在无线局域网中提供服务质量(QoS)保证的MAC算法应该满足业务区分服务的要求和系统性能的整体最优.以往的此类自适应MAC算法依赖于对不同级别的竞争业务数目进行估计,计算过于复杂.提出一种基于QoS区分的自适应p-persistentMAC算法,QDA-...在无线局域网中提供服务质量(QoS)保证的MAC算法应该满足业务区分服务的要求和系统性能的整体最优.以往的此类自适应MAC算法依赖于对不同级别的竞争业务数目进行估计,计算过于复杂.提出一种基于QoS区分的自适应p-persistentMAC算法,QDA-MAC(QoS differentiation based adaptive MAC scheme).该算法引入了新的参数-坚持因子(persistent factor),其优化值能够实时反映网络负载的变化情况,结合近似优化的自适应方法,每次发送尝试后,该算法不需要估计每类竞争业务的数目,利用坚持因子的优化值实时更新各类优先级业务的发送概率,调整相应的协议参数,系统的性能也能接近最优.仿真结果验证了该算法不仅能够根据竞争业务数目的变化对系统的性能进行整体优化,而且能够提供业务区分服务,在QoS区分的基础上可以为实时业务提供严格的QoS保证,尤其在信道利用率和时延等方面明显优于标准的IEEE802.11DCF和IEEE802.11eEDCA机制.展开更多
针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal opti...针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的全局搜索能力,通过引入四种策略提升GJO的全局寻优性能,从而在图像中寻找最佳阈值点,以优化区域生长中的种子点选择。在实验中,首先通过CEC2017测试函数对改进后的GJO进行性能测试,结果表明改进后的GJO在测试函数上整体性能第一;随后将ARGCNP应用于分割彩色图像和医学图像,以峰值信噪比等三个指标对分割效果进行量化评价,分割结果显示该方法能够提升分割精度及分割结果的稳定性,证明ARGCNP在应用场景下具有的优势,能够满足图像分割需求。展开更多
文摘在无线局域网中提供服务质量(QoS)保证的MAC算法应该满足业务区分服务的要求和系统性能的整体最优.以往的此类自适应MAC算法依赖于对不同级别的竞争业务数目进行估计,计算过于复杂.提出一种基于QoS区分的自适应p-persistentMAC算法,QDA-MAC(QoS differentiation based adaptive MAC scheme).该算法引入了新的参数-坚持因子(persistent factor),其优化值能够实时反映网络负载的变化情况,结合近似优化的自适应方法,每次发送尝试后,该算法不需要估计每类竞争业务的数目,利用坚持因子的优化值实时更新各类优先级业务的发送概率,调整相应的协议参数,系统的性能也能接近最优.仿真结果验证了该算法不仅能够根据竞争业务数目的变化对系统的性能进行整体优化,而且能够提供业务区分服务,在QoS区分的基础上可以为实时业务提供严格的QoS保证,尤其在信道利用率和时延等方面明显优于标准的IEEE802.11DCF和IEEE802.11eEDCA机制.
文摘针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的全局搜索能力,通过引入四种策略提升GJO的全局寻优性能,从而在图像中寻找最佳阈值点,以优化区域生长中的种子点选择。在实验中,首先通过CEC2017测试函数对改进后的GJO进行性能测试,结果表明改进后的GJO在测试函数上整体性能第一;随后将ARGCNP应用于分割彩色图像和医学图像,以峰值信噪比等三个指标对分割效果进行量化评价,分割结果显示该方法能够提升分割精度及分割结果的稳定性,证明ARGCNP在应用场景下具有的优势,能够满足图像分割需求。