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1. 基于微基站功率分配的异构蜂窝网络能效优化

杨洁, 郭丽红, 陈瑞

计算机应用 2018, 38 (12): 3514-3517. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051032

摘要（291）

PDF （724KB）（297）

针对异构蜂窝网络中微基站密集部署带来能耗不断攀升的问题，对二层异构蜂窝网络能量效率进行了分析，提出一种通过调整微基站发射功率来最大化网络能量效率的方法。首先，利用齐次泊松点过程对异构蜂窝网络进行建模，推导出各层基站的覆盖率；其次，根据能量效率定义，分别推导出网络总功耗和总吞吐量，并给出能量效率的闭式表达式；最后，分析了微基站发射功率对网络能量效率的影响，提出一种能够最大化能量效率的微基站功率优化算法。仿真结果表明，微基站的发射功率对异构蜂窝网络能量效率有显著影响，通过优化微基站发射功率能有效提升异构蜂窝网络能量效率。

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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（519）

PDF （729KB）（424）

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）（488）

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. 基于能力因子的P2P邻居节点随机可变选择算法

陈瑞昭刘永广

计算机应用 2010, 30 (2): 327-329.

摘要（1445）

PDF （622KB）（1249）

在分析固定随机选择邻居节点算法的基础上，提出了一种适用于混合式P2P直播系统的邻居节点随机可变选择算法，新算法通过能力因子来衡量节点的良好度，对不同类的节点有不同的邻居数量的最大值，使得良好度高的节点能发挥更大的作用，仿真表明算法能降低数据传输的延迟，提高网络系统的性能。