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1. 基于最小特征值分布的频谱感知算法

杨智, 徐家品

计算机应用 2015, 35 (2): 354-357. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.02.0354

摘要（394）

PDF （535KB）（546）

现有的频谱感知算法中,能量检测容易实现,但检测性能依赖噪声功率。基于随机矩阵理论的频谱感知算法巧妙地规避了噪声不确定性对检测性能带来的影响,但大都采用的是最大特征值的近似分布规律,所得到阈值表达式的精度有待进一步提高。针对上述问题,通过利用随机矩阵理论的最新研究成果,提出一种基于接收信号样本协方差矩阵最小特征值分布的频谱感知算法。最小特征值的分布函数不基于渐近假设,更加符合实际的通信情境。推导所得的阈值表达式是虚警概率的函数,在小样本情况下,对它的有效性和优越性进行了分析与验证。根据单一变量原则,分别在低样本点、低协作用户数、低信噪比和低虚警概率条件下对提出算法与最大最小特征值算法的检测性能进行了仿真比较,检测概率最多可以提高0.2左右。结果表明,该算法能够显著改善系统的检测性能。

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2. 利用多级线性预测改善有限反馈系统反馈量

曾仕伦徐家品

计算机应用 2013, 33 (11): 3042-3044.

摘要（596）

PDF （591KB）（288）

以先进的长期演进技术(LTE-Advanced)为背景，针对多输入多输出（MIMO）系统中基于码本的有限反馈技术进行了研究，提出了一种基于多级线性预测的有限反馈新方法。利用信道的时间相关性，对信道值进行多级线性预测，以预测误差为基础，通过最小化均方误差来设计量化码本，将码本中对应的码字序号用于系统反馈。仿真结果表明：采用多级线性预测能有效地降低系统预测误差，等效地，减小了系统的反馈开销，最大降低幅度能达到15%。

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3. 稀疏车辆Ad Hoc网络中基于受控机制的自适应Epidemic路由算法

苏春波徐家品

计算机应用 2013, 33 (07): 1816-1819. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1816

摘要（803）

PDF （623KB）（618）

针对传统Epidemic的性能缺陷，提出了基于控制机制的自适应Epidemic 路由(Ad-EPI)算法。Ad-EPI算法采用受控洪泛机制和信息副本控制等机制，并引入信息生存时间和自适应控制策略，在确保有较高到达率的条件下，取得了峰值传输控制、带宽资源占用、缓存利用和时延等方面的综合平衡。在VanetMobiSim仿真平台上，对Ad-EPI算法进行了VC++6.0编程实现和仿真，并与经典Epidemic算法进行了性能对比。仿真结果证实，Ad-EPI算法与Epidemic比较，付出较小的时延代价，却具有了带宽占用减少27.62%，峰值平均降低15.19%，缓存利用率提高92.14%等优势。Ad-EPI算法在上述三个方面的性能提升，具有工程意义和应用价值。

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4. 基于粒子群优化算法的WSNs节点定位研究

王晓乐徐家品

计算机应用

摘要（2150）

PDF （439KB）（1873）

为了提高无线传感器网络节点定位的精度，提出了一种基于粒子群优化估计的无线传感器网络节点定位算法。该算法简单易实现，可调参数少，通过多次迭代寻优，以提高定位精度。仿真结果表明，新算法与常用的极大似然估计算法相比可以显著提高节点定位的精度和稳定度。