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题名基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法
被引量：4
- 1
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作者
谢显中
卢华兵
施赵媛
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机构
重庆邮电大学宽带接入网络研究所
安庆师范大学安徽省智能感知与计算重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1-9,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61271259
No.61301123
+4 种基金
No.61471076)
重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJ130536)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(No.IRT1299)
重庆市科委重点实验室专项基金资助项目(CSTC)
安徽省教育厅基金资助项目(No.AQKJ2015B008)~~
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文摘
针对干扰对齐的实际应用提出的机会干扰对齐算法(OIA)存在通信资源分配不公平、所需用户基数大等问题。为此,提出一种基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法。首先确定协作处理簇,并基于轮询机制在主小区中选择信道质量最优的通信用户,然后通过设计次基站的有用信号空间完全消除主小区用户对次基站的干扰,进一步在次小区中以干扰泄露最小化为原则选择通信用户,最后从理论上分析证明了公平性和最小传输块数等性能。仿真结果表明,与原始机会干扰对齐算法相比,所提算法在提升公平性的同时,有效降低干扰泄露和提升系统容量,并且可减少传输块数和实现用户通信接入快速响应。
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关键词
机会干扰对齐
轮询机制
公平性
快速接入
灵活性
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Keywords
opportunistic interference alignment （OIA）, round-robin scheduling, fairness, quick access, flexibility
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于虚拟现实技术的黄梅戏数字博物馆设计
被引量：12
- 2
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作者
王广军
王鹏林
贾玟卿
杨笑笑
陈晓慧
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机构
安庆师范大学安徽省智能感知与计算重点实验室
安庆师范大学计算机与信息学院
安庆职业技术学院电子信息系
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出处
《安庆师范大学学报（社会科学版）》
2021年第4期98-103,共6页
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基金
安徽省哲学社会科学规划青年项目“数字媒体技术关于黄梅戏文化保护、传承和发展方式研究”(AHSKQ2018D74)。
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文摘
基于虚拟现实技术构建黄梅戏VR数字博物馆,以安庆市黄梅戏博物馆为原型。首先通过三维建模技术建立3D博物馆模型,然后采用Unity交互开发技术实现场景漫游、浏览互动和交互游戏,最后使用虚拟现实头戴式显示技术实现沉浸式虚拟漫游。用户通过虚拟现实体验打破空间限制,身临其境感受黄梅戏文化的独特魅力,提高人们对黄梅戏的认知度,为互联网时代中国传统戏剧文化传承发展提供新思路。
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关键词
黄梅戏
数字博物馆
虚拟现实
沉浸式体验
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分类号
G312
[文化科学]
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题名基于视点相关性的光场图像压缩算法
被引量：6
- 3
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作者
刘德阳
王广军
吴健
艾列富
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机构
安庆师范大学计算机与信息学院
安庆师范大学安徽省智能感知与计算重点实验室
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出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期551-556,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61603003
61801006)
+1 种基金
安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2018A0361)
上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室开放基金资助项目
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文摘
为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性,提高光场图像的压缩效率,提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法.该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台,利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度;并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式.结果表明,所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益,同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量.该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性,提高了光场图像的编码效率.
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关键词
图像处理
光场图像
图像压缩
视点相关性
高清视频编码
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Keywords
image processing
light field image
image compression
view correlation
high efficiency video coding
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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题名集成遗传算法在特征基因选取中的应用
被引量：1
- 4
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作者
江健生
汪妍
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机构
安庆师范大学计算机与信息学院
安庆师范大学安徽省智能感知与计算高校重点实验室
上海市浦东新区人民医院肿瘤科
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出处
《安徽工业大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第1期53-59,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61801006)
安徽省自然科学基金项目(1908085MF194)
+1 种基金
安徽省教育厅质量工程项目(2017mooc240)
安庆师范大学青年基金项目(140017022)。
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文摘
结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集,选择分类测试中具有最高AUC(接收者工作特征曲线下的面积)值的候选基因子集作为基因表达谱数据集的特征基因子集,将支持向量机(SVM)用于算法的适应度函数,研究FSEGA方法与分类器算法之间的关系,对5个肿瘤特征基因表达谱数据集进行基因选取实验。结果表明,采用提出的集成特征选取方法选取的特征基因集合含丰富类别信息,重复性较好,提高了肿瘤特征基因选取的稳定性和鲁棒性。
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关键词
集成遗传算法
特征基因
特征选取
支持向量机
基因表达谱
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Keywords
ensemble genetic algorithm
feature gene
feature selection
support vector machine(SVM)
gene expression profile
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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