分布存储系统中优化通信的冗余计算分割

针对并行循环套序列 ,提出一种冗余计算分割的通信优化方法 .根据数据流分析 ,文中给出用以确定每个循环套的冗余计算量的一般方法 ,并在此基础上提出冗余计算分割的实现和判定 .针对规则依赖的程序 ,该文还提出了一个高效的冗余计算分割的实现方法 .该技术已经在一个并行编译器中实现 ,试验结果表明 ,它比传统的通信优化技术有明显的优越性 .

战舰实时通信系统中的优化通信过程仿真分析

在战舰实时通信系统中的通信,能够保证战舰的通信系统的稳定性。由于调度任务存在冲突,战舰实时通信过程中,如果有大量信息同时需要传输,一个信道可能会同时传输多条信息数据,会造成信道拥塞,传统的战舰实时通信方法通过合理分配信道的方法解决这种冲突,但是,随着信息的增加,通信信息对于通信信道选择存在盲目性,信道也无法提供单一的优劣判断模式以供选择,导致通信效率下降。提出联合约束的战舰实时通信系统中的通信优化方法。通过对通信优化的问题进行建模仿真,获取战舰实时通信系统中的通信优化问题的最优解需要符合的约束条件。根据约束条件,调整各个传输次序能够获取不同的信道优化方案,选取全部信道,进而对通信系统进行优化处理。将最短传输时间作为通信优化目标,建立通信优化模型。实验结果表明,利用改进算法进行战舰实时通信,能够对信道冲突问题进行很好的优化,提高了通信效率。

入侵破坏后的网络信道优化通信模型研究

为了提高入侵破坏后网络信道通信性能,按照入侵破坏后网络信道的衰减特征,融合自适应比特以及功率划分方法,提出基于节点可信度子信道等效改进的网络衰减信道通信优化方法,采用基于节点可信度的信道分配方案,对关键链路优先分配信道,降低链路冲突,实现网络通信信道的初步优化,再通过子信道等效改进方法,在信道已经被入侵破坏的基础上,在传递总比特数一定时,依据发送功率最小化模型,综合分析特性相同或相近的子信道,降低已经被入侵破坏后的网络信道通信信令负荷,完成被破坏网络信道通信的再次优化。仿真结果表明,该方法可有效降低被破坏网络链路冲突率和数据丢包率,提高了衰减网络通信性能。

工业自动化DCS的网络优化通信过程仿真

采用传统方法进行DCS的网络通信优化时,由于网络通信的信息量比较多、传输速度较慢,会出现信息负载和信息之间互相干扰的现象,造成信息帧发生碰撞和系统通信的安全性及通信效果较差等问题。为此,提出基于小生境人工蜂群算法的工业自动化DCS的网络通信优化方法。针对DCS网络通信传输的特性,定义其通信优化性能的评价指标,并构建DCS网络信道模型,依据小生境人工蜂群算法的相关理论,将信息进行合理调整,首先计算获取种群个体的适应度值,然后与搜索子群中的最优解进行比较,获得更优解,直至达到最大迭代次数,输出搜索的最优结果,即可实现DCS的网络通信优化。实验结果表明,利用改进算法进行工业自动化DCS的网络通信优化,能够提高网络通信的抗干扰性、及时性和可靠性,并减少因干扰造成的数据丢失率,保证了工业自动化DCS的网络通信性能。

基于通信信息模糊一致的计算机优化通信算法

计算机的通信算法是提升计算机使用性能的重要因素,而当前计算机设备大多存在通信节点分布不均的情况,本文深入的分析了计算机设备的通信节点具体设置情况,并根据计算机设备的分布随机性特点,对计算机周边位置的随机信号进行了研究。

无线网络阴影区域优化通信方法研究与仿真

研究无线网络阴影区域优化通信方法,降低通信的误码率。由于无线频谱资源受限特性,移动通信系统通常采用宏蜂窝组网方式。由于无线通信信号在传播过程中遇到障碍物而造成的阴影区域,传统通信方法通过增加微蜂窝的方法解决阴影区域,但是由于微蜂窝使得热点间距离缩小,使得小区间同道干扰增加,效果不好。为此,提出了一种基于干扰对齐算法的无线网络阴影区域优化通信方法。对无线网络阴影区域的通信信号进行抗干扰处理,为阴影区域优化通信提供依据。通过调节信道的有效通信概率与阴影区域的通信数据量,完成无线网络阴影区域的通信。实验结果表明,利用改进算法进行阴影区域通信,能够避免由于无线频谱资源受限特性造成的小区间同道干扰增加的缺陷,降低了阴影区域通信的误码率。

面向多租户数据中心的联邦学习架构下通信开销优化方法

为降低多租户数据中心联邦学习架构下的高通信开销问题,提出一种基于三元演化模型参数的通信开销优化算法。首先,建立面向多租户数据中心的联邦学习架构模型来实现数据隐私保护;其次,针对联邦学习架构的引入导致租户和数据中心交互产生了过高的通信开销问题,提出一种基于三元演化模型参数的通信开销优化算法,通过结合最优局部模型和三元向量化模型参数的演化方向来减少租户与数据中心模型参数传输之间的冗余通信;同时,基于联邦学习的隐私研究论证分析了在传输通信过程中所提算法能有效保障参与训练租户的隐私信息。最后,实验结果表明,所提方法在保障训练精度的前提下,相比于联邦平均对比算法能有效降低30%的冗余通信开销。

空地一体化网络服务连续性保障的低功耗通信与控制联合优化方法

空地一体化网络(AGIN)充分利用了空中基站(ABSs)灵活部署的特点,为热点地区提供了按需覆盖与高质量服务。然而,空中基站的高动态性使得网络的服务连续性难以保障。而且,空中基站能量受限,提升服务连续性和降低功耗通常又对应不同的飞行动作,因此,低功耗的服务连续性保障尤为困难。针对上述问题,该文基于联邦深度强化学习(FDRL)提出了一种面向低功耗服务连续性保障的通信与控制联合优化方法。所提方法通过联合优化空中基站的移动控制、用户关联和功率分配来保障网络服务的连续性。针对空中基站的高动态性,通过在所提方法中设计了环境状态经验池来利用信道的时空相关性,并在奖励函数中引入速率方差来保障网络服务连续性。考虑到不同飞行动作的功耗差异,所提方法通过优化空中基站的飞行动作来降低网络功耗。仿真结果说明,该文所提算法在满足用户速率需求和速率方差需求的前提下,能够减小网络功耗,并且所提联邦深度强化学习的性能接近中心式强化学习的性能。

基于无线网桥技术的锚地岸电通信系统设计与优化

针对锚地岸电通信系统的设计与优化问题,本文提出了一种基于无线网桥技术的解决方案。通过对系统架构、通信协议、信号传输等关键技术进行深入分析,实现了在锚地环境中稳定、高效的岸电通信系统。通过对比实验和性能测试,验证了该方案在提高通信质量和可靠性方面的优越性,为锚地岸电通信系统的实际应用提供了有力的支持。

基于多径码间干扰滤波的短波通信质量优化策略研究

随着通信领域的不断发展,短波通信技术得到广泛应用。然而在短波通信过程中,受调频问题的影响,易出现多径通信码间干扰等问题,导致通信质量不高。基于此,文章简要阐述常见的短波通信技术,分析短波通信中的多径效应,提出基于多径码间干扰滤波的短波通信优化策略,为相关人员提供参考。

基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法

尽管网络通信覆盖范围已经得到了大幅提升,但仍然存在一定的地理限制。在某些偏远地区,由于地理环境复杂或其他因素,网络信号可能无法覆盖到这些地区,为此,现提出基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法。首先,构建网络通信节点覆盖模型,每个需要通信的目标均需要被多个通信传感器的节点进行感知,其次,部署计算机网络通信感知节点,通过一定的覆盖控制手段和启动休眠顺序控制可以有效提高监测效率,最后,基于禁忌搜索算法优化网络通信覆盖范围,高效优化服务区覆盖率。实验结果表明:该文章提出的基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法的覆盖能力要明显由于传统方法,说明通过禁忌搜索算法对计算机网络通信覆盖范围进行优化,可以有效地提高网络覆盖范围,减少通信盲区,提高网络的使用性能。

水利工程微波通信技术问题研究及优化策略

微波通信技术作为重要的信息传输手段,在水利工程监控、调度等方面发挥着重要作用。然而,该技术在实际应用中面临着信号衰减、电磁干扰与多径效应、环境因素的影响以及设备老化与维护等问题。为解决这些问题,需要采取一系列优化策略,包括提升信号传输质量、抑制电磁干扰与多径效应、增强通信系统对环境变化的适应能力以及加强设备维护与更新等。这些策略的实施有助于提高水利工程中微波通信技术的稳定性和可靠性,为水利通信的可持续发展提供有力支持。

基于大数据的通信网络性能优化策略研究

基于大数据时代背景,对通信网络性能优化策略进行研究具有重要意义。本论文的研究目的是探索如何将大数据技术应用于通信网络的性能优化,分析大数据技术对于网络吞吐量,延迟,丢包率,资源利用率以及故障预警准确率的影响。通过使用聚类分析与数据挖掘方法,论文深入分析通信网络大规模数据集,确定潜在优化规律与关键词权重。研究结果表明:大数据技术可以有效地提高网络吞吐量,减少延迟,提高丢包率和资源利用率以及加强故障预警准确率等。结论认为:大数据技术给通信网络性能优化带来了一种全新的角度与手段,对实现更加高效,安全,经济的通信网络服务有着重要的意义。

基于人工智能的通信系统优化研究

在当前信息化时代,通信系统的地位举足轻重,它作为数据流通与信息处理的核心架构,其性能的优化不仅是学术界研究的热点,也是行业发展的必要任务。本文聚焦于人工智能(AI)技术在通信系统中的深度融合与应用,创新性地提出并实践了一套基于AI的通信系统集成模型,旨在探索AI技术在强化通信效能与优化资源配置方面的潜在路径。该模型通过引入机器学习算法,对信号处理、资源配置及网络调度等关键环节进行了深度优化,实现了AI技术对通信系统的创新性赋能。此举不仅显著降低了系统的能源消耗,还大幅提升了数据传输效率,并有效缩短了网络延迟,为通信系统的绿色高效运行提供了有力支撑。希望本文的研究成果为通信行业在智能化升级转型中提供技术参考与决策支持。

边缘计算动态资源分配在通信网络时延优化的研究

针对边缘计算动态资源分配的通信网络时延优化问题,提出一种基于深度强化学习的算法。该算法建立一个综合考虑边缘节点的异构性、地理分散性、能量因果性等约束条件,以及时延、能耗、费用等多目标优化指标的数学模型,充分反映边缘计算网络的复杂性和多样性。该算法使用多层感知器作为策略函数,通过策略梯度方法和随机梯度下降法进行动态资源分配决策,实现通信网络时延的最小化。仿真实验结果表明,该算法在不同场景和参数下均能有效降低通信网络时延,提高资源利用效率和系统性能。与固定资源分配算法、贪心资源分配算法以及基于遗传算法的资源分配算法相比,具有明显的优势,尤其是在处理边缘计算网络的动态性和不确定性方面。基于深度强化学习的动态资源分配算法为边缘计算资源管理问题提供一种新的解决方案,也为通信网络时延优化提供有力的支持。

“通信网络规划和优化”课程教学的创新改革与实践

针对课程内容建构层次低,理论迁移应用难,专业课教学与思政教学、行业发展脱节等教学“痛点”,本文以立德树人为目标,以学生发展为中心,结合新工科、课程思政建设,基于行业发展及企业对人才的需求、学科竞赛等,重构课程内容,融入多种教学方法,全面优化课程评价机制等,开展教学创新改革和探索。实践证明课程教学效果良好,学生的实践动手能力和个人综合素养等均得到持续提升,该教学创新改革方案也成功推广应用到其他专业课中,取得了较好的效果。

无人机协同的路径规划与通信保持优化策略

为降低无人机通信的信号中断、改进优化多无人机协同的搜索与路径规划质量,提出基于无人机自定位、改进蚁群遗传算法的组合算法,通过将多个无人机的地上目标旅行商航路规划(Multiple Traveling Salesman Problem,MTSP)问题,转换为多个独立路径的组合优化集合(TSP)问题,引入局部信息素的搜索优化算子,为避免路径寻址工作陷入过早收敛,设计与应用选择算子、交叉算子,对不同无人机路径规划的种群个体作出交叉操作。同时在无人机通信网络路由选择分析的基础上,通过调整无人机的路径规划方式,优化通信网络性能、降低通信延时,实现区域内多无人机目标的可靠信息传输。

基于深度强化学习的无人机通信速率优化

针对城市空对地模型中无人机与地面用户通信视线连接受阻的问题,提出了基于深度强化学习的无人机通信速率优化方案。利用智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助无人机通信,采用双深度Q网络(double deep Q-Learning,DDQN)算法联合RIS相移和无人机的3D轨迹优化无人机的通信速率,在自建仿真平台上对该方案进行验证。结果表明:与RIS随机相移的DDQN方案、未部署RIS的DDQN方案及RIS相移优化的决斗深度Q网络方案相比,该方案在无人机飞行周期内的平均吞吐量,分别提高了38.61%、30.03%、53.97%。

面向风电场景的联邦学习平台高性能通信优化

风能作为清洁能源为改善我国能源结构发挥着越来越重要的作用.风电场机组及设备的数据可能会包含机组或风场的隐私敏感信息,这些隐私数据一旦被泄露,将会为风电场带来巨大的经济风险和法律风险.联邦学习作为重要的隐私计算手段,能够保证原始数据不出本地的情况下完成模型的建模和推理,实现各参与方在互不泄露隐私的前提下实现联合计算,从而有效应对风电数据分析面临的挑战.但是,联邦学习计算过程中存在大量的通信开销,这成为限制联邦学习技术在风电场景下应用的关键性能瓶颈.因此,本文以经典的联邦学习算法XGBoost为例,深入分析了联邦学习计算过程中的通信问题,提出采用RDMA作为底层传输协议的解决方案,设计并实现了一套高性能联邦学习平台通信库,有效提升了联邦学习系统的性能.

大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用探讨

在移动通信网络技术持续发展的当下,移动通信网络用户数量激增,促使整个互联网行业面临巨大的运行压力,促使诸多技术性问题和安全性问题显著。大数据分析技术手段,作为一种具备科学性和先进性的技术手段之一,可以对移动通信网络技术以及服务模式进行优化。本文将针对大数据分析技术内涵以及大数据分析技术应用核心进行详细分析,明确大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用价值,提出大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用途径,探究大数据分析技术的实际应用价值,为移动通信网络技术优化以及服务运用模式优化奠定基础。