性要求,但却存在吞吐量平均化的问题。在分析无线Mesh网络公平性问题的基础上,提出基于最小均方的动态赤字轮询算法,其核心思想是动态调整轮询权重值。仿真在IEEE 802.11 DCF机制下将所提出的算法与传统的赤字轮询及弃尾算法进行比较,结果表明,所提出的方法能够保证吞吐量需求不同的业务流之间的公平性,并使网络总吞吐量获得提高。
其他文献
结合软件agent技术,从构件角度出发,通过对传统构件进行包装,加入行为规则驱动和行为推导两大机制,提出了一种能够在运行时实时适应用户需求变化和运行环境变化的自适应构件。在自适应构件的运行和支撑方面,实现了一个可动态定制自适应构件行为规则的工具,改进了现有的构件支撑平台使得能满足自适应构件的运行需求;最后通过一个例子说明了自适应构件的设计、实现、运行和演化等一系列工作流程。初步实践表明,上述机制和
无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,且影响数据的可靠性。针对这个问题,分析了簇内数据误差成因,提出了一种改进后的自适应数据融合算法。该算法从节点测量数据自身着手,通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值,以各个节点与估计值的欧氏距离作为各节点可信度的描述。实验证明,该融合算法提高了数据的精度和可信度。同时,通过与分批估计融合方法和传统的自适应加权融合方法的比较分析,表明该方法融合效果
随着软件规模和复杂度的增加,软件失效和故障问题日益加剧。如何在开发阶段利用开发环境为实现软件可信性提供有效支撑,从而确保软件运行行为与预期保持一致,具有重要的研究价值。借助面向方面的设计思想,把可信性作为一种方面融入软件的开发环境,研究实现了可信软件开发平台TSCE。该平台能够在软件研制过程中,一体化地提供可信性需求定制、可信代码自动生成、可信代码自动织入等辅助开发手段。利用该平台,开发人员不用额
在Ad hoc网络等无线网络中,GPSR是一种健壮的地理路由协议,但是当有较多的分组传递给同一个目的节点时,其周边转发模式产生的过多跳数的路由会成为一个突出问题。在此分析的基础上,提出了一个优化的路由算法——OGPSR路由算法。在第一个分组经历了与GPSR算法相同的周边转发模式传递后,该路由算法能够减少很大一部分路由的跳数。
针对奇异值分解滤波器(SVDF)现有的奇异值截断准则之不足,提出了一种基于信噪比经验值的SVDF滤波门限确定新方法。推导了门限值与信噪比之间的数学关系。实验结果证实了该滤波消噪算法的有效性和合理性。与现有方法相比,消噪效果得以明显改进;而且原理清晰,实现简单。
介绍了一种基于B/S模式的异地容灾系统,并结合系统的通信需求,设计了一种安全有效的通信协议来满足系统要求,给出了协议的具体制定和最终实现。该系统采用W eb方式进行远程管理,结构合理、操作便捷。测试实验表明系统运行稳定、性能优越,具有较高的应用和推广价值。
针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训练结果表明,此算法具有较
针对发酵过程发酵阶段具有模糊性的特点,提出了采用最小二乘支持向量机(least square support vectormachines,LS-SVM)提取并简化模糊规则的推理优化控制方法。利用能够在线测量的物理量,如CO2生成速率和NH3的添加量等,在线判定发酵过程所处的阶段,然后依据加权平均的方法确定各个时刻葡萄糖的流加策略,完成了对分段连续流加补料的稳定控制。通过实际应用,证明了该方法的有
多项式核函数由于具有良好的泛化性能而受到重视,并被研究用于文本分类问题。针对多项式核学习能力较差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核。实验表明,改进的多项式核SVM文本分类器的分类效果要好于多项式核SVM文本分类器。
提出了一种基于规则的试卷文本语块识别方法,有效解决了试题库中大规模试题数据的初始化问题。通过定义文本语块识别规则,构建自动机识别模型,在理论上描述了试卷文本的识别过程。实验表明,该模型具有良好的性能,在此基础上,实现了一个原型系统,通过具体的应用实例验证了该方法的可行性和有效性。