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一种基于FBMC-OQAM干扰抑制的功率资源分配新算法

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计算机研究与发展 2018年第11期55卷 2511-2521页

作者：张德干张婷张捷周舢计算机视觉与系统教育部重点实验室(天津理工大学) 天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室(天津理工大学) 天津300384 北京第二十中学北京100085

基于FBMC-OQAM(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation)的多用户频谱共享的认知无线电网络中的资源分配问题,在此提出了一种干扰抑制的功率资源分配算法(powerresource allocation algorithm,PAA).引入跨层干扰限制来保护网络中的次用户免受过多的干扰.引入虚拟队列的概念,将多用户争用信道资源导致的额外分组时延转化为在信道对应的虚拟队列中的排队时延.该算法以系统能效为目标函数、以时延和传输功率为约束条件,提出一个非线性约束下的非线性分式规划问题.设计了一种迭代算法,先通过一些变换将分式目标函数变为多项式形式,降低其实现难度后迭代求其全局最优解.此外设计了一种次优算法,以部分性能换取更低的计算复杂度.经实验仿真对比,最优算法具有高性能,次优算法在低计算复杂度的基础上具有较高性能,2种算法均具有很好的实用价值.

关键词：滤波器组多载波偏移正交幅度调制认知无线电网络干扰抑制优化

基于模拟退火机制的车辆用户移动边缘计算任务卸载新方法

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电子与信息学报 2022年第9期44卷 3220-3230页

作者：张德干李霞张捷张婷龚倡乐天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津体育学院体育经济与管理学院天津301617 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

在车联网(IOV)环境中,如果将车辆的计算任务都放置在云平台执行,无法满足对于信息处理的实时性,考虑移动边缘计算技术以及任务卸载策略,将用户的计算任务卸载到靠近设备边缘的服务器去执行。但是在密集的环境下,如果所有的任务都卸载到... 详细信息

在车联网(IOV)环境中,如果将车辆的计算任务都放置在云平台执行,无法满足对于信息处理的实时性,考虑移动边缘计算技术以及任务卸载策略,将用户的计算任务卸载到靠近设备边缘的服务器去执行。但是在密集的环境下,如果所有的任务都卸载到附近的边缘服务器去执行,同样会给边缘服务器带来巨大的负载。该文提出基于模拟退火机制的车辆用户移动边缘计算任务卸载新方法,通过定义用户的任务计算卸载效用,综合考虑时耗和能耗,结合模拟退火机制,根据当前道路的密集程度对系统卸载效用进行优化,改变用户的卸载决策,选择在本地执行或者卸载到边缘服务器上执行,使得在给定的环境下的所有用户都能得到满足低时延高质量的服务。仿真结果表明,该算法在减少用户任务计算时间的同时降低了能量消耗。

关键词：车联网边缘计算卸载决策优化模拟退火机制

一种基于判定区域的AODV路由的自适应修复算法

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计算机研究与发展 2020年第9期57卷 1898-1910页

作者：刘思张德干刘晓欢张婷吴昊计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室(天津理工大学) 天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室(天津理工大学) 天津300384

无线自组网按需平面距离向量(ad hoc on-demand distance vector,AODV)路由协议以其较低的控制开销、能量消耗和带宽占用而广泛应用于移动自组织网络(mobile ad hoc networks,MANET).为了改善AODV在进行路由修复时存在的路由延迟的问题... 详细信息

无线自组网按需平面距离向量(ad hoc on-demand distance vector,AODV)路由协议以其较低的控制开销、能量消耗和带宽占用而广泛应用于移动自组织网络(mobile ad hoc networks,MANET).为了改善AODV在进行路由修复时存在的路由延迟的问题,提出了基于判定区域的AODV路由协议的自适应修复算法(adaptive repair algorithm for AODV routing based on decision region,AR-AODV).首先根据抢险救灾网络中节点是被统一调配的特点,提出搜寻公式,求出该公式的最优解;然后确定自修复过程发起的条件阈值;最后给出判定寻优区域的算法,减少控制开销.仿真结果表明,该修复算法改善了路由的效率.以接受统一调配的车载等移动设备为网络节点,在实际抢险救灾环境场景中对提出的自适应修复算法进行测试.结果显示,与仿真结果基本一致,整体性能改善明显.

关键词：移动自组织网络无线自组网按需平面距离向量判定区域寻优统一性调配自适应修复

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基于边缘计算的车联网中数据回传新方法

北京交通大学学报 2021年第5期45卷 46-55,73页

作者：张德干曹利香张婷赵彭真张捷天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

针对车联网中数据回传时,由于车辆的移动特性以及路边单元和车辆有限的通信范围,车辆在计算任务完成前已经驶离RSU通信范围而面临的回传选择问题,提出基于V2I直传和V2V辅助传输的新方法.首先,通过对车辆的移动、回传数据量、最大传输时... 详细信息

针对车联网中数据回传时,由于车辆的移动特性以及路边单元和车辆有限的通信范围,车辆在计算任务完成前已经驶离RSU通信范围而面临的回传选择问题,提出基于V2I直传和V2V辅助传输的新方法.首先,通过对车辆的移动、回传数据量、最大传输时延以及链路有效寿命进行估算,判断使用何种传输策略.其次,在设计辅助传输策略时综合考虑车辆的速度、方向、位置等因素,并将这些因素用稳效值来衡量.在构建回传链路时采取贪婪选择方式,选择稳效值最大的邻居节点作为中继节点.实验表明,本文提出的回传策略相比其他算法在传输时延和包交付率方面有更好的效果.

关键词：车联网 V2I传输边缘计算 V2V辅助传输数据回传

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面向智能车联网的缺失数据估计新方法

计算机应用研究 2019年第11期36卷 3460-3463,3492页

作者：张婷张德干高瑾馨天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384

数据丢失是面对智能车联网中的一个常见问题。鉴于此,考虑了大型和多样化车联网中的缺失数据问题。通过在智能车联网中提取公共交通模式,比较了函数估计和张量分解等方法来估计这些缺失值的优劣后,提出了张量低秩近似估计新方法,该方法... 详细信息

数据丢失是面对智能车联网中的一个常见问题。鉴于此,考虑了大型和多样化车联网中的缺失数据问题。通过在智能车联网中提取公共交通模式,比较了函数估计和张量分解等方法来估计这些缺失值的优劣后,提出了张量低秩近似估计新方法,该方法在缺失数据的情况下获得流量模式,得到大规模车联路网的低秩表示。通过不同的道路车联网实验测试,表明该新方法的估计精度、数据集的偏差达到了较好的效果。

关键词：车联网智能数据丢失估计偏差

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基于边缘计算的分簇AODV路由新算法

北京交通大学学报 2022年第2期46卷 1-10页

作者：张德干龚倡乐张婷张捷李霞天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to... 详细信息

在分析现有相关技术的基础上,提出了一种基于边缘计算的分簇(Ad hoc On-demand Distance Vector,AODV)路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化,综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)以及车对路(Vehicle to Road,V2R)的通信模式,在路边单元RSU中添加边缘服务器,使用分簇的方法,簇内车辆节点使用V2V通信模式,簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择.仿真结果表明,该算法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的选择效率,降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销.

关键词：车辆自组织网络 AODV 边缘计算优化通信模式

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时间序列部分周期模式的更新算法

哈尔滨工程大学学报 2011年第11期32卷 1484-1488页

作者：王晓晔肖迎元张德干天津理工大学智能计算及软件新技术重点实验室天津300191 天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津300191

针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时间序列数据进行挖掘发现部分周期模式,作为时间序列未来行为趋... 详细信息

针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时间序列数据进行挖掘发现部分周期模式,作为时间序列未来行为趋势的预测.因此在挖掘过程中,利用时间窗口,在先前挖掘结果的基础上,对最近的时间序列进行部分周期模式挖掘.文中增量式的在线挖掘算法对指定时间窗口中的数据搜索不多于2次.分别对合成时间序列和交通流时间序列数据进行了实验,数据表明,与不带移动窗的现有算法相比,搜索速度大大加快,该算法对大型时间序列数据非常有效.

关键词：时间序列部分周期模式移动窗频繁模式

基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法

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北京交通大学学报 2023年第2期47卷 45-57页

作者：张德干张志昊张捷张婷朴铭杰姜星如天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 天津体育学院体育经济与管理学院天津301617 北京航空航天大学软件学院北京100083

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为5G体系结构中非常重要的部分,能够支持需要超低延迟的许多创新性的服务与应用,可以通过引入MEC来解决目前车载移动终端设备无法满足车联网(Internet of Vehicles,IoV)低能耗与低时延需求的... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为5G体系结构中非常重要的部分,能够支持需要超低延迟的许多创新性的服务与应用,可以通过引入MEC来解决目前车载移动终端设备无法满足车联网(Internet of Vehicles,IoV)低能耗与低时延需求的问题.提出将车辆计算任务切分成小的有依赖关系的子任务,切分后的子任务可并行处理,同时基于计算任务切分提出时延与能耗模型;构建IoV计算任务卸载的约束多目标优化模型,并提出非支配排序遗传策略(Nondominated Sorting Genetic Strategy,NSGS)来优化目标函数,对IoV中计算任务卸载问题提出新的非支配关系与约束.基于一系列的实验以及卸载方法间的比较,证明了本文所提出方法的有效性及具有更低的时延和能耗.

关键词：车联网移动边缘计算计算任务卸载任务切分非支配排序遗传策略

一种基于粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆路径规划方法

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北京交通大学学报 2020年第5期44卷 87-97页

作者：刘晓欢张德干张捷张婷朱浩丽天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100041

为了解决粒子群算法容易陷入局部极小值问题,设计了优化惯性权重和学习因子更新方式的改进粒子群算法,并利用该算法在定义的规则下对模糊神经网络权值参数进行优化训练,来解决智能驾驶车辆的路径规划问题.设计了一种基于优化粒子群优化... 详细信息

为了解决粒子群算法容易陷入局部极小值问题,设计了优化惯性权重和学习因子更新方式的改进粒子群算法,并利用该算法在定义的规则下对模糊神经网络权值参数进行优化训练,来解决智能驾驶车辆的路径规划问题.设计了一种基于优化粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆最优路径规划方法,该方法能够有效避免局部极值问题,算法效率和收敛速度明显提高.仿真和测试结果证明:本文提出的路径规划方法所规划路径行驶代价明显低于传统路径规划算法.

关键词：智能驾驶粒子群算法模糊神经网络路径规划