离散时间的完全服务并行优化轮询排队系统特性分析

轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应的系统状态方程,并精确解析出系统特性参数的完整数学解析表达式.此外,还提出了一种系统状态稳定性的判定方法,对不同负载状态下的系统稳定性进行了定量分析.计算机仿真的统计分析结果与理论计算值相一致.最后,系统性能分析表明,在保持周期性、无冲突服务的基础上,系统的队长、时延特性和稳定状态下负载能力均得到了较大的提高.

基于MEC服务器优先服务的路侧单元MAC层调度策略

针对多接入边缘计算(MEC)服务器高可靠、低时延和大数据量的数据传输要求,基于无冲突接入、优先级架构和弹性服务技术,提出一种适用于车辆边缘计算场景下的媒体访问控制(MAC)调度策略。所提策略由车联网(IoV)路侧单元(RSU)集中协调信道接入权,优先确保车载网络中车载通信单元(OBU)与MEC服务器之间的链路传输质量,以及时传输车辆到网络(V2N)业务数据;同时,对本地OBU之间的业务采取弹性服务方式,增强密集车辆接入时应急消息传输的可靠性。首先,构建调度策略的排队分析模型;其次,根据各时刻系统状态变量的无后效性特点建立嵌入式马尔可夫链,并通过概率母函数的分析方法对系统进行理论分析,得到MEC服务器通信单元和OBU的平均排队队长、平均等待时延和RSU查询周期等关键指标的精确解析表达式。计算机仿真实验结果表明,统计分析结果与理论计算结果一致,所提调度策略在高负载情况下能够提高IoV的稳定性和灵活性。

基于多智能体深度强化学习的车联网区分业务资源分配算法

车联网产生大量网络连接和差异化数据,针对单个智能体难以在动态场景下收集信道状态信息并进行区分业务的资源分配和链路调度,提出了基于多智能体深度强化学习的车联网区分业务资源分配算法。该算法以实现紧急业务链路干扰最小化约束下,V2V链路数据包成功交付率和V2I链路总容量最大化为目标,利用深度强化学习算法进行多个蜂窝用户和设备到设备用户共存的单天线车载网络中,频谱分配和功率选择的策略优化。每个智能体都利用DQN进行训练,智能体间共同与通信环境交互,通过全局奖励函数实现智能体间的协作。仿真结果表明,高负载场景下,相较于传统随机分配算法,该算法的V2I链路总吞吐量增加了3.76Mbps,V2V链路的数据包交付率提高了17.1%,紧急业务链路所受干扰相对于普通链路减少1.42dB,实现紧急业务链路的优先级保障,有效提高了V2I链路和V2V链路的总传输容量。

基于深度强化学习的无线异构网络中继决策研究

在物联网大规模多用户场景中,远端节点需通过中继接入网络。为解决中继在异构接入技术环境下的自适应接入控制问题,提出一种基于深度强化学习的智能中继接入控制策略,将中继对远端用户数据的收发过程视为一个部分可观察马尔可夫决策过程,通过动态决策中继工作状态,以实现最大化系统的总吞吐量和节点公平性目标。首先,建立具有中继的无线异构网的上行链路模型,以提高系统总吞吐量为优化目标,建立中继动态决策优化模型;其次,构建含有LSTM隐藏层的深度Q网络(DQN)作为行为状态值函数,以优化系统总吞吐量。测试结果表明深度强化学习无线异构网络中继决策方案(DRL-RAP)可在确保原有用户服务质量的前提下,为远端用户提供网络接入,系统总吞吐量在原有网络基础上显著提高,吞吐量最大可提高30%。

依托站点状态的两级轮询控制系统时延特性分析

基于区分业务优先级和提高系统时延性能的网络需求,提出了依托站点状态的两级轮询控制系统.系统在混合服务两级轮询模型的基础上,根据站点缓冲区状态采用并行调度方式仅对有数据分组的活动站点提供服务.该模型既能满足区分站点优先级的需求又能避免空闲查询,从而提高系统利用率、降低等待时延.采用嵌入式马尔科夫链和概率母函数的方法对该系统建立数学模型,对系统平均等待时延特性进行了精确解析.通过理论计算与仿真实验结果的对比验证了理论分析的正确性,与已有两级轮询系统相比,具有更好的时延性能.

并行调度两级轮询控制传感器网络MAC协议分析

针对具有网络流量非均衡特性的时延敏感业务,提出一种并行调度两级轮询MAC控制协议。协议从服务策略和服务路径的角度实现了节点的优先级区分,并且通过服务过程和查询转换过程的并行处理,使得系统的时延特性显著提高。采用嵌入式马尔可夫链和概率母函数理论对提出的协议进行数学建模分析,精确解析了系统的平均排队队长、平均循环周期、信息分组的平均等待时延,仿真实验表明理论分析的正确性以及协议的有效性。

RoF-DAS架构下具有差错重传的预约式WLAN MAC协议研究

为减少控制帧消耗,降低系统接入时延,提出了预约式门限服务轮询接入(SGPA)策略,将站点接入时刻缓存区中的排队数据整合为数据集,对数据集进行统一发送和确认。针对RoF-DAS架构下WLAN差错重传机制与网络接入性能的定量关系进行分析,建立了具有内部数据的门限服务轮询(IAGP)排队模型,利用轮询系统中内部数据的到达和服务过程描述数据差错重传机制,然后基于马尔可夫链和概率母函数方法推导出站点数据时延性能与重传次数、重传概率等参数的定量关系表达式。仿真实验结果表明,SGPA与典型IEEE 802.11 PCF相比有效降低了接入时延;采用IAGP模型对系统时延性能分析的理论计算值与仿真结果一致。该分析模型为非理想信道环境和差错重传机制下的RoF-DAS WLAN网络接入性能分析提供了一种快速评估机制。

基于IEEE 802.11 PCF的光载无线网络接入控制协议能效分析

为提高网络能效,提出了一种基于IEEE 802.11 PCF工作模式的并行门限服务轮询(PGP)接入控制策略,用于光载无线分布式天线系统的媒体接入控制中.首先,通过休眠/唤醒和捎带机制降低接入能耗,通过门限服务方式提高数据传输效率,从而实现接入能效的提升;然后,建立平均周期分析模型,得到接入能效与系统负载、数据到达率等参数之间的定量关系闭式表达式;最后,通过仿真实验对所提出的接入策略进行性能测试.测试结果表明,PGP系统接入能效最高可达到PCF的700%和绿色轮询的350%.

基于车辆驱动的交通灯控制策略及仿真研究

针对传统交通信号灯控制方法灵活性、时效性较低的缺点,提出一种车辆驱动的路口交通信号灯控制策略。建立批到达的门限服务轮询模型对控制策略进行性能分析,利用马尔科夫链和概率母函数的分析方法推导出路口平均排队车辆长度以及信号灯平均切换循环周期的闭式解析表达式,并进行了仿真验证,与传统固定时间控制策略相比,该方法有效提高了时效性与控制有效性。

光谱重建约束非负矩阵分解的高光谱与全色图像融合

基于光谱重建约束的非负矩阵分解,提出了一种高光谱与全色图像的有效解混方法。首先在高光谱图像的非负矩阵分解中引入光谱重建误差最小化的正则项,通过多目标寻优寻找最佳的正则项参数,以鼓励分解的光谱特征矩阵包含更真实的光谱特征;然后对全色图像进行非负矩阵分解,以获得描述图像细节的丰度矩阵;最后利用光谱特征矩阵和丰度矩阵重建得到融合结果。实验仿真结果表明,所提方法的融合结果能在较好地保留全色图像细节的同时,有效地避免光谱畸变,在视觉效果和客观评价方面均优于传统方法。

具有服务质量保障的片上网络路由仲裁控制

片上网络(Network on Chip,NoC)通过仲裁机制控制各个端口间的数据交换。经典的RR(Round-Robin)算法保障了各端口间的公平性,但却难以为时延敏感业务提供具有低数据交换等待时延的QoS保障。为此,提出一种区分优先级并行调度RR(PP-RR)算法,其根据端口数据负载提供区分优先级服务,高优先级端口数据享有更多仲裁成功机会。采用并行调度两级轮控制模型实现了对PP-RR仲裁算法的数学建模,获得了时延性能的数学解析。

一种TDMA无线传感器网络MAC协议能量有效性分析

经典轮询协议作为一种TDMA型MAC协议,符合无线传感器网络节约能量的要求,但在网络伸缩性上有所不足。在此基础上得出一种更适用于无线传感器网络的Controllable Threshold Polling MAC协议(CTP-MAC),使得网络能够自主完成时隙分配;结合概率母函数的方法,建立网络能量有效性的分析模型,得到平均功率的近似计算公式,对经典门限服务轮询协议和CTP-MAC进行分析。通过仿真实验,验证了分析模型的有效性。

光载无线网络的MAC层优化控制及性能分析

同播光载无线分布式天线系统(Radio-over-Fiber based Distributed Antenna Systems,RoF-DAS)中,基站在下行链路采用同播方式向多个远程天线单元(Remote Antenna Units,RAUs)传输无线信号,而不同RAUs覆盖的用户站点在上行方向通过不同长度的光纤链路接入位于基站的无线网络接入点。文中提出一种并行调度门限服务方式下的IEEE 802.11PCF接入控制策略,通过捎带技术实现数据传输和数据请求过程的并行处理,同时利用门限服务方式进行数据传输,以提高信道资源利用率,减小光纤引入时延对网络性能的影响;建立数学模型,分析得出系统平均排队队长和吞吐量的闭式解析式,弥补了在研究光载无线网络性能时仅依靠实验进行性能分析的不足。通过仿真实验和理论分析验证了所提策略对提高网络吞吐量和缩短数据排队等待长度的有效性。

轮询控制交通信号自适应控制模型仿真研究

当轮询系统用于交通信号控制时,采用完全服务策略会造成车流高饱和度时绿灯长时间保持在某一相位,导致其它相位的车辆无法通过路口,而在饱和度较低时使信号灯频繁切换。为此,提出自适应双门限完全服务控制策略,该控制策略一方面基于完全服务规则根据车流量动态设定绿灯配时保证通行效率,另一方面,根据实际道路情况设置每个相位的绿灯时间上、下限时间以保证各相位间的公平性和混合交通环境下行人等非机动车通行者的需求;基于时间限定完全服务轮询模型,采用马尔科夫链和概率母函数的方法分析了车辆平均排队队长并给出绿灯配时方案;通过仿真实验结果验证了本方法的有效性。

分布式WLAN全双工链路加权调度算法

针对分布式无线局域网络带内全双工接入过程的链路调度公平性问题,提出一种基于节点调度权重的全双工链路调度算法(W-FD)。通过节点调度权重实现链路负载均衡,从而提升全双工链路的吞吐量,减小节点接入时延。算法基于分布式网络结构,节点按自组织方式获取网络拓扑及邻居节点状态信息,依据节点间数据量、互扰关系和链路调度间隔等参数计算调度权重,邻域内具有较高调度权重的节点作为链路发起对象,建立全双工链路。结果表明:与传统半双工链路调度(RTS/CTS)相比,该算法在确保节点接入公平性的条件下,减小了链路调度间隔,改善了网络的吞吐量和时延性能;与现有全双工链路调度相比,该算法在业务量非均衡网络中有效改善时延尾部特性,在保证网络吞吐量的同时具有较好的调度公平性。

预约式两级调度带内全双工接入控制策略研究

带内全双工(in-band full-duplex,IBFD)无线通信允许节点在同一频段上同时进行发送和接收,是提高频谱利用率的有效途径。文中提出一种预约式两级调度全双工(Two-level Scheduled in-band Full-duplex,TSIB-FD)无线接入控制策略,将接入过程划分为信息收集、全双工数据传输和确认阶段,由AP在信息收集阶段感知节点业务及干扰关系生成一级调度方案,数据传输阶段AP根据一级调度方案建立全双工链路,并在数据传输过程中根据业务需求变化进行二次调度,完成数据传输后统一确认。仿真结果表明,文中提出的TSIBFD在确保延时的条件下提升了系统吞吐量,实验表明,最优情况下吞吐量相比Janus可提升38.5%,相比HBPOLL实现了1倍的增长。

使用万用表检测元件的教学方法

万用表是电工和无线电制作的必备工具,是电子信息类本科教学中要求掌握的基本仪器之一。针对部分学生对万用表扩展功能使用不规范等问题,总结了一些教学经验和方法。

重要度引导的抽象艺术风格绘制

针对非真实感抽象绘制技术中可能存在的抽象程度整体趋于一致、缺少色彩层叠感的问题,提出一种自动的、基于图像重要度的抽象艺术风格绘制方法.首先通过梯度和显著度加权计算得到图像的重要度,并将该重要度引入抽象艺术风格绘制;在绘制过程中,为了保留图像的局部结构和方向特征,采用各向异性滤波平滑结构张量场,并沿张量场局部曲线方向进行积分卷积计算;最后采用改进的局部光照明Phong模型对抽象结果进行渲染,有效地突出不同光照条件下的艺术表现力,增强了艺术效果的色彩层叠感.实验结果表明,该方法能对图像局部区域进行不同程度的抽象,更好地保留图像中的局部细节和结构特征,更加符合格式塔理论,并可以产生具有色彩层叠感的抽象艺术效果.

无线传感器网轮询接入控制平均查询周期分析

在IEEE 802.11 PCF机制的基础上,结合休眠状态,采用概率母函数和嵌入马尔可夫链的方法对具有休眠的限定K=1轮询服务系统进行了数学建模分析,对系统一阶特性量即平均查询周期进行了精确解析,从理论上分析了休眠对系统的影响,克服了在分析无线传感网络性能时,忽略休眠状态而仅依靠实验和能耗模型进行性能分析的不足。仿真分析了节点的能耗与休眠等特性,验证了理论分析的正确性,引入休眠因子使查询周期的计算误差从4%下降到接近0%,表明休眠状态在分析模型中不应被忽略。

新工科建设背景下“数字电路与逻辑设计”课程教学研究

"新工科"建设要求我国高校培养工程实践能力和创新能力强,具备国际竞争力的高素质复合型人才.作者分析了计算机及相关专业的"数字电路与逻辑设计"课程教学中存在的"与工程实际脱钩","学习积极性不高"和"自主实践不足"等主要问题及其成因,阐述了教学改革的必要性.作者针对这些问题,在新工科理念指导下提出了一套包括优化教学内容,项目化教学、翻转课堂和改革考核方式等方法的综合性教改措施.实践证明,这套教改方法能够激发学生的学习兴趣,促进学生动手能力、创新能力和综合素质的提高.