基于用户属性和生成对抗网络的推荐系统

为提升推荐精度,解决传统推荐算法在用户评分向量中存在的未评分项语义模糊造成的推荐精度下降问题,提出一种基于用户属性的条件生成对抗网络的推荐方法。将用户的属性特征进行提取和编码,并作为生成对抗网络的条件,通过这种明确信号指导用户偏好的生成并进行推荐。在两个公开的电影评分数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法可以有效改善推荐精度,在各评价指标上均优于现有方法,具有一定实用价值。

认知无线电中基于波型与能量的联合检测方法

针对现有的主流检测算法在算法效率、复杂性及可用性方面存在的问题,分析一种新的基于波形的频谱感知方法,并在其基础上,结合能量检测提出一种联合检测方法。数据分析和仿真结果表明,该联合检测方法能够有效地检测到频谱空穴,并克服在低信噪比下检测效果较差的问题,使检测效率、可靠性、稳定性等各方面的性能均优于波形检测和能量检测。

认知网络主用户吞吐量受限下的传输半径分析与仿真

该文针对认知无线电中认知用户对主用户接收机造成的并发通信干扰问题,采用信息论的观点,在主用户吞吐量门限和主用户通信中断概率的限制条件下,首先分析了认知用户对主用户接收机的干扰功率,并引用马尔科夫不等式,推导出主用户传输半径范围,同时数值分析表明:在其他条件一定时,主用户平均吞吐量、认知用户接入数目和主用户传输半径之间是相互量化制约的关系。其次,改进开发了一个基于中断概率的认知无线电网络仿真平台,分析了在不同认知用户密度下,主用户吞吐量和传输半径之间的实际作用关系,验证了所提模型的合理性和正确性。

认知网络中主用户接收机通信区域建模及分析

在现有认知无线网络模型综合分析的基础上,针对以主用户发射机为中心进行干扰区域建模的不足,提出一种基于主用户接收机为中心的认知网络模型.基于该模型,采用信息论的观点,在主用户最低吞吐量和主用户通信中断概率的限制条件下,分析得出了主用户通信半径、认知用户密度及主用户吞吐量的相互量化制约关系.数值分析结果验证了该模型在认知用户对主用户接收机干扰过程中的合理性和有效性.

无线Mesh认知网络仿真研究

介绍一种基于C++的认知无线电仿真平台,针对平台中广度优先路由算法相对单一的问题,根据跨层设计思想,提出一种动态频谱分配的路由算法,实现吞吐量最大化、动态频谱分配和路由传输功耗控制。仿真结果表明,该算法能有效提高认知用户接入率、节点传输功率和端到端吞吐量等方面的性能。

GE信道下WLAN节能站点传输TCP流功耗分析模型

针对目前在无线局域网(WLAN)基础服务集(BSS)节能站点功耗分析模型上没有融入错误信道模型的问题,有机地结合了Gilbert-Elliot(GE)错误信道模型和WLAN BSS节能模式站点传输TCP流的功耗模型,提出并建立一种新的混合模型,同时给出了GE信道参数影响节能站点传输TCP流功耗的量化表达式,通过网络模拟器(NS2)仿真验证了新模型的正确性和有效性。

无线终端网络配置的图形用户界面设计与实现

根据目前宽带无线移动终端的发展所提出的新要求,针对用户较为关心的图形界面系统,提出并设计了一套基于ARMLinux嵌入式系统的网络配置的图形用户界面,旨在配置具有自主知识产权的IEEE 802.11 g无线网卡芯片。运行测试表明,该界面具有占用资源少、性能稳定可靠、便于移植等特点。

基于节点状态的多接口多信道WMN信道分配算法

多接口多信道无线Mesh网络信道分配的目的在于提升网络容量以及保持网络连通的同时,降低干扰,增强信道负载平衡。由此,提出一种基于节点状态的信道分配方案。该方案是一种基于优先级的多项式时间贪婪混合式算法。NS2仿真结果表明,该算法不仅可以较好地解决信道负载平衡,提升网络容量,而且即使在节点接口的数量少于有效信道数量时,也能使信道得到有效的分配,保证网络的连接通畅。

基于AODV节能路由协议的改进

在AODV路由算法的基础上,提出一种节能路由算法MEE(Maximum Energy-efficient)-AODV。该算法通过改进AODV的请求(RREQ)分组获得整个网络的平均电池剩余能量,并且综合考虑跳数和节点剩余能量,以达到节能的目的。仿真表明,该算法在节能方面效果明显,延长了网络生存时间,有效提高了网络的性能。