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基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配研究
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作者 陈思佳 王庆泉 周丽 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期185-192,共8页
超密集可见光通信网络节点数量庞大,节点间的连接关系复杂,关键通信节点承载着大量的数据流和通信任务,可以为资源分配提供重要的参考依据,为此提出了基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配方法。根据信道增益、信干噪比、... 超密集可见光通信网络节点数量庞大,节点间的连接关系复杂,关键通信节点承载着大量的数据流和通信任务,可以为资源分配提供重要的参考依据,为此提出了基于改进差分进化法的超密集可见光通信网络资源分配方法。根据信道增益、信干噪比、通信中断概率计算超密集可见光通信链路信息承载力,根据节点阻塞概率确定关键通信节点,根据链路信息承载力以及关键通信节点搭建资源分配模型,利用改进差分进化算法对该模型进行求解,根据最优方案实现超密集可见光通信网络资源分配。实验结果表明,所提方法能够有效地提高超密集可见光通信网络数据传输速率和吞吐量,实际应用效果好。 展开更多
关键词 改进差分进化算法 超密集 可见光通信网络 资源分配 关键通信节点
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可见光通信网络信号非线性失真自适应校正方法研究
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作者 洪年芳 席艳 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第9期108-112,共5页
可见光通信网络是现今通信领域中的主要构成部分之一,但其应用的物理设备(LED照明设备)具有非线性特征,致使可见光通信网络信号出现非线性失真情况,影响着用户通信的质量,故提出可见光通信网络信号非线性失真自适应校正方法研究。通过... 可见光通信网络是现今通信领域中的主要构成部分之一,但其应用的物理设备(LED照明设备)具有非线性特征,致使可见光通信网络信号出现非线性失真情况,影响着用户通信的质量,故提出可见光通信网络信号非线性失真自适应校正方法研究。通过深入分析可知信号非线性失真分为非线性转换失真和非线性限幅失真,以此为基础,设计信号非线性失真校正电路(DG预失真校正电路与DP预失真校正电路),引入自适应算法制定信号非线性失真自适应校正架构,确定信号非线性失真自适应校正公式,从而实现了信号非线性失真的有效校正。实验数据显示:应用提出方法获得的信号非线性失真自适应校正结果中不存在非线性失真现象,通信信号接收误码率最小值为3%,充分证实了提出方法应用性能更加优质。 展开更多
关键词 通信信号 自适应 信号校正 非线性失真 可见光通信网络 限幅失真
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基于深度森林的可见光通信网络恶意代码识别研究 被引量:4
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作者 杨静 郭韦昱 杨文彬 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第10期150-154,共5页
由于可见光通信网络恶意代码的升级和变形,导致恶意代码识别正确率与效率下降,因此,提出一种基于深度森林的可见光通信网络恶意代码识别方法。将恶意代码二进制文件映射为图片形式,并且通过分析图像梯度获取方向梯度直方图的特征,提取... 由于可见光通信网络恶意代码的升级和变形,导致恶意代码识别正确率与效率下降,因此,提出一种基于深度森林的可见光通信网络恶意代码识别方法。将恶意代码二进制文件映射为图片形式,并且通过分析图像梯度获取方向梯度直方图的特征,提取恶意代码图像特征向量。在随机森林模型中,利用决策树划分恶意代码类别,同时多粒度扫描图像特征向量矩阵,扫描结果作为深度森林的输入,输出中平均值最大的类别即为恶意代码,实现识别恶意代码。仿真实验结果表明,所提方法的识别误报率最低、正确率最高,并且识别效率最高,提高了光通信网络的安全性,其具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 深度森林 可见光通信网络 恶意代码 决策树 多粒度扫描
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基于超鞅理论的VLC系统服务效率优化算法
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作者 孙洪亮 王超 +1 位作者 胡雪 钱磊 《光通信技术》 北大核心 2024年第5期35-40,共6页
为提高通信网络带宽资源的利用率,针对可见光通信(VLC)上行系统,设计了一种基于超鞅理论的服务效率优化算法,以应对终端业务对网络服务质量(QoS)的差异化需求。该算法首先通过构建基于马尔可夫调制的On-Off(MMOO)过程与ALOHA随机接入过... 为提高通信网络带宽资源的利用率,针对可见光通信(VLC)上行系统,设计了一种基于超鞅理论的服务效率优化算法,以应对终端业务对网络服务质量(QoS)的差异化需求。该算法首先通过构建基于马尔可夫调制的On-Off(MMOO)过程与ALOHA随机接入过程的网络队列系统模型,推导了各终端设备成功接入协调器的概率。接着,利用超鞅理论评估了系统的时延性能,并将多用户QoS高效保障问题转化为一个受鞅域时延界约束的服务速率最小化问题。最终,采用蜜獾算法(HBA)来求解该问题。仿真结果表明,该算法能满足终端业务的不同Qo S要求,并优化了网络服务效率。 展开更多
关键词 可见光通信网络 超鞅理论 服务质量保障 蜜獾算法 服务效率优化
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