密集D2D网络中提升接入率的资源分配研究

在蜂窝网络中引入D2D通信可以增大系统吞吐量,提升资源利用率,减小终端功耗。传统资源分配算法只解决稀疏D2D网络中资源分配的问题,如何以有限的频谱资源将所有设备用接入网络是目前急需解决的问题。提出一种高接入率的资源分配算法,在基站的控制下为每条蜂窝信道选取满足接入条件的最优D2D链路接入。仿真验证表明,该算法有效提高了混合网络中D2D链路的接入率,同时有效增加了每条蜂窝信道的复用增益。

新形势下广电网络双向接入技术比较

本文重点讨论了广电网络现状、业务发展需求和新形势下广电网络双向接入技术,对当前FTTH、Cable Modem和EPON+EoC三种方式的传输带宽、建设成本进行了详细的计算和对比分析,讨论了三种方式的优劣,对网上关于双向接入的一些观点进行了认真的探讨。文章提出如下观点:(1)有线电视双向改造覆盖用户数量,应该是指已实际完成双向网改并已具备开通双向业务条件的实际用户总数。(2)网改规划设计应当追求覆盖率越高越好,接入率满足市场需求,系统能平滑扩展。(3)每CPE(用户终端设备)传输带宽10M为宜。(4)Cable Modem接入方式传输带宽完全满足宽带互联网、高清互动电视、无线宽带(WiF)i、互联网电视(OTTTV)等新业务发展需求。(5)双向网改成本Cable Modem方式最低,EPON+EoC是Cable Modem方式的6.3倍,FTTH是Cable Modem方式的14.7倍。(6)综合考虑技术标准成熟度、传输带宽、网络升级改造成本、建设周期、维护管理、用户接入、现有网络资源等诸多因素,Cable Modem方式远优于FTTH和EPON+EoC接入方式。

一种基于终端分组的M2M随机接入控制方法

机器与机器之间的通信在现有蜂窝网架构中应用广泛。然而由于机器与机器通信终端数量巨大,当大量的终端同时发起随机接入请求时必然引发冲突碰撞、网络拥塞和延迟过度等问题。为了解决这些问题,提出一种基于终端分组的方法,根据能量消耗的快慢对机器终端进行分组,并对组设定优先级,能量消耗越快,其优先级越高,优先级高的组终端优先分配随机接入资源。仿真结果表明,该方法能够有效地降低碰撞概率,节省能量;同时还能提高终端成功接入率,降低延迟。

基于惯性/下垂控制的变速型风电机组频率协调控制方法

在高渗透风电接入的孤立电力系统中,由于传统调频资源不足,风电大规模波动可能导致系统频率波动,限制新风电的进一步接入。因此,提出一种基于惯性控制和下垂控制的变速型风电机组频率协调控制方法。首先对双馈异步发电机(Doubly Fed Induction Generator,DFIG)、永磁同步发电机(Permanent Magnet Synchronous Generator,PMSG)和有源失速异步发电机(Active-Stall Induction Generator,ASIG)三种类型变速风力发电机组(Variable Speed Wind Turbines, VSWTs)的频率控制特性进行分析。在此基础上,提出基于惯量控制和下垂控制的变速型风机频率协调控制策略,并分析在不同扰动条件下,不同惯性参数与下垂参数对孤立电力系统频率的影响,据此选择合适的控制参数。最后,在随机风速扰动和大扰动条件下对风电机组的稳态与暂态响应进行仿真,验证了所提频率抑制方法的有效性。结果表明,所提方法能显著提高孤立电力系统频率稳定水平。

风电出力变化对系统调频的影响

随着大规模风电的并网,需要研究风电出力波动和系统调频速度的关系,探讨大规模风电并网对系统调频的冲击。通过对张家口地区单个和多个风电场的调度EMS数据进行统计分析,验证了风电出力变化率呈正态分布,随着所统计风电场容量的增加风电出力变化率降低的特性,并得到了风电场出力变化率的数值范围,结合甘肃电网的系统调频速度数据,对风电接入率、风电出力变化率和系统调频速度的关系进行定性计算分析,得出了系统调频速度并非限制风电大规模接入制约因素的结论。

认知无线电网络中基于图着色的动态频谱分配

动态频谱分配是解决认知无线电网络中频谱资源利用率低下的有效手段.针对现有频谱分配中认知用户"饿死"这一难点问题,以最大化系统接入率为目标,提出一种基于图着色的动态频谱分配算法.构造了基于图着色模型的效能函数,通过动态更新可用矩阵完成有效的频谱分配.一系列仿真实验表明,所提算法获得了较高的系统接入率,兼顾了系统的吞吐量和公平性,具有比现有算法更优的性能.

染色体片段交叉重组的频谱分配遗传算法

传统的遗传算法在解决认知无线电频谱分配问题时,没有考虑染色体中来自于不同频谱的基因所表达的遗传特性是不同的,而不加区别地对染色体进行交叉会降低其进化效率。针对此问题,依据遗传特性把染色体分成不同的片段,将染色体交叉设定在每一个片段内,并加入了染色体片段重组过程,用来提高染色体进化的效率。然后从系统公平性的角度设计了自适应的变异概率,让接入率较低的染色体获得更大的变异机会,以提高系统的公平性。最后与遗传算法(genetic algorithm,GA)和量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)进行了仿真对比实验,结果表明该算法的收敛速度更快,且同时获得了较高的系统效益以及用户接入率。

淀粉支载氧氟沙星前药的合成及其体外释放研究

以淀粉和氧氟沙星为原料,合成了淀粉支载的氧氟沙星高分子前药,用核磁共振氢谱对其结构进行了结构表征、紫外分光光度计测定了氧氟沙星的接入率,并在人工胃液和人工肠液中进行了体外释放研究。结果清楚显示氧氟沙星成功接入到淀粉分子上,该高分子前药在不同介质的体外释放中均呈现零级缓慢释药,与氧氟沙星相比较,其作用时间明显增长,可以有效减缓药物成分的释放,控制血药浓度,有望大大减轻药物对胃粘膜和肠的刺激作用,并解决氧氟沙星的味苦及难溶等问题。

基于基因选择性遗传的认知无线电频谱分配算法

传统认知无线电频谱分配遗传算法面对认知用户之间的干扰,选择在每次迭代之后进行满足干扰约束的处理,使得携带干扰基因的染色体参与整个遗传优化过程。针对该问题,以在遗传过程中控制干扰为目标,设计染色体中的基因表达规则,提出认知无线电频谱分配算法。依据基因表达规则标记显性基因与隐性基因,在下一代染色体中表达显性基因,抑制隐性基因,从而保证染色体的健康,提高算法效率。仿真结果表明,与遗传算法和量子遗传算法相比,当网络中认知用户较多、频谱资源较紧张时,该算法能获得较高的系统总效益和系统接入率。

交通信息采集中WSN拥塞控制算法研究

为了提高交通信息采集系统中无线传感网络数据传输可靠性和实时性,提出一种高性能拥塞控制(HPCC)算法。针对单一拥塞检测无法准确预测网络负载情况问题,该算法根据队列占用率和拥塞持续时间定义拥塞预知状态指数,并通过对拥塞状态指数的判断,来准确预测拥塞趋势。为了避免最优路径失效导致网络瘫痪的问题,该算法基于TOPSIS理论思想构建选择模型,在拥塞节点周围建立临时最佳路径进行分流调节并将节点拥塞程度、剩余能量、距离原路径跳数以及信道接入率作为下一跳节点选择依据。实验结果表明,该算法能有效准确地检测拥塞,减小延迟,降低了网络能耗,保证数据的逼真度。

内蒙古电网变电设备在线监测系统运行情况分析

总结了内蒙古电网变电设备在线监测系统总体运行情况,以变压器油中溶解气体在线监测为例,对变电设备在线监测装置的接入率、数据误差率、异常率以及供货商现场服务质量指标进行分析。分析认为变电站站控系统频繁故障是目前在线监测系统整体数据异常率高和接入率低的首要原因。对此提出进行站控系统改造,提高系统运行稳定性;加强在线监测系统入网监测、现场验收和运行评估;提高对在线监测数据的利用和分析水平等改进措施。

淀粉支载阿司匹林前药的合成及其体外释放

以淀粉和乙酰水杨酰氯为原料,合成了淀粉支载的阿司匹林高分子前药,用核磁共振谱对其进行结构表征,用紫外分光光度计测定阿司匹林的接入率,并在人工胃液和人工肠液中进行体外释放研究.结果表明,阿司匹林成功接入到淀粉分子上,该复合物在不同介质的体外释放中均呈现零级缓慢释药且释药的开始阶段无爆释现象出现,与阿司匹林相比较,其作用时间明显增长,有望显著减轻药物对胃粘膜和肠的刺激作用.

基于图着色的密集D2D网络资源分配算法

蜂窝设备到设备(D2D)网络通过D2D用户与蜂窝用户的上行链路复用,可大幅提高网络的频谱效率,但当D2D用户数大于蜂窝用户数时,即在D2D密集部署场景下,传统的资源复用算法不能满足D2D用户的频谱资源需求。针对该问题,提出基于图着色理论的D2D网络干扰协调频谱资源分配算法,可实现信道资源在多个D2D用户对间的多重复用,从而提升网络负载能力,改善网络吞吐量。在此基础上,给出一种改进的资源分配算法,以提高D2D用户的公平性。仿真结果表明,该算法在降低D2D用户获取信道资源"饥饿"概率的同时,能够提升网络信道资源的空间复用率及系统吞吐量。

混合D2D蜂窝中基于负载均衡的资源分配方法

D2D通信是指发送终端与接收终端之间数据不需要经过基站转发的近距离直通通信方式,在传统蜂窝网中引入D2D通信可以通过提升复用增益,进而提升系统的总吞吐量和频谱资源的利用率。通过拉格朗日乘数法结合图论中的匈牙利匹配算法,针对密集D2D场景中提出一种均衡化的轮询匹配的资源分配方案,以最大化子信道的复用增益为前提条件,每条蜂窝子信道在每一轮匹配完成后将接入一条D2D链路,直到所有的D2D链路均接入网络位止。经仿真证明,该算法对于密集D2D蜂窝网络中具有提高接入率和吞吐量的效果,且该算法同样适用于稀疏D2D蜂窝网络。

基于整体公平的D2D无线资源分配算法

针对引入设备与设备(D2D)通信的蜂窝系统进行无线资源分配时D2D接入率低、未同时兼顾蜂窝用户(CUE)和D2D用户(DUE)公平性的状况,提出一种基于整体公平的D2D无线资源分配算法.首先它允许多个D2D对复用一个CUE资源,然后基于图着色理论对多个D2D对进行分簇以及重构,再以最大化CUE和重构簇整体公平性为目标为它们分配恰当的资源块(RB).仿真分析表明,与其它方案相比,基于整体公平的D2D无线资源分配算法能有效提高系统整体的公平性、接入率以及吞吐量.

基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法

针对高密集场景下传统D2D资源分配算法接入率较低的问题,提出了基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法.首先根据小区内用户之间的干扰情况构建干扰图;然后根据干扰图为D2D用户构建候选信道集合;最后设计适应度函数,并通过遗传退火算法寻找适应度最高的信道分配方案,以提高系统总吞吐量和D2D接入率.仿真结果显示,提出的算法与图着色算法和随机分配算法相比,系统总吞吐量平均增幅为6.2%和21.8%,D2D用户接入率平均增幅为14.7%和44.5%,表明该算法在提高系统总容量的同时,还能有效提升D2D对的接入率.

阿司匹林-羟乙基纤维素复合物的合成

以羟乙基纤维素和乙酰水杨酰氯为原料,合成了高分子复合物阿司匹林-羟乙基纤维素,用红外光谱仪对其结构进行了表征并用紫外分光光度计测定了阿司匹林的接入率。考察了缚酸剂、反应温度、配料比、反应时间等对反应的影响。结果表明,三乙胺作为反应的缚酸剂效果较好,吡啶和浓氢氧化钠水溶液则不合适;阿司匹林的接入率随反应温度以及阿司匹林与羟乙基纤维素的质量比的升高而增大;当选用DMF做溶剂、三乙胺(TEA)做缚酸剂、m(阿司匹林):m(羟乙基纤维素)=3.60∶1.32、温度60℃时反应6小时,所得复合物的接入率可达到31.18%。

配电网接纳电动汽车充电能力的评估分析

研究区域配电网接纳电动汽车充电效率,对解决配电网安全运行具有重要意义。选取包含办公楼、商业中心和居民小区的典型区域配电网,首先分析电动汽车充电特性,建立电动汽车充电负荷模型。然后讨论了不同规模的电动汽车对典型区域配电网谐波总畸变率、变压器负载情况、支路堵塞程度和母线电压偏移的影响情况,分析限制大规模电动汽车接入典型区域配电网的影响因素。最后对典型区域配电网接纳电动汽车的充电能力进行评估,并对今后配电网规划提出建议。

一种CDMA-时隙ALOHA系统及其性能分析

本文提出了一种ＣＤＭＡ时隙ＡＬＯＨＡ系统．其中，所有用户使用相同的伪随机序列，但发送时加入不同的随机时延，接收端利用伪随机序列的自相关特性捕获并接收各用户的信号．文中分析了当基站中采用的接收机数不同时，系统的信道吞吐率，并进行了计算机仿真．分析和仿真结果表明系统的最大吞吐率比一般时隙ＡＬＯＨＡ系统大大提高．

基于社会域和物理域的自适应D2D多播分簇算法

针对D2D多播通信网络中可复用信道数量的时变性和用户接入率不高的问题,提出了一种结合社会域和物理域的自适应D2D多播分簇算法(SD-AMC).根据信道数量和信道状态信息,以分段函数方式自适应产生一个簇成员亲密度阈值,并在选取簇成员用户时通过亲密度阈值对簇成员进行筛选,使最终的分簇数量与可复用信道数量尽量匹配,进而提高D2D多播用户的接入率.仿真结果显示,提出的SD-AMC分簇算法的D2D多播通信用户的接入率比贪婪迭代算法可以提高约10%.