针对海上异构无线网络中网络接入选择算法存在干扰环境适应性不强、单网传输效率低、业务完成率低的问题,提出了一种基于多网并行传输的海上异构网络接入选择算法。该算法在满足多属性决策的基础上,采用效用函数对网络属性值进行数值标...针对海上异构无线网络中网络接入选择算法存在干扰环境适应性不强、单网传输效率低、业务完成率低的问题,提出了一种基于多网并行传输的海上异构网络接入选择算法。该算法在满足多属性决策的基础上,采用效用函数对网络属性值进行数值标准化,再采用改进的逼近理想值排序(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)法计算出备选接入网络方案的排序,最后选择排序靠前的网络进行接入。仿真结果表明该算法相对于传统TOPSIS算法和模拟人工切换算法能有效降低接入成本,改善用户服务质量,提高业务完成率。展开更多
针对实际信号稀疏性与压缩感知框架要求之间的矛盾,基于主成分分析充分挖掘信号的稀疏性,利用压缩感知降低观测数量。提出主成分追踪算法,准确恢复原信号。理论分析和实验表明,基于主成分分析的压缩感知能将信号稀疏度充分挖掘,在节省...针对实际信号稀疏性与压缩感知框架要求之间的矛盾,基于主成分分析充分挖掘信号的稀疏性,利用压缩感知降低观测数量。提出主成分追踪算法,准确恢复原信号。理论分析和实验表明,基于主成分分析的压缩感知能将信号稀疏度充分挖掘,在节省九成采样资源的前提下,主成分追踪算法最终的重构结果仍然能够达到重构信噪比20 d B的水平。展开更多
文摘针对海上异构无线网络中网络接入选择算法存在干扰环境适应性不强、单网传输效率低、业务完成率低的问题,提出了一种基于多网并行传输的海上异构网络接入选择算法。该算法在满足多属性决策的基础上,采用效用函数对网络属性值进行数值标准化,再采用改进的逼近理想值排序(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)法计算出备选接入网络方案的排序,最后选择排序靠前的网络进行接入。仿真结果表明该算法相对于传统TOPSIS算法和模拟人工切换算法能有效降低接入成本,改善用户服务质量,提高业务完成率。
文摘针对实际信号稀疏性与压缩感知框架要求之间的矛盾,基于主成分分析充分挖掘信号的稀疏性,利用压缩感知降低观测数量。提出主成分追踪算法,准确恢复原信号。理论分析和实验表明,基于主成分分析的压缩感知能将信号稀疏度充分挖掘,在节省九成采样资源的前提下,主成分追踪算法最终的重构结果仍然能够达到重构信噪比20 d B的水平。
