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1. 基于深度强化学习的电力物资配送多目标路径优化

徐郁, 朱韵攸, 刘筱, 邓雨婷, 廖勇

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (10): 3252-3258. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021091582

摘要（397）

HTML （14）

PDF （1802KB）（242）

针对现有电力物资车辆路径问题（EVRP）优化时考虑目标函数较为单一、约束不够全面，并且传统求解算法效率不高的问题，提出一种基于深度强化学习（DRL）的电力物资配送多目标路径优化模型和求解算法。首先，充分考虑了电力物资配送区域的加油站分布情况、物资运输车辆的油耗等约束，建立了以电力物资配送路径总长度最短、成本最低、物资需求点满意度最高为目标的多目标电力物资配送模型；其次，设计了一种基于DRL的电力物资配送路径优化算法DRL-EVRP求解所提模型。DRL-EVRP使用改进的指针网络（Ptr-Net）和Q-学习（Q-learning）算法结合的深度Q-网络（DQN）来将累积增量路径长度的负值与满意度之和作为奖励函数。所提算法在进行训练学习后，可直接用于电力物资配送路径规划。仿真实验结果表明，DRL-EVRP求解得到的电力物资配送路径总长度相较于扩展C-W（ECW）节约算法、模拟退火（SA）算法更短，且运算时间在可接受范围内，因此所提算法能更加高效、快速地进行电力物资配送路径优化。

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2. 基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法

景兴红, 孙国栋, 何世彪, 廖勇

计算机应用 2021, 41 (9): 2699-2704. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122035

摘要（340）

PDF （912KB）（241）

基于长期演进（LTE）的车辆到一切（LTE-V2X）标准沿用LTE标准的帧格式，并采用块状导频辅助的单载波频分多址（SC-FDMA）系统完成信道估计。然而，由于V2X信道的时变特性，接收机信道估计面对巨大的技术挑战。因此，设计了一种基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法。针对导频符号处的噪声问题，在最小二乘（LS）方法基础上，采用了自适应长度的滑动窗口滤波进行降噪处理，从而保证导频符号处的信道估计精度。另外，根据多普勒频移大小，设计了自适应阶次的多项式拟合方法来跟踪数据符号处的信道变化。仿真结果表明，所提方法在LS方法的基础上有良好的去噪效果，在低速移动情况下的估计精度介于LS方法和线性最小均方误差（LMMSE）方法之间，而该方法在高速移动条件下能更好地拟合信道的时变特性，且性能上超过了LMMSE方法结合线性插值的信道估计方法。以上结果说明，所提方法相对于对比方法具有更好的自适应性，适用于不同的信道噪声和终端移动速度下的LTE-V2X通信场景。

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3. 面向C-V2X通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法

陈成瑞, 孙宁, 何世彪, 廖勇

计算机应用 2021, 41 (9): 2687-2693. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111779

摘要（375）

PDF （1086KB）（421）

为了在不显著提升计算复杂度的情况下，有效提升通信系统的误码率（BER）性能，利用深度学习在数据处理方面的强大能力，提出一种面向基于蜂窝网络的车联网（C-V2X）通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法——V-EstEqNet。与传统算法分两个阶段分别进行信道估计与均衡不同，V-EstEqNet将通信系统接收机中的信道估计与信道均衡进行联合考虑，并利用深度学习网络直接对接收数据进行校正和恢复，无须进行显式的信道估计环节即可完成信道均衡。具体而言，首先利用大量的接收数据对网络进行离线训练，使网络学习到叠加在接收数据中的信道特性；然后利用该特性恢复原始的发送数据。仿真实验结果表明，在不同的速度场景下，所提算法可以更加有效地追踪信道特性；同时，相较于传统信道估计算法（最小二乘法（LS）和线性最小均方误差法（LMMSE））配合传统信道均衡算法（迫零（ZF）均衡算法和最小均方误差（MMSE）均衡算法），所提算法在低速环境下有最高有6 dB的BER增益，在高速环境下最高有9 dB的BER增益。

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4. 基于迁移学习的并行卷积神经网络牦牛脸识别算法

陈争涛, 黄灿, 杨波, 赵立, 廖勇

计算机应用 2021, 41 (5): 1332-1336. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071126

摘要（413）

PDF （842KB）（783）

为了在牦牛养殖过程中对牦牛实现精确管理，需要对牦牛的身份进行识别，而牦牛脸识别是一种可行的牦牛身份识别方式。然而已有的基于神经网络的牦牛脸识别算法中存在牦牛脸数据集特征多、神经网络训练时间长的问题，因此，借鉴迁移学习的方法并结合视觉几何组网络（VGG）和卷积神经网络（CNN），提出了一种并行CNN（Parallel-CNN）算法用来识别牦牛的面部信息。首先，利用已有的VGG16网络对牦牛脸图像数据进行迁移学习以及初次提取牦牛的面部信息特征；然后，将提取到的不同层次的特征进行维度变换并输入到Parallel-CNN中进行二次特征提取；最后，利用两个分离的全连接层对牦牛脸图像进行分类。实验结果表明：Parallel-CNN能够对不同角度、光照和姿态的牦牛脸进行识别，在含有300头牦牛的90 000张牦牛脸图像的测试数据集上，所提算法的识别准确率达到91.2%。所提算法可以对牦牛身份进行精确识别，从而帮助牦牛养殖场实现对牦牛的智能化管理。

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5. 联合手肘法和期望最大化的高斯混合聚类电力系统客户分群算法

陈聿, 田博今, 彭云竹, 廖勇

计算机应用 2020, 40 (11): 3217-3223. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050672

摘要（453）

PDF （915KB）（347）

为进一步提升电力系统客户的用户体验，针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题，提出一种联合手肘法与期望最大化（EM）的高斯混合聚类算法，挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好的聚类结果，而针对传统的高斯混合聚类算法需要提前获取用户分群数量的缺点，利用手肘法合理找出客户的分群数量。案例分析表明，所提算法与层次聚类算法和 K-Means算法相比，FM、AR指标的增幅均超过10%，紧凑度（CI）和分离度（DS）的降幅分别低于15%和25%，可见性能有较大提升。

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6. SET-MRTS：一种多处理器实时系统可调度性实验平台

陈泽玮, 杨茂林, 雷航, 廖勇, 谢玮

计算机应用 2017, 37 (5): 1270-1275. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1270

摘要（557）

PDF （894KB）（488）

近年来，随着实时调度研究的快速发展，可调度性实验的复杂性随之增加，然而，由于缺乏标准化、模块化的可调度性实验工具，研究者往往需要耗费大量时间进行实验；此外，由于实验源码不能公开获得，使得实验结果难以验证，实验代码难以重用与扩展。针对可调度性实验重复工作量大、难以验证的问题，提出一种可调度性实验基础框架。该框架通过随机分布产生任务系统集合，并测试其可调度性，基于该框架设计并实现了一个新的可调度性实验开源平台——SET-MRTS。该平台采用模块化架构设计了任务模块、处理器模块、共享资源模块、算法库、配置解析模块以及输出模块。实验结果表明，SET-MRTS支持单/多处理器实时调度算法和实时同步协议分析，能够正确地进行可调度性对比实验，输出直观的实验结果，并且支持算法库的扩充，与算法库中已实现的算法进行对比实验，具有良好的兼容性与可扩展性。SET-MRTS是第一个支持完整实验流程，包括算法实现、参数配置、结果统计、图表绘制等的可调度性实验开源平台。

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7. 高速移动下U型槽的时变信道建模

廖勇, 胡异

计算机应用 2017, 37 (10): 2735-2741. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2735

摘要（820）

PDF （1224KB）（534）

随着国内高速铁路建设的迅速发展，在高速铁路上要求移动办公、娱乐的客户需求与日俱增，而现有的蜂窝移动通信以及针对铁路的移动通信铁路全球系统（GSM-R）均不能很好地满足客户对宽带无线通信的服务质量（QoS）需求。高铁在实际的行驶过程中，会经历各种复杂的场景，U型槽是常见的场景，然而目前尚未有充分针对高速移动下U型槽的时变信道建模的研究。针对此问题，提出一种高速移动下U型槽的时变信道建模方法。首先，采用几何随机分布理论，针对高铁典型场景U型槽建立几何分布模型，分析散射体簇的变化规律，推导视距（LOS）分布、时变角度扩展、时变多普勒扩展等参数的表达式，并给出了信道冲击响应的闭式解。其次，分析了信道的时变空时域互相关函数、时变自相关函数以及时变空域多普勒功率谱密度的表达式。最后，对所提模型进行了统计性能的仿真，验证了该模型具有时变性以及较高的相关性，体现了高铁信道的非平稳性，满足高速无线信道的特性。

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8. 基于遗传算法的无线传感器/执行器网络故障检测滤波器设计

刘勇, 沈轩帆, 廖勇, 赵明

计算机应用 2016, 36 (3): 616-619. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.616

摘要（476）

PDF （734KB）（452）

为提高无线传感器/执行器网络(WSAN)的可靠性,提出一种基于遗传算法(GA)的WSAN故障检测滤波器的优化设计方法。在系统建模时将无线网络传输延迟对网络控制系统的影响建模为一种系统扰动噪声,将由敏感度和鲁棒性构成的复合优化指标作为故障检测滤波器的优化目标函数,即适应度函数。同时根据优化目标在自动控制系统中的数值特性,选择与之相适应的实数编码、均匀变异和算术交叉等处理方法,以期在加快收敛速度的同时也兼顾计算结果的精确度。所提的优化滤波器设计,不仅能抑制滤波器信号中的噪声分量,而且能放大故障信号。最后,通过Matlab/OMNET++的仿真平台验证了这一设计的有效性。

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9. 链路服务质量限制下多输入多输出媒体接入控制的建模与分析

邓雪波王小强陈曦马锐廖勇李平牛晓军

计算机应用 2012, 32 (07): 1844-1848. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01844

摘要（843）

PDF （783KB）（582）

针对SCMA协议没有同时考虑链路服务质量(QoS)和多输入多输出(MIMO)流的信道接入调度策略的不足，提出一种SCMA/QA协议。协议充分考虑了每个链路中不同流的信道状态，建立了一个基于流的信道状态离散马尔可夫链模型，并融合考虑了每条链路的QoS需求，采用修改的RTS/CTS进行链路QoS的信息交换，通过链路QoS权重作为链路选择的主要因素，将MIMO下基于QoS的链路调度问题建模为一个最优化问题，并在卡罗需—库恩—塔克(KKT)条件下得到最优链路以及通信的流数目。最后，以吞吐量为QoS指标进行了数值分析，结果表明在相同网络环境下，SCMA/QA比SCMA和QCSCMA能更好地提高系统的吞吐量。

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10. 非周期软实时系统的动态最优控制方法

陈旭东朱清新廖勇匡平熊光泽

计算机应用

摘要（1629）

PDF （583KB）（845）

运用多优先级排队系统的分析方法,研究了到达时刻和执行时间均不确定的非周期软实时系统,提出了一种针对DM调度算法的动态最优控制方法。该方法能在统计意义上确保系统的实时性,同时又兼顾系统的QoS需求和提高系统吞吐率。实例表明，该方法能提高系统的实际利用率，降低系统的截止时间错过率,是一种有效的载荷管理方法。