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1. 异构网络中天线资源有限时的部分干扰对齐方案

李世宝, 王宜馨, 赵大印, 叶伟, 郭琳, 刘建航

计算机应用 2019, 39 (7): 2030-2034. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122456

摘要（363）

PDF （838KB）（220）

针对异构网络中天线资源有限导致无法实现完全干扰对齐（IA）这一问题，提出一种根据异构网络特点使天线资源利用率最大的部分IA方案。首先，根据异构网络中部分连通性构建系统模型，并分析系统实现IA的可行性条件；然后，基于网络的异构性（基站功率和用户稳定性的不同）对用户划分不同的优先级并分配不同的天线资源；最后，以系统总速率最大和天线资源利用率最大为目标设计高优先级用户完全对齐、低优先级用户消除最大干扰的部分IA方案。在Matlab仿真实验中，所提算法相比传统的IA算法在天线有限情况下能提高10%的系统总速率，并且高优先级用户接收到的速率比低优先级用户的速率高40%。实验结果表明，所提算法能充分利用有限天线资源，在满足用户差异性需求的同时实现系统总速率最大。

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2. 基于反向传播神经网络改进的增益修改卡尔曼滤波算法

李世宝, 陈瑞祥, 刘建航, 陈海华, 丁淑妍, 龚琛

计算机应用 2016, 36 (5): 1196-1200. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1196

摘要（517）

PDF （729KB）（422）

增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MGEKF的增益修正函数。该算法在网络训练阶段,以实际测量值作为神经网络的输入,真实值修正后的结果作为训练目标;在实际应用中,使用网络的输出修正卡尔曼增益。针对移动单站只测向目标定位问题进行了实验,实验结果表明:该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡尔曼滤波(sMGEKF)算法相比:定位精度至少提升10%,并且有更强的稳定性。

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3. 基于方向预测的移动自组网概率转发算法

李世宝娄琳琳陈瑞祥洪利

计算机应用 2013, 33 (08): 2117-2120.

摘要（857）

PDF （650KB）（486）

移动自组网中传统的路由算法大多采用拉网式的盲搜索，导致路由开销较大，针对这一问题，提出一种基于方向预测的概率转发算法。该算法通过监听网络中传输的各种数据包，从中提取节点ID和时间信息，这些信息反映了到目的节点的距离；在此基础上，计算节点的转发概率，并根据网络的变化自适应地调整，使得路由过程始终沿着目的节点所在方向进行，限定了搜索区域。仿真结果表明，该算法的路由开销比洪泛降低了70%，比经典概率转发算法降低了20%，提高了网络性能。

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4. 基于邻居缓存的AODV路由协议

李世宝洪利

计算机应用 2011, 31 (07): 1931-1933. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01931

摘要（1225）

PDF （631KB）（766）

在移动自组网（MANET）中，传统的洪泛和扩展环路由发现方法路由开销较大。针对这一问题，提出一种基于邻居缓存的路由发现算法。该算法从网络中的各种数据分组中提取单跳邻居信息，建立邻居信息缓存表。在此基础上，将路由搜索分解为两个步骤：1）寻找刚刚和目标节点接触过的节点;2）找到后以它为中心展开新的扩展环搜索。使搜索限定在目标节点最可能出现的区域，减少了路由发现的盲目性，从而降低路由开销。仿真结果表明，与洪泛和传统扩展环算法相比，该方法节省了路由开销，提高了网络性能。

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