元胞自动机什么是认知网络?什么是协作频谱?

元胞自动机  时间:2021-08-24  阅读:()

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细胞自动机有什么应用?

细胞自动机(cellular automata)为模拟包括自组织结构在内的复杂现象提供了一个强有力的方法。

细胞自动机模型的基本思想是:自然界里许多复杂结构和过程,归根到底只是由大量基本组成单元的简单相互作用所引起。

因此,利用各种细胞自动机有可能模拟任何复杂事物的演化过程。

【应用】 细胞自动机不仅可以在形式上作为并行计算机的理论模型来研究,而且还可以作为语言(被机器接受的输入字的集合)识别器。

一个语言被某种识别器所识别是指:识别器不仅接受该语言中的字,而且拒绝不属于该语言中的字。

在维数高于1时,语言识别有时被看作模式识别。

对于迭合自动机,如果每一时间步只输入一个字母,当字全部输完之后,如果输入输出细胞进入一个特别设计的接受状态,就认为它接受了这个字。

语言的所有的字都被接受时就称为迭合自动机语言。

类似地,棋盘格自动机和一维细胞自动机也可以用作语言接受器。

用细胞自动机的并行计算方式可实现一些并行计算机和识别器的设计。

细胞自动机对于集成电路的设计方法具有重要意义。

大规模集成电路采用细胞阵列形式具有明显的优点。

生物学推动了有关自动机的理论研究。

反过来,有关自动机理论的发展为生物发育学提供了一种数学模型和方法。

细胞自动机论的研究与形式语言的研究更是息息相关,各种细胞自动机的识别能力,以及它们所能识别的各种语言类与各类形式语言之间的关系都还处于探讨中。

另外,各种类型细胞自动机的性质,以及它们彼此之间的关系也都是人们关心的课题。

matlab中的一段程序,哪位大神给详细解释一下~~

...您这程序不太完整。





感觉像是细胞自动机的模拟。

整体是一个大的loop,从1到mk循环,应该是时间的流逝。

里面是双循环,也就是每行的细胞都判断自己邻居的状态。

每个细胞有8个邻居,每个邻居有3种状态,然后t变量来存贮这些状态。

if语句是用来判断有没有超出边界的,因为matlab的矩阵index最小为1,越界访问会出错

什么是认知网络?什么是协作频谱?

认知网络这个名词一段时间以来一直在不断的浮现。

google了一下,并且翻阅了相关的学术书籍。

发现现在关于认知网络主要有两个不同的含义,当然,也都不是完全被接受和广泛了解的。

尽目前资料,未见有完整、严格的学术研究成果出现: 一、认知网络具有感知当前网络状态的认知过程, 根据认知网络的端到端目标, 通过适当的学习机制, 利用这些感知的网络状态便可以进行正确的规划、判决和动作。

二、奇达夫在他的《社会网络与组织》一书中引入了一个定性的概念:这个网络节点具有主动性,而又不同于个体主义忽视结构的方法建立的组织网络。

从元胞自动机到布尔网络,从biod模型再到耦合同步振动网络,似乎都没有能够完全合理的解释网络节点赋予变量值,然后变量值之间存在影响时网络的整体行为会怎么样。

事实上,网络演化中,节点自身的这个属性是在不断的依据某些规律在变化的。

另一方面,类似于光学中的费马原理,光总是走最容易走的路:折射率与路程长之积的极值。

最小效应原理在网络之间存在着微妙的影响。

因此,认知网络这样的模型能不能丰富现在的网络建模,将简单的元胞自动机和布尔网络推向更加符合实际情况的认知网络?关于载体,目前有一个实际的载体验证就是神经元网络的同步放电现象以及学习认知过程。

而掌声同步、鸟群同步则代表了元胞格和邻近图的实验载体。

协作频谱检测的算法主要有:与(AND)算法、或(OR)算法、计数算法、分区算法、似然比算法、线性加权算法和分布式无线通信系统(DWCS)算法。

频谱检测技术 目前对频谱检测技术的研究主要包含两方面,一是单点频谱检测技术,根据单个认知无线电节点接收的信号,检测其所处无线环境的频率占用状态;二是多点协作频谱检测技术,即把多个节点的频谱检测结果进行合并,以提高检测正确率,并降低对单节点的性能要求。

(1) 单点频谱检测技术 由于要求认知无线电系统能检测出任意通信系统的通信信号,传统的已知信号一定的信息检测方法[6],在认知无线电领域的应用范围很窄。

在认知无线电领域中,主要使用不需已知信号的信息单点频谱检测技术,主要有能量检测法和循环平稳检测法两种。

(2) 多点协作频谱检测技术 在移动通信环境下,由于无线环境存在路径损耗、阴影效应和多径效应,仅依靠单个节点检测频谱,不能保证其正确性。

在复杂环境中,认知无线电用户受到了阴影效应的影响,只有某些用户能够正确检测频谱。

因此,必须合并多个节点的频谱检测结果,通过协作频谱检测来提高频谱检测的正确性. (不好意思,只能找到这么多。

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