为了提高战术数据链系统的时隙利用率,提出一种基于业务预测的混合时隙分配方法(traffic prediction based hybrid slot allocation algorithm,TPHSAA)。该算法将固定时隙分配与动态时隙预约机制相结合,使用Kalman方法预测各节点在下一...为了提高战术数据链系统的时隙利用率,提出一种基于业务预测的混合时隙分配方法(traffic prediction based hybrid slot allocation algorithm,TPHSAA)。该算法将固定时隙分配与动态时隙预约机制相结合,使用Kalman方法预测各节点在下一时帧的业务量并计算所需时隙数,时间基准节点(network time reference,NTR)收集各节点时隙请求信息并结合其优先级进行动态时隙的预约分配。OPNET仿真结果表明,TPHSAA算法在时隙利用率、吞吐量、时延等各种性能方面明显优于传统的固定时隙分配方法,实现了时隙资源的动态调整和充分利用。展开更多
为加快收敛速度,获得稳定的性能,提出一种基于核方法的LMF(kernel least mean fourth,KLMF)多用户检测器。将DS-CDMA接收机收到的信号通过高斯核函数映射到高维特征空间(核空间),进行线性检测,并以实例在同步高斯信道环境下进行仿真试...为加快收敛速度,获得稳定的性能,提出一种基于核方法的LMF(kernel least mean fourth,KLMF)多用户检测器。将DS-CDMA接收机收到的信号通过高斯核函数映射到高维特征空间(核空间),进行线性检测,并以实例在同步高斯信道环境下进行仿真试验比较。仿真结果表明:该方法能避免高维特征空间的复杂运算,通过选择合适的核参数,KLMF检测比LMF检测具有更好的收敛性能。展开更多
文摘为了提高战术数据链系统的时隙利用率,提出一种基于业务预测的混合时隙分配方法(traffic prediction based hybrid slot allocation algorithm,TPHSAA)。该算法将固定时隙分配与动态时隙预约机制相结合,使用Kalman方法预测各节点在下一时帧的业务量并计算所需时隙数,时间基准节点(network time reference,NTR)收集各节点时隙请求信息并结合其优先级进行动态时隙的预约分配。OPNET仿真结果表明,TPHSAA算法在时隙利用率、吞吐量、时延等各种性能方面明显优于传统的固定时隙分配方法,实现了时隙资源的动态调整和充分利用。
文摘为加快收敛速度,获得稳定的性能,提出一种基于核方法的LMF(kernel least mean fourth,KLMF)多用户检测器。将DS-CDMA接收机收到的信号通过高斯核函数映射到高维特征空间(核空间),进行线性检测,并以实例在同步高斯信道环境下进行仿真试验比较。仿真结果表明:该方法能避免高维特征空间的复杂运算,通过选择合适的核参数,KLMF检测比LMF检测具有更好的收敛性能。
