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基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法
1
作者
管军
刘袁鹏
+3 位作者
班阳阳
陆赢
房善婷
陆翔
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第4期313-320,共8页
[目的]现有协作任务分配方法较少考虑参与节点的工作模式以及节点间的通信链路能力,导致节点资源利用率和任务调度成功率较低,为此,提出一种基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法。[方法]首先,将多任务多节点分配问题建...
[目的]现有协作任务分配方法较少考虑参与节点的工作模式以及节点间的通信链路能力,导致节点资源利用率和任务调度成功率较低,为此,提出一种基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法。[方法]首先,将多任务多节点分配问题建模为一个优化问题,目标是最大化任务执行收益并最大化任务参与节点数量。然后,提出启发式方法求解该优化问题。该方法为每个任务分配最少节点数,以确保能够成功分配尽可能多的任务,并通过扩充任务的节点集合,进一步满足任务参与节点最多的目标。[结果]仿真结果表明,在带宽资源丰富的场景下,仅需6节点即可使任务分配成功率达到80%。[结论]研究表明,所提算法能够在节点工作模式和节点间链路能力等约束条件下,有效获得多优先级任务多节点分配的局部最优解。
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关键词
多优先级任务调度
多任务处理
网络拓扑
节点分配
任务执行收益
启发式方法
优化算法
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职称材料
面向海杂波的复值网络条件引导扩散模型数据增广
2
作者
梁泰宁
杨昊成
匡华星
《电讯技术》
北大核心
2025年第11期1812-1819,共8页
针对经典算法建模海杂波时无法同时满足海杂波多个统计特性所造成的拟合精度缺失以及无法按类别条件可控生成的问题,结合U-Net的生成能力与复值神经网络处理电磁领域内复杂非线性问题的潜力,通过采用各种复值网络层将模型推广至复数域,...
针对经典算法建模海杂波时无法同时满足海杂波多个统计特性所造成的拟合精度缺失以及无法按类别条件可控生成的问题,结合U-Net的生成能力与复值神经网络处理电磁领域内复杂非线性问题的潜力,通过采用各种复值网络层将模型推广至复数域,同时引入无分类器模块,建立一种对输入条件可解释的映射机制,提出了一种复值引导扩散模型(Complex-valued Guided Diffusion Model,CVG-DM)。该模型旨在利用海杂波的同相(In-phase,I)、正交(Quadrature,Q)路复值基带信号以及挖掘海杂波与对应杂波背景下强目标的关联,从而在目标有无条件下实现模型的可控生成,最后在幅度分布、时空相关性、非线性特性、多普勒谱方面评价生成结果。仿真实验证明,CVG-DM可按条件实现海杂波数据增广,仿真杂波能同时兼顾以上五方面统计特性,比基于实数网络的评价指标更加完备,保真度进一步提高。
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关键词
海杂波模拟
扩散模型
复值神经网络
无分类器引导
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职称材料
题名
基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法
1
作者
管军
刘袁鹏
班阳阳
陆赢
房善婷
陆翔
机构
海洋装备电磁效应及安全全国重点实验室
出处
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第4期313-320,共8页
文摘
[目的]现有协作任务分配方法较少考虑参与节点的工作模式以及节点间的通信链路能力,导致节点资源利用率和任务调度成功率较低,为此,提出一种基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法。[方法]首先,将多任务多节点分配问题建模为一个优化问题,目标是最大化任务执行收益并最大化任务参与节点数量。然后,提出启发式方法求解该优化问题。该方法为每个任务分配最少节点数,以确保能够成功分配尽可能多的任务,并通过扩充任务的节点集合,进一步满足任务参与节点最多的目标。[结果]仿真结果表明,在带宽资源丰富的场景下,仅需6节点即可使任务分配成功率达到80%。[结论]研究表明,所提算法能够在节点工作模式和节点间链路能力等约束条件下,有效获得多优先级任务多节点分配的局部最优解。
关键词
多优先级任务调度
多任务处理
网络拓扑
节点分配
任务执行收益
启发式方法
优化算法
Keywords
multi-priority task scheduling
multitasking
network topology
node assignment
task execution benefits
heuristic method
optimal algorithm
分类号
U665.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U675.75 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
面向海杂波的复值网络条件引导扩散模型数据增广
2
作者
梁泰宁
杨昊成
匡华星
机构
海洋装备电磁效应及安全全国重点实验室
中国船舶集团有限公司第七二四研究所
东南大学信息科学与工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2025年第11期1812-1819,共8页
文摘
针对经典算法建模海杂波时无法同时满足海杂波多个统计特性所造成的拟合精度缺失以及无法按类别条件可控生成的问题,结合U-Net的生成能力与复值神经网络处理电磁领域内复杂非线性问题的潜力,通过采用各种复值网络层将模型推广至复数域,同时引入无分类器模块,建立一种对输入条件可解释的映射机制,提出了一种复值引导扩散模型(Complex-valued Guided Diffusion Model,CVG-DM)。该模型旨在利用海杂波的同相(In-phase,I)、正交(Quadrature,Q)路复值基带信号以及挖掘海杂波与对应杂波背景下强目标的关联,从而在目标有无条件下实现模型的可控生成,最后在幅度分布、时空相关性、非线性特性、多普勒谱方面评价生成结果。仿真实验证明,CVG-DM可按条件实现海杂波数据增广,仿真杂波能同时兼顾以上五方面统计特性,比基于实数网络的评价指标更加完备,保真度进一步提高。
关键词
海杂波模拟
扩散模型
复值神经网络
无分类器引导
Keywords
sea clutter simulation
diffusion model
complex-valued neural network
classifier-free guidance
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法
管军
刘袁鹏
班阳阳
陆赢
房善婷
陆翔
《中国舰船研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
面向海杂波的复值网络条件引导扩散模型数据增广
梁泰宁
杨昊成
匡华星
《电讯技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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