检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异构网络中小区间联合干扰协调算法研究

通信学报 2016年第2期37卷 143-150页

作者：姜来为吴宣利张乃通哈尔滨工业大学通信技术研究所黑龙江哈尔滨150080

研究了如何在LTE-Advanced系统异构网络中通过有效的增强型小区间干扰协调提高系统总吞吐量问题。通过分析网络中存在的干扰,建立数学模型,提出了一种基于减少发射功率几乎空白子帧的小区间联合干扰协调算法,利用优化方法研究系统总吞... 详细信息

研究了如何在LTE-Advanced系统异构网络中通过有效的增强型小区间干扰协调提高系统总吞吐量问题。通过分析网络中存在的干扰,建立数学模型,提出了一种基于减少发射功率几乎空白子帧的小区间联合干扰协调算法,利用优化方法研究系统总吞吐量和减少发射功率几乎空白子帧之间的关系,实现了最大化系统吞吐量,同时解决宏基站分配多少资源给微微小区,以及用户的接入选择问题。仿真结果表明,所提方法和对比方法相比,系统总吞吐量有19.8%提升,可以达到算法上限的97.4%,适用于对系统总吞吐量要求较高,而边缘用户性能要求较低的场景。

关键词： LTE-Advanced 异构网络增强型小区间干扰协调减少发射功率几乎空白子帧

MIMO-OFDM系统中信道估计及迭代干扰消除方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

MIMO-OFDM系统中信道估计及迭代干扰消除方法研究

作者：姜来为哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着通信技术的不断发展及通信业务需求的不断增长,人们对无线通信系统的要求也越来越高。现有的通信系统主要是以CDMA（Code Division Multiple Access ）为核心技术的第三代移动通信系统（ 3G, 3 Generation）,早已不能满足人... 详细信息

近年来,随着通信技术的不断发展及通信业务需求的不断增长,人们对无线通信系统的要求也越来越高。现有的通信系统主要是以CDMA（Code Division Multiple Access ）为核心技术的第三代移动通信系统（ 3G, 3 Generation）,早已不能满足人们对高质量、高速率通信的需求,未来新一代移动通信系统已经成为研究的热点。4G系统将以正交频分复用（OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing ）和多输入多输出（ MIMO, Multiple Input and Multiple Output）为核心技术。OFDM多载波传输技术与MIMO多天线空间分集技术结合产生的MIMO-OFDM技术能够大幅度提高通信系统容量,并有效抵抗衰落影响,将成为未来新一代移动通信的关键技术。无线通信系统的性能主要受到无线信道的制约。发射机与接收机之间由于受到建筑物,山脉等障碍物阻挡,传播路径非常复杂,具有很大的随机性。因此,能否合理估计从发送天线到接收天线之间的信道频率响应,是提高系统性能的关键。本文围绕MIMO-OFDM系统信道估计技术,深入研究基于训练序列的信道估计方法以及一种基于Kullback-Leiblers（K-L）距离最小化的干扰消除迭代接收算法。本文首先简要介绍无线移动通信信道,包括三类损耗、四类效应和宽带衰落信道模型。在此基础上围绕MIMO-OFDM系统进行研究,从背景知识、基本原理、信道模型和关键技术等几个方面分别详细分析MIMO系统、OFDM系统和MIMO-OFDM系统。在MIMO-OFDM系统中信道估计技术占据着举足轻重的地位,是研究的热点。然后,在前面研究的基础上本文重点研究信道估计中的基于训练序列的信道估计方法,分析了传统的最小二乘（LS, Least Square ）信道估计方法和最小均方误差（ MMSE, Minimum Mean Square Error）信道估计方法,对其进行仿真并与理想信道估计曲线比较。可以看出MMSE信道估计方法具有比较好的性能,将其作为K-L距离最小化干扰消除算法中获得初始值的方法。最后,重点研究了基于最小化K-L距离的干扰消除算法,这是一种迭代干扰消除方法,本文详细推导了其在MIMO-OFDM系统中的算法原理,并对其进行仿真。仿真结果显示这种迭代算法和单纯用MMSE信道估计方法相比性能有所提高,证明了算法的有效性。

关键词： MIMO-OFDM 信道估计干扰消除 Kullback-Leiblers距离

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

异构网络中几乎空白子帧存在时干扰协调方法

哈尔滨工业大学学报 2016年第11期48卷 14-19页

作者：姜来为沙学军吴宣利张乃通哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001

针对异构网络中几乎空白子帧存在时用户接入选择和资源分配方法过于复杂的情况,以及吞吐量需求难以得到满足问题,以最大化系统总吞吐量为目标提出一种易于实现的蚁群算法.在考虑不同用户不同需求的前提下,根据微基站用户在几乎空白子帧... 详细信息

针对异构网络中几乎空白子帧存在时用户接入选择和资源分配方法过于复杂的情况,以及吞吐量需求难以得到满足问题,以最大化系统总吞吐量为目标提出一种易于实现的蚁群算法.在考虑不同用户不同需求的前提下,根据微基站用户在几乎空白子帧和正常子帧时受到干扰的不同,把一个微基站划分为两个虚拟基站,将所存在的问题建模为广义分配问题进行求解,同时解决了用户接入选择和资源分配问题.仿真结果表明,所提出方法与参考文献方法及两种增强型小区干扰协调固定配置结果相比,可以有效提高系统总吞吐量,同时兼顾小区边缘用户吞吐量,实现了良好的综合性能,能够更好地满足用户需求并在实际系统中易于实现.

关键词：异构网络几乎空白子帧蚁群算法广义分配问题增强型小区干扰协调

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的多目标跟踪研究进展综述

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：姜来为王策杨宏宇中国民航大学安全科学与工程学院中国民航大学计算机科学与技术学院

多目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，目前主流的基于深度学习的多目标跟踪算法包括检测和跟踪两个阶段，根据检测和跟踪是否独立，可以将多目标跟踪算法分为基于检测的跟踪和联合检测跟踪两大类。本文首先指出多目标跟踪任务面临的... 详细信息

多目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，目前主流的基于深度学习的多目标跟踪算法包括检测和跟踪两个阶段，根据检测和跟踪是否独立，可以将多目标跟踪算法分为基于检测的跟踪和联合检测跟踪两大类。本文首先指出多目标跟踪任务面临的挑战和传统方法的局限性，其次对基于检测的跟踪和联合检测跟踪两类算法进行文献综述与分析，然后对多目标跟踪算法常用的评估指标和公开的数据集进行了归纳，并对两类算法的性能进行了比较分析，最后立足于当前研究现状对有待解决的问题和未来研究重点做出预测和展望。

关键词：计算机视觉多目标跟踪基于检测的跟踪联合检测跟踪深度学习

LTE-A异构网络中新的用户选择接入和资源分配联合方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

吉林大学学报（工学版） 2017年第6期47卷 1926-1932页

作者：姜来为沙学军吴宣利张乃通哈尔滨工业大学通信技术研究所哈尔滨150001

将信干噪比估计不确定问题引入到有几乎空白子帧存在时的异构网络中,在异构网络中提出一种新的用户选择接入和资源分配联合算法。为了用最少的无线资源满足用户的传输速率需求,将问题建模为最小-最大差值广义分配模型,然后进行求解。仿... 详细信息

将信干噪比估计不确定问题引入到有几乎空白子帧存在时的异构网络中,在异构网络中提出一种新的用户选择接入和资源分配联合算法。为了用最少的无线资源满足用户的传输速率需求,将问题建模为最小-最大差值广义分配模型,然后进行求解。仿真结果验证了本文方法的可行性。

关键词：通信技术 LTE-A异构网络信干噪比估计不确定问题用户选择接入资源分配最小-最大差值广义分配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习在WSN入侵检测中的应用研究

西安电子科技大学学报 2024年第4期51卷 206-225页

作者：姜来为顾海洋谢丽霞杨宏宇中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

随着计算机、通信技术的不断发展,网络经常面临各种各样的攻击。无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的分布式和无线传输等特性使其易于遭受网络攻击,为WSN安全防护方案设计带来了严峻考验。入侵检测是一种积极主动的安全防护... 详细信息

随着计算机、通信技术的不断发展,网络经常面临各种各样的攻击。无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的分布式和无线传输等特性使其易于遭受网络攻击,为WSN安全防护方案设计带来了严峻考验。入侵检测是一种积极主动的安全防护技术,是网络攻击检测的重要手段,是保障WSN网络环境安全的关键技术。近年来,机器学习方法在许多领域都取得了巨大的发展,在WSN入侵检测领域取得了一定的应用研究成果。为了便于对WSN入侵检测技术进行深入研究,从WSN的特点和WSN入侵检测研究的独特性出发,对近些年该领域的相关研究进行分类综述。首先,简要介绍了WSN所面临的挑战和发展现状。然后,根据WSN的特点分析了入侵检测在WSN中设计时面临的挑战。随后对WSN入侵检测相关研究进行文献综述与分类,重点对基于机器学习的应用研究方法进行分类论述与探讨。最后,讨论该研究方向未来发展前景与方向,为推动WSN入侵检测领域深入研究与实际应用提供参考。

关键词：无线传感器网络安全防护入侵检测机器学习

基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2024年

作者：杨宏宇汪有为张良胡泽姜来为成翔中国民航大学安全科学与工程学院中国民航大学计算机科学与技术学院 School of Information The University of Arizona 扬州大学信息工程学院

安卓操作系统和恶意软件的持续进化导致现有检测方法的性能随时间大幅下降.提出一种基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法 DroidSA (droid slow aging).首先,在恶意软件检测之前进行API聚类,生成代表API功能的聚类中心.通过设... 详细信息

安卓操作系统和恶意软件的持续进化导致现有检测方法的性能随时间大幅下降.提出一种基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法 DroidSA (droid slow aging).首先,在恶意软件检测之前进行API聚类,生成代表API功能的聚类中心.通过设计API句子概括API的名称、权限等重要特征并使用自然语言处理工具对API句子的语义信息进行挖掘,获得更全面反映API语义相似性的嵌入向量,使聚类结果更为准确.然后,为了确保提取到更能准确反映软件行为逻辑的API上下文信息,采用调用图优化方法对从待检测软件中提取的函数调用图进行优化并得到优化后的调用图,在删除图中难以识别的未知方法的同时保留API节点之间的连接性.为了提高对安卓框架和恶意软件变化的适应性, DroidSA从优化后的调用图中提取函数调用对,将调用对中的API抽象为API聚类时获得的聚类中心.最后,使用独热编码生成特征向量,并从随机森林、支持向量机和K近邻算法中选择表现最好的分类器进行恶意软件检测.实验结果表明, DroidSA的恶意软件检测平均F1值为96.7%;在消除时间偏差的实验设置下,经2012–2013年的软件样本集合训练后, DroidSA对2014–2018年的恶意软件样本的检测平均F1值达到82.6%.与经典检测方法 MaMaDroid和MalScan等相比, DroidSA始终能将各项检测指标稳定地维持在高水平且受到时间变化的影响较小,能有效检测进化后的恶意软件.

关键词：恶意软件检测 API语义模型老化函数调用图机器学习