Two-way DNF中继系统的BER分析和最佳调制映射方案选择

针对采用改进DNF(denoise-and-forward)方案的Two-way中继系统,提出一种满足匹配性的调制映射方案,进一步提高了DNF方案的BER(bit error rate)性能,并给出BER的计算方法.仿真结果验证了BER计算方法的正确性,以及满足匹配性的调制映射方案的有效性.     

基于博弈学习的认知网络安全通信信道选择算法

认知用户针对多窃听节点场景下认知网络物理层安全通信,为最大化安全通信速率进行动态信道选择。非合作博弈建模认知用户可以在以下三种基于博弈学习的信道选择算法中实施安全通信信道选择行为,即虚拟行动学习算法、经验权重吸引(experience-weighted attraction,EWA)学习算法以及强化学习算法。算法仿真结果表明:虚拟行动算法与EWA算法性能相近,但虚拟行动算法收敛较慢且计算复杂度高,EWA算法收敛速度快且算法复杂度适中,而强化学习算法性能较差且收敛慢但计算复杂度低。     

2.4GHz MIMO 网状网络中一种固定信道分配方法（英文）

由于无线网路中链路质量的不稳定、信号的广播传输模式和节点之间存在的相互干扰,针对提高无线网状网络性能的信道分配和路由选择将更加复杂。采用多信道成为一种可选的提高网络容量的方法。本文提出了一种基于2.4GHz 802.11无线网状网络的一种固定信道分配方法,采用了多输入多输出技术使得网络中的数据流以流水线的方式进行传输。在这个场景下多条并行的流可以同时被激活,以此来提升UDP和TCP的传输性能。通过对802.11b网络中1、6和11三个相互不重叠的信道的分配,该信道分配算法在空间上实现邻居节点之间的干扰最小化,其中信道1和11被分配给网状网络的主干传输部分,信道6被分配给用户接入网络。文章最后通过NS2仿真实验,并对本文提出的算法进行了分析。实验结果证明网络的平均吞吐率有大幅度提升,且多跳传输的延迟也被降低。     

一种基于k-means聚类的航运信息孤立点分析算法

为了从大量含噪的航运信息中挖掘出有用的知识,研究孤立点探测方法在航运信息处理中的应用.首先在对k-means聚类算法分析的基础上,定义中位数的概念及孤立点的判断标准,提出一种基于k-means聚类的孤立点分析算法;然后,针对航运信息的特点,采用一维数据和多维数据异常点探测方法挖掘AIS数据库中的异常信息.实验结果证明,基于k-means聚类的算法对孤立点更敏感,能够探测到一维统计方法中探测不到的异常点     

交通信息下基于出行链的通勤出行方式选择行为

为研究移动互联网广泛应用的背景下通勤者的出行行为,探索交通信息对居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响,以RP（Revealed Preference）调查获取的出行者交通信息使用属性、通勤出行链模式、社会经济属性和出行方式选择行为数据,建立通勤出行方式选择多项Logit模型.研究发现：（1）复杂出行链模式会更多地促进停车换乘（Park and Ride, P&R）方式的生成;（2）随着交通信息查询频率的提高,P&R发生的概率比公共交通和私家车都更高;（3）高收入群体在通勤出行中更愿意选择P&R方式,而非私家车方式;（4）通勤者对交通信息查询的满意度越高,越能促进小汽车出行向公共交通的转移.上述结论为交通需求管理和交通信息诱导等政策制定提供理论基础和实证依据.     

中继选择下的反馈错误分析和功率分配

提出一种分析中继选择反馈错误影响的方法,给出反馈错误与目的节点接收信噪比的近似表达式.基于该表达式,给出数据传输和信息反馈2个阶段的功率分配方案,以最大化数据传输速率的上界.仿真结果显示,所提功率分配方案能够有效提高数据传输速率,且表明有噪反馈下中继数量受到限制.