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月刊

0254-4164

cjc@ict.ac.cn

010-62620695

100190

中国科学院计算技术研究所（北京2704信箱）

计算机学报/Journal Chinese Journal of ComputersCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国计算机领域的有代表性学术刊物，作为一种科学研究档案，代表了计算机领域各个研究阶段的水平。本刊被《工程索引》（美国）、《科学文摘》（英国）、《数学文摘》（美国）、《科技文献速报》（日本）、《文摘杂志》（俄罗斯）等多种权威系统收录。是科技部科技信息研究所科技论文统计源期刊、中国科学引文数据库来源期刊。
正式出版
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    MIMO系统中基于非正交多址接入的功率分配算法研究

    李云蔡丽娟苏开荣
    1013-1023页
    查看更多>>摘要：随着移动通信技术的发展,通信服务已变成人类日常生活中不可或缺的部分.尤其是近年来各类智能终端的大众化,使得接入无线通信的用户数和人们对通信服务的需求均呈爆炸式的增长.但现如今可用的频谱资源是有限的,且传统的正交多址接入系统的用户接入数受限,很难满足用户日益增长的需求.非正交多址接入允许在同一时频资源上复用多个用户,极大程度地提高了系统的用户接入数和频谱效率.将非正交多址接入技术运用于多输入多输出系统中,更进一步地提升系统各方面的性能.针对在MIMO-NOMA系统中现有的研究存在的复杂度较高的问题,提出一种基于串行干扰消除残留的功率分配算法.首先,建立斯坦克尔伯格博弈模型,将基站设置为卖方,小区内各用户设置为买方.其次,使用拉格朗日函数求出在约束条件下用户购买的最优功率,此功率为关于单位价格的函数.最后,求解出基站为各用户设置的最优单位功率价格.在基站和用户双方博弈的过程中,基站动态地调整功率价格,尽量最大化自身收益.仿真结果表明,所提算法与分数阶功率分配算法相比,吞吐量在系统总功率为24 dBm且串行干扰消除因子为0.001时有15.65％的提升,并且在吞吐量性能与文献[10]相近的基础上,降低了运算复杂度,减小了基站的功率消耗.

    非正交多址接入多输入多输出斯坦克尔伯格博弈功率分配串行干扰消除

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    基于水平集的围猎式水下传感器节点布置研究

    夏娜闻心怡杜华争徐朝农...
    1024-1036页
    查看更多>>摘要：水下传感器网络作为一种探索和开发海洋的新方法,在人类不易接触的水下区域的探测和监测中发挥着重要作用,是无线传感器网络领域研究的热点.在水下空间中传感器节点如何自主调整位置实现对"兴趣域"的覆盖和监视是一个重要课题.该文引入水平集理论LSM,提出了一种基于水平集的围猎式水下传感器节点布置方法.在该方法中网关节点根据传感器节点的位置信息和可能感知到的兴趣域信息,以能量泛函计算兴趣域边缘参数,传感器节点以此参数为根据,完成趋向兴趣域边缘的迁移;大量节点的迁移可逐步演化成对兴趣域的围猎式布置.同时,该文建立了结构相似度SSIM和网络能耗均衡度两个性能评价指标,以评估该文方法在实现兴趣域驱动的水下节点布置的综合性能.大量仿真实验结果表明,该方法在不同节点规模、节点密度和兴趣域形状情况下均可实现对兴趣域边缘的动态地、围猎式地覆盖,从而达到对兴趣域的有效跟踪和监视.

    水下传感器网络节点布置水平集方法围猎式结构相似度

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    基于BLACS的2.5D并行矩阵乘法

    廖霞李胜国卢宇彤杨灿群...
    1037-1050页
    查看更多>>摘要：并行矩阵乘法是线性代数中最重要的基本运算之一,同时也是许多科学应用的基石.随着高性能计算(HPC)向E级计算发展,并行矩阵乘法的通信开销所占比重越来越大.如何降低并行矩阵乘法的通信开销,提高并行矩阵乘的可扩展性是当前研究的热点之一.本文提出一种新型的分布式并行稠密矩阵乘算法,即2.5D版本的PUMMA(Parallel Universal Matrix Multiplication Algorithm)算法,该算法是通过将初始的进程分成c 组,利用计算节点的额外内存,在每个进程组上同时存储矩阵A、B和执行1/c的PUMMA算法,最后通过规约操作来得到矩阵乘的最终结果.本文基于BLACS(Basic Linear Algebra Communication Subprograms)通信库实现了一种从2D到2.5D的新型数据重分配算法,与PUMMA算法相结合,最终得到2.5D PUMMA算法,可直接替换PDGEMM(Parallel Double-precision General Matrix-matrix Multiplication),具有良好的可移植性.与国际标准算法库 ScaLA-PACK(Scalable Linear Algebra PACKage)中的PDGEMM等经典2D算法相比,本文算法缩减了通信次数,提高了数据局部性,具有更好的可扩展性.在进程数较多时,例如4096进程时,系统测试表明相对PDGEMM的加速比可达到2.20～2.93.进一步地,本文将2.5D PUMMA算法应用于加速计算对称三对角矩阵的特征值分解,其加速比可达到1.2以上.本文通过大量数值算例分析了 2.5D PUMMA算法的性能,并给出了实用性建议和总结了未来的工作.

    2.5D并行矩阵乘算法ScaLAPACKPUMMA矩阵乘算法SUMMA算法分布式并行

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