尼俊红 作品数:38 被引量:46 H指数:4 供职机构: 华北电力大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河北省自然科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 电气工程 文化科学 更多>>
基于FIR多率滤波器组的盲信道估计方法的改进 被引量:3 2007年 提出一种使用非最大抽取有限冲激响应(Finite Impulse Response,FIR)多率滤波器组结构对信道进行盲估计的方法。该方法对未知信道的特性不敏感,对于零点位于单位圆上的信道及非最小相位信道都可以进行准确的估计。在两种典型信道下对该方法进行了仿真,验证了该方法的性能。 尼俊红 刘泽民关键词:信息处理技术 盲信道估计 预编码器 启发式P圈构造算法的研究和改进 2016年 针对经典P圈构造的Grow算法的缺陷,提出一种改进的NewGrow算法,利用先验效率对备选圈进行筛选,并在实际网络拓扑中进行了仿真。结果表明,该方法提高了备选P圈的质量,减少了构造P圈的数量,减轻了网络节点的负担,提高了网络资源利用率。 尼俊红 刘辛彤关键词:P圈 基于MEC的计算资源分配方案研究 2022年 为解决资源受限情况下执行计算密集型任务带来的服务器过载、等待时延过长等问题,本文构建了异构边缘云网络模型,将计算任务卸载到无人机、路边单元和车辆等具有一定计算能力的边缘节点中,并进行处理。以降低系统平均开销为目的,将计算资源分配问题转化为目标优化问题,并采用拉格朗日乘子法进行求解。与基线方案进行对比实验,仿真结果表明,本文提出的方案可以有效地降低系统平均开销。 尼俊红 臧云关键词:异构网络 多目标优化 部分频率复用下的终端直通资源分配方案 2016年 终端直通(device-to-device,D2D)通信通过共享蜂窝资源可以提升频谱效率,但会产生同频干扰,导致系统吞吐量和用户的服务质量降低。针对在部分频率复用(fractional frequency reuse,FFR)蜂窝网络中多小区间的D2D链路和蜂窝链路的同频干扰问题,提出了基于优先级的资源分配方案。该方案通过对频率资源赋予不同的优先级对小区间干扰进行协调,尽量避免小区间的D2D链路和蜂窝链路间、以及D2D链路间的干扰,从而提升系统性能。仿真结果表明,基于优先级的资源分配方案改善了小区边缘用户的服务质量,提高了系统容量。 尼俊红 申振涛 赵云伟关键词:小区间干扰 资源分配 一种用于异构网络中的用户选择算法 本发明提供一种用于异构网络中的用户选择算法,通过计算宏基站与微小区内各用户之间的干扰信道矩阵的弦距离,选择使干扰信道矩阵的方向保持平行的用户,即使干扰信道矩阵之间的弦距离最小的用户作为服务用户。本发明的算法以弦距离作为信... 韩东升 车辚辚 尼俊红文献传递 多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法 本发明公开了多基站协作下行多用户系统调度技术领域中的一种多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法。包括:各小区基站产生多个波束成形向量组,每个波束成形向量组包含多个波束成形向量;对各小区基站产生的多个波束成形向量组进行... 韩东升 尼俊红 赵伟 陈智雄文献传递 一种量化误差和计算复杂度折中的多基站信道反馈方法 本发明公开了多基站协作系统技术领域的一种量化误差和计算复杂度折中的多基站信道反馈方法。首先,用户对所有基站的信道信息逐一进行量化,并求出量化误差;然后,选择量化误差最小的基站信道信息和相对应的码字,作为量化结果;接着,在... 韩东升 陈智雄 尼俊红 孙景芳文献传递 一种基于异构边缘云架构的多任务卸载方法及系统 本发明涉及一种基于异构边缘云架构的多任务卸载方法及系统。所述方法包括:初始化每个个体的初始卸载方案;采用粒子群算法对各初始卸载方案进行处理得到各个体的待选卸载方案;计算各待选卸载方案的适应度,对各待选卸载方案平均分组得到... 尼俊红 臧云 韩东升大容量广电网的P圈启发式算法研究 2014年 结合广电网大容量的发展要求,考虑较为复杂的网状网结构,网络生存性问题日益凸显。对经典的预置圈(P圈)容量算法进行了改进,并选用COST239网络拓扑对改进算法进行编程仿真。结果证明,改进算法在减少预置圈数量的同时能够提高资源利用率,性能有所提高,可以较好地解决广电网的生存性问题。 宋世聪 尼俊红 赵振东关键词:广电网络 OTN 网络生存性 P圈 超密集异构网中的Q学习资源调度算法 被引量:2 2019年 在超密集异构蜂窝网络中,随着低功率基站大量增加,且复用相同的频谱资源,小区间干扰(ICI)可能会变得很强,从而降低系统整体吞吐量.因此,文中提出一种基于Q学习的资源调度(QLRS)算法以尽可能地最大化系统容量.算法首先将小基站进行分簇,在每个调度周期根据簇内用户数量为每个簇调度资源;然后以系统整体吞吐量和能效为优化目标,对簇内有关联用户的小小区进行资源变更和优化,并将收益记录于Q表中,Q表经多次迭代收敛后,得到系统最优资源分配方案.仿真结果表明,与其他资源分配算法相比,文中提出的算法在保证能源效率与宏蜂窝吞吐量的条件下,进一步提高了系统整体吞吐量. 尼俊红 史上乐关键词:资源调度 Q学习 资源分配