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Robust cooperative spectrum sensing schemes for fading channels in cognitive radio networks

Science china(Information Sciences) 2011年第2期54卷 348-359页

作者： yue wenjing1,2, zheng {3.1,2, {3. qingmin1, CUI JingWu1 & XIE PeiZhong1 1Institute of Signal Processing and Transmission, nanjing university of posts and telecommunications, nanjing 210003, china 2Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiaotong university, Shanghai 200240, china 1. Institute of Signal Processing and Transmission Nanjing University of Posts and Telecommunications Nanjing 210003 China2. Department of Electronic Engineering Shanghai Jiaotong University Shanghai 200240 China

In cognitive radio systems, cooperative spectrum sensing can detect the presence of the primary user accurately. In practice, however, since the sensing observations are forwarded to a data collector through fading channels, the sensing performance is severely degraded. To deal with this problem, in this paper, we first propose a secondary user selection based cooperative spectrum sensing method to improve sensing performance by decreasing the reporting errors introduced by the fading channels. More specifically, only the secondary users with better signal-to-noise ratio (SNR) for reporting channels are allowed to send their local binary decisions (0 or 1) to the data collector while the others will send nothing. Additionally, we further propose a diversity based cooperative spectrum sensing method which applies existing space-time coding. By exploiting space diversity in CR network, the reporting errors introduced by the fading channel can be decreased and then the sensing performance is improved significantly. For either proposed cooperative spectrum sensing method, the sensing performance is derived and the analytical performance results are given. Our analysis and numerical results verify that proposed methods outperform the conventional cooperative spectrum sensing with OR-rule by taking into account the error effect on the reporting channels.

关键词： cognitive radio (CR) spectrum sensing energy detection diversity technique space-time coding

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Optimal power allocation for cognitive relay networks: amplify-and-forward versus selection relay

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Science china(Information Sciences) 2011年第4期54卷 861-872页

作者： yue wenjing 1,2,zheng baoyu 1,2,meng qingmin 1,{3. WenJie 3.& CUI JingWu 1 1 Institute of Signal Processing and Transmission,{3.,nanjing 210003.china 2 Department of Electronic Engineering,Shanghai Jiaotong university,Shanghai 200240,china 3.Shanxi Institute of Educational Science,Taiyuan 03.009,china 1. Institute of Signal Processing and Transmission Nanjing University of Posts and Telecommunications Nanjing 210003 China2. Department of Electronic Engineering Shanghai Jiaotong University Shanghai 200240 China3. Shanxi Institute of Educational Science Taiyuan 030009 China

We consider a cognitive relay network which is defined by a source,a destination,and cognitive relay nodes and primary user *** this network,a source is assisted by cognitive relay nodes which allow coexisting with primary user nodes by imposing severe constraints on the transmission power so that they operate below the noise floor of primary user *** this paper,we mainly study the power allocation strategies of this system to minimize the outage probability subject to total and individual power constraints for cognitive relay nodes and subject to interference constraints for primary user nodes.A relay transmission scheme,namely amplify-and-forward (AF),is *** first present an optimal power allocation (OPA) scheme to minimize the system outage probability,based on instantaneous channel state information among the source,destination and relay nodes and mean channel gains between primary user nodes and cognitive ***,we propose a selection AF scheme (S-AF) where the single best relay is chosen to assist in the transmission and study power allocation strategy for S-AF to minimize outage *** analytical power allocation strategies have been validated through numerical *** results indicate that the AF with OPA and S-AF with OPA have significantly better outage behavior and average throughput than AF and S-AF schemes *** also find that S-AF with OPA achieves a higher throughput,and hence lower outage probability than AF with OPA.

关键词： cognitive radio (CR) relay networks power allocation outage probability

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组织中人力资本多层级价值评估体系构建

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中国人力资源开发 2018年第5期35卷 117-126页

作者：陈文晶杨玥万岩时勘北京邮电大学经济管理学院北京100876 中国科学院大学管理学院北京100190

组织内人力资本价值评估一直以来都是研究热点,但由于系统不健全,指标混乱并没有形成完善的评估体系。本研究对127篇相关文献进行了归纳整理,结合人工智能对美国职业替代的可能性排名的两端共200个职业进行词频分析以确定人力资本价值... 详细信息

组织内人力资本价值评估一直以来都是研究热点,但由于系统不健全,指标混乱并没有形成完善的评估体系。本研究对127篇相关文献进行了归纳整理,结合人工智能对美国职业替代的可能性排名的两端共200个职业进行词频分析以确定人力资本价值评估偏向,初步构建符合未来发展趋势的人力资本价值评估体系。主要内容包括:(1)阐明人力资本的结构并对评估方法进行层级对应;(2)结合人工智能发展趋势分析人力资本价值的影响因素及作用路径;(3.构建系统的人力资本价值评估体系。本研究有利于提高组织人力资源利用率,增加组织竞争力,为组织员工职业发展规划和我国人才培养战略提供实践依据和指导建议。

关键词：人力资本价值评估多层级影响因素

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基于改进高分辨率网络的人体姿态估计

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软件导刊 2024年第6期23卷 136-142页

作者：刘洁陈志岳文静南京邮电大学计算机学院南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为实现更精准的人体关键点定位,以高分辨率检测网络(HRNet)为基线引入瀑布式空洞空间卷积模块与Transformer的人体姿态估计模型和算法。首先,构建瀑布式空洞空间卷积模块替换HRNet的第4阶段,减少不同尺度特征相互融合导致参数量过大的问... 详细信息

为实现更精准的人体关键点定位,以高分辨率检测网络(HRNet)为基线引入瀑布式空洞空间卷积模块与Transformer的人体姿态估计模型和算法。首先,构建瀑布式空洞空间卷积模块替换HRNet的第4阶段,减少不同尺度特征相互融合导致参数量过大的问题,并更高效地提取多尺度特征;其次,引入基于自注意力机制的Transformer对提取的高层特征进行处理,通过捕获全局空间中关键点的非局部交互关系以获取全局信息实现特征增强。实验表明,当输入图像分辨率为256×192时,所提模型相较于HRNet-W3.和HRNet-W48基线模型,在参数量下降的情况下AP分别提升2.4%、2.3.。

关键词：人体姿态估计高分辨率网络瀑布式空洞卷积注意力机制多尺度

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动态超密集网络中的Markov预测切换

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通信学报 2018年第10期39卷 166-174页

作者：孟庆民赵媛媛岳文静邹玉龙王小明南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对超密集蜂窝网络中大规模机器类通信所涉及的通信与计算问题,提出了一种基于Markov预测的切换方案。首先考虑半结构化的中心控制的异构网络设计,该设计中含有密集部署的虚拟节点,以实现低成本和高效率的覆盖。该网络可以根据用户的... 详细信息

针对超密集蜂窝网络中大规模机器类通信所涉及的通信与计算问题,提出了一种基于Markov预测的切换方案。首先考虑半结构化的中心控制的异构网络设计,该设计中含有密集部署的虚拟节点,以实现低成本和高效率的覆盖。该网络可以根据用户的移动性及网络通信量动态调整接入点。其次构建Markov模型,引入负载感知思想,通过权衡信号质量与小区负载,有效地预测用户的下一个最优接入点。仿真实验结果证明了该方案用于小区切换预测的可行性与有效性。

关键词：超密集蜂窝网络大规模机器类通信 Markov模型负载感知切换

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基于图像K-means聚类分析的频谱感知算法

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信号处理 2020年第2期36卷 203-209页

作者：岳文静刘文博陈志南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

近年来,基于能量检测的协作频谱感知算法被广泛应用于频谱感知领域。由于该方法在计算能量检测的判决门限受噪声影响较大以及受限于认知用户的数量等问题,导致其检测性能受到影响。为了解决这一问题,本文提出一种基于图像K-means聚类分... 详细信息

近年来,基于能量检测的协作频谱感知算法被广泛应用于频谱感知领域。由于该方法在计算能量检测的判决门限受噪声影响较大以及受限于认知用户的数量等问题,导致其检测性能受到影响。为了解决这一问题,本文提出一种基于图像K-means聚类分析的频谱感知算法。这种方法利用主用户信号存在与否的两种认知信号状态映射成图像,经过调整图像强度和高斯滤波预处理之后利用提取图像像素分布直方图的方法提取出特征向量,然后利用改进的K均值聚类算法对这些特征向量进行训练得到分类模型。最后利用训练好的分类模型对未知信号进行检测,从而实现频谱感知。仿真结果表明,本文所提出的频谱感知算法,在检测性能上优于传统能量检测以及协作频谱感知算法,尤其在低虚警概率、低信噪比的环境下效果更加突出。

关键词：频谱感知图像处理 K-means

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基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法研究

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信号处理 2020年第7期36卷 1065-1074页

作者：岳文静瞿耀庭陈志南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

传统频谱感知算法性能在低信噪比下不够理想,在高信噪比下较好,算法性能随信噪比降低逐渐变差。本文提出了基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法,利用授权用户信号存在时的接收信号为基础,计算接收信号的能量分布,并... 详细信息

传统频谱感知算法性能在低信噪比下不够理想,在高信噪比下较好,算法性能随信噪比降低逐渐变差。本文提出了基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法,利用授权用户信号存在时的接收信号为基础,计算接收信号的能量分布,并将通过拟合优度算法得到的距离值作为特征构造特征向量,然后将特征向量输入长短时记忆网络训练得到模型,最后将测试数据输入训练模型进行预测,从而实现频谱感知。仿真结果表明,本文提出的新算法在信噪比为-13.dB,采样点数为28时,检测概率达到96.21%,明显优于传统能量检测算法和传统拟合优度算法。

关键词：认知无线电频谱感知信号能量拟合优度长短时记忆网络

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加速食物引导的粒子群算法在协作频谱感知中的应用

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计算机应用研究 2018年第7期35卷 2103-2105,2109页

作者：岳文静魏怡陈志南京邮电大学信号处理与传输研究院南京210003 南京邮电大学计算机学院南京210003

为找到基于合作频谱感知软判决算法中的优化加权系数,最终来优化提高认知无线网络协作频谱感知的检测概率,针对传统的粒子群优化算法进行研究改进。通过赋予每个微粒以生物体的特性,根据它们能量需求的不同,获取当前粒子最需要的信息,... 详细信息

为找到基于合作频谱感知软判决算法中的优化加权系数,最终来优化提高认知无线网络协作频谱感知的检测概率,针对传统的粒子群优化算法进行研究改进。通过赋予每个微粒以生物体的特性,根据它们能量需求的不同,获取当前粒子最需要的信息,选择向个体或群体最优食物源靠近;同时,引入加速变量,运用在粒子的位置更新中,称这种方法为加速食物引导的粒子群优化算法(accelerated food guided particle swarm optimization,afg PSO)。另外,针对噪声环境的不确定性,推导出了噪声不确定最坏情况下的系统检测概率。仿真结果表明,afg PSO算法具有可行性,并且在不同的噪声环境中都能获得更好的频谱检测概率,从而验证了此方法的优越性。对于粒子群算法中的其他参数,还有待进一步改善。

关键词：频谱感知检测概率粒子群算法噪声不确定

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使用贝叶斯网络的社交网络信任驱动推荐方法

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计算机工程与应用 2017年第9期53卷 146-151页

作者：王东陈志岳文静刘亚威南京邮电大学计算机学院南京210023 南通科技职业学院信息工程系江苏南通226007 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

为处理推荐行为来源复杂、路径多样、不信任陌生推荐等问题,提出一种在社交网络中信任驱动推荐方法。该方法利用贝叶斯网络,计算用户评分的先验概率分布以及朋友之间的联合条件概率,预测用户在该环境下的评分并将推荐给用户。在信任驱... 详细信息

为处理推荐行为来源复杂、路径多样、不信任陌生推荐等问题,提出一种在社交网络中信任驱动推荐方法。该方法利用贝叶斯网络,计算用户评分的先验概率分布以及朋友之间的联合条件概率,预测用户在该环境下的评分并将推荐给用户。在信任驱动推荐过程中,预测评分既考虑到用户的偏好,也考虑到用户的社会关系;此外,用户的信息交换只限于朋友之间,能够有效保护用户的隐私。实验结果表明,所提出的推荐方法在预测准确率和推荐覆盖率上具有良好的性能。

关键词：推荐系统社交网络贝叶斯网络信任驱动

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人工智能潜在替代风险与员工职业能力发展:基于员工不安全感视角

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中国人力资源开发 2022年第1期39卷 84-97页

作者：陈文晶康彩璐杨玥万岩北京邮电大学经济管理学院北京100876

随着智能科技的蓬勃发展,"人工智能+"在有助于生产和生活的同时,也为员工的职业发展带来了挑战。本文采用机器学习算法计算我国各类职业潜在替代风险,在此基础上深入探讨了潜在替代风险对员工不安全感与职业能力发展的影响。基于13.58... 详细信息

随着智能科技的蓬勃发展,"人工智能+"在有助于生产和生活的同时,也为员工的职业发展带来了挑战。本文采用机器学习算法计算我国各类职业潜在替代风险,在此基础上深入探讨了潜在替代风险对员工不安全感与职业能力发展的影响。基于13.58条职业数据和808份调查问卷的分析,研究发现:我国职业面临着较强的人工智能潜在替代问题的威胁,潜在替代风险高中低的比例分别是52.80%、25.72%和21.48%;潜在替代风险最低的职业大类是企业、事业单位负责人,最高的是生产、运输设备操作人员及有关人员。进一步地,人工智能潜在替代风险在质量性不安全感与职业能力发展间起负向调节作用,当潜在替代风险高时,质量性不安全感对职业能力发展的正向影响作用更小,当潜在替代风险低时,质量性不安全感对职业能力发展的正向影响作用更大。人工智能潜在替代风险对数量性不安全感与职业能力发展的U型关系起正向调节作用,当潜在替代风险高时,数量性不安全感对职业能力发展的U型效应更强,当人工智能潜在替代风险低时,员工数量性不安全感对职业能力发展的U型效应更低。本研究丰富了人工智能领域与职业能力发展的实证研究,为新时代人才培养和技能转型提供建议。

关键词：潜在替代风险员工不安全感职业能力发展机器学习 U型关系

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