本文提出了一种适用于车辆自组织网络的新型自适应时分多址（TDMA）时隙分配协议（ATSA）。 ATSA根据在相反方向上行驶的车辆划分不同的时隙组。当一个节点访问网络时，它选择帧长并根据其方向和位置竞争一个插槽以与其他节点通信。基于二叉树算法，将帧长度动态加倍或缩短，并调整两个时隙集的比率以降低传输冲突的可能性。理论分析证明，ATSA协议可以将时间延迟至少比用于车辆自组织网络（VeMAC）的媒体访问控制协议减少20％，并且比自组织网络减少30％。仿真实验表明，ATSA具有良好的可扩展性，与VeMAC相比，冲突将减少约50％，与几种现有协议相比，信道利用率得到显着提高。

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神经网络一种RBF神经网络的自适应学习算法

为了减小分数阶数变阶数最小均方算法(fractionaltap-lengthleastmeansquare,FTLMS)稳态滤波器阶数误差,提出了一种变误差宽度的变阶数LMS算法,并对该算法进行稳态理论分析,给出参数选择的依据。为了验证该算法性能,设置了3种仿真环境:信噪比(signaltonoiseratio,SNR)为20dB、0dB及冲击响应权系数呈稀疏分布。仿真结果表明,与FTLMS算法相比,在SNR为20dB及冲击响应权系数呈稀疏分布仿真条件下,当收敛速度相同时,滤波器阶数稳态误差减小为10%,

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Space-time adaptive processing for airborne radar Ward J 经典教程对应程序

已有的自适应安全 ABE(attribute-based encryption)方案的解密开销随着解密时用到的属性数量呈线性增长。针对该问题，提出了一种快速解密的自适应安全key-policy ABE(FKP-ABE)方案，在合数阶群上构造，支持任意可以表达为线性秘密分享体制(LSSS,linear secret sharing schemes)的单调访问策略，将解密开销降为常数级，并在标准模型下证明该方案是自适应安全的。

适用于初学者练习和入门，里面有几种基础算法的源码和练习版本，需要对照书去学习