导读:本文包含了吞吐量优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:全双工中继,信息与能量同传,波束成形,天线选择
吞吐量优化论文文献综述
谢显中,扶渝茜,陈九九[1]（2019）在《FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案》一文中研究指出本文考虑了一个利用full-duplex simultaneous wireless information and power transfer (FDSWIPT)双向中继提供移动通信蜂窝网络中小区覆盖,同时改进吞吐量和能量效率的应用场景.针对FD-SWIPT双向中继研究存在问题,提出了FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案.首先,给出了一种低复杂度次优天线分组算法,在中继接收端使用天线分组策略,将信道条件好的接收信号用于传输,剩下的信号用于能量采集.进一步,在中继发送端设计了波束成形方案,并利用最大广义特征值方法优化波束成形矢量,达到优化接收端信干噪比的目的.仿真结果表明,所提出的联合优化方案能有效提升系统的和吞吐量与能量效率,且天线选择方案起到了重要的作用.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2019年09期）
张绘娟,张达敏,闫威,陈忠云,辛梓芸[2]（2019）在《异构网络中基于吞吐量优化的资源分配机制》一文中研究指出针对异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的干扰问题和频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进粒子群算法的D2D通信资源分配算法,并将该算法与改进的闭环功率控制算法相结合进行资源管理。此方案通过设置信干噪比(Signal-to-Interference Noise Ratio,SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(Quality of Service,QoS),使用改进粒子群算法为D2D用户进行资源分配后,再通过基于接收信干噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的发射功率,以减少干扰。仿真结果表明,该方案能够有效抑制异构通信系统中由于引入D2D用户导致的干扰问题,并提高频谱资源的利用率和系统的吞吐量。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
时颖[3]（2019）在《基于序贯能量检测的认知系统功率控制与吞吐量优化》一文中研究指出在认知无线电系统中,针对最大化认知用户吞吐量问题,提出了一种功率优化控制与系统传输参数优化方案。该方案是基于序贯能量检测方法,保证授权用户在低于一定干扰功率阈值下,将认知用户平均吞吐量描述成一个带约束条件的优化问题,利用优化理论解析得到最优功率控制方案和最优传输参数方案。仿真表明,提出的优化方案使认知用户吞吐量得到明显提升,并且最大吞吐量与干扰阈值的变化成正比。该研究可为提高5G系统频谱资源利用提供参考。(本文来源于《黑龙江科技大学学报》期刊2019年04期）
阚世奇,尹世琛[4]（2019）在《基于穿梭车的密集存储系统吞吐量优化分析》一文中研究指出随着自动化技术及物联网技术的飞速发展,穿梭车在自动化密集存储系统中应用越来越广泛。文中根据单层作业的多层穿梭车系统的工作模式,提出了最近邻点法对存取订单序列进行匹配,比较使用算法前后对系统吞吐量的影响,以仿真实验的方式进行了数据分析。实验证明,使用最近邻点法后的穿梭车系统订单存取时间大大缩短,提高了系统的吞吐量。(本文来源于《起重运输机械》期刊2019年11期）
李彦霞[5]（2019）在《无源感知系统反向散射链路吞吐量优化机制研究》一文中研究指出物联网作为沟通物理世界与信息世界的重要桥梁,越来越趋于物理世界数字化、网络连接泛在化以及信息感知智能化。无源感知由于其无源、免维护、兼具感知计算通信与组网等功能而受到世界范围内的关注,为物联网的应用多样化提供了实现可能性,数据量的剧增将不可避免。随着可计算射频识别平台、多能量源的环境反向散射等技术的发展,无源感知平台逐步大规模应用。其中,吞吐量优化问题日趋重要,在大规模物联网节点应用或实时性要求高的场景中,当标签端有大量传感器数据需要传输或当其处于快速移动状态时,其收集到的传感器数据信息需尽快传输至阅读器端。本文针对目前无源感知系统应用于大量数据传输和突发式数据传输时吞吐量受限的问题,基于目前无源感知系统探测信道开销较大、时隙有效利用率低和并行解码算法鲁棒性差的瓶颈,分别从协议优化设计和多标签并行解码两方面对无源感知系统反向散射链路吞吐量优化问题展开研究。本文首先在协议优化层面进行研究,物理层引入标签IQ域信号簇的相关指标,以更细粒度的信号IQ域簇的聚集程度和歧义码元概率指标表征当前信道状态,从而实现物理层数据传输速率的自适应,使得数据传输速率以信道状况相匹配,实现不同信道状况下吞吐量的最大化;其次,MAC层协议设计结合碰撞时隙和空闲时隙的概率、持续时间以及当前碰撞时隙中簇的个数,优化直接决定时隙数的Q值选取算法,使Q值尽快调整至与标签个数匹配,提高时隙利用率。此外,多标签并行解码方面,本文以时钟同步和多模盲均衡算法为基础,从源头上尽可能减小由于环境动态变化而造成的码间干扰及误码,使信号呈现出结构化特征,对信号IQ域码元采样点做一阶绝对差分,利用大概率情况下IQ域信号簇流作绝对差分后簇的个数比标签个数多一的规律,针对大概率下的预期情况和小概率下的非预期情况,通过差分且结合概率特性实现多标签并行解码,进一步成倍地提高无源感知系统反向散射链路的吞吐量,扩大无源感知系统应用场景。最后,本文以典型的可计算射频识别应用平台——无线感知与识别平台为实验平台,利用通用软件无线电外设搭建阅读器和监测器,实时监测物理层信息并在此基础上实现和评估本文提出算法,最终的实验结果显示本文所提算法吞吐量优化效果明显,且在动态环境和标签个数较多的场景下鲁棒性提升效果显着。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-04-01）
张永棠[6]（2019）在《基于频谱感知的智能电网数据吞吐量优化》一文中研究指出无线通信是智能配用电通信的重要手段.在智能电网无线通信中,230数传电台和新型电力无线专网通信并存,认知无线电的频谱感知技术是解决两个系统共存的关键.以230数传电台为主系统,新型电力无线专网为从系统,研究感知时间对频谱感知准确性的影响,进而研究对从系统的高可靠性传输所需重传次数的关联影响.通过优化从系统中智能终端一个工作周期内感知和传输时间的比例,总体系统的高可靠性业务数据吞吐量得以最大化.(本文来源于《伊犁师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
向薇,林基明[7]（2018）在《基于比例公平的LiFi-WiFi混合网络吞吐量最优化》一文中研究指出为实现光保真技术-无线保真技术(LiFi-WiFi)混合网络的吞吐量最优化,文中将系统负载均衡问题建模为联合效用最大化问题,并使用对数效用函数实现用户的比例公平。在该方案中考虑LiFi和WiFi网络之间切换导致的信令开销,结合LiFi系统直射和反射路径以及信道噪声,分析了光同信道干扰和非同信道干扰情况下信噪比对数据速率和总吞吐量的影响。仿真结果表明,该算法的估计值满足实际的通信需求。(本文来源于《光通信研究》期刊2018年06期）
李怀苹[8]（2018）在《市交通运输局：不断优化航线航班 东营胜利机场旅客吞吐量持续增长》一文中研究指出本报讯 从市交通运输局获悉，今年以来，市交通运输局协调机场集团，加强与航空公司协调，不断优化航线航班，胜利机场旅客吞吐量持续增长。截至目前，东营胜利机场完成旅客吞吐量62.8万人次，预计全年旅客吞吐量将突破65万人次，航空出行已成为更多市民的选择。$(本文来源于《东营日报》期刊2018-12-04）
陆维娜,胡瑜,叶靖,李晓维[9]（2018）在《面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法》一文中研究指出针对卷积神经网络FPGA加速器的资源分配与频率设置欠佳导致吞吐量受限的问题,提出一种面向吞吐量优化的自动化设计方法.首先将加速器的设计分为并行策略和频率设计,提出总体设计流程;然后将设计空间探索建模为线段分割问题,采用遗传算法及贪心算法求解;最后根据求解出的并行策略完成加速器的结构设计,根据求解出的预期运行频率对加速器的布局布线优化,使实际频率可以达到预期.对AlexNet及VGG-16模型在目标器件AlteraDE5a-Net的设计实验结果表明,文中方法能有效地提升资源使用效率并给出合理频率设置;相比于其他卷积神经网络FPGA加速器设计方法,该方法可提升AlexNet和VGG-16的吞吐量82.95%和66.19%.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年11期）
吴建伟,李艳玲,臧翰林[10]（2018）在《基于改进帧结构的认知网络吞吐量优化方法》一文中研究指出在认知无线电网络中,频谱感知的效能往往通过系统的吞吐量进行体现。为此,在传统感知帧结构的基础上,通过引入协作频谱预测和频谱分割定义一种新的感知帧结构,并结合基于DBSCAN的隐马尔科夫模型协作频谱预测算法,提高频谱预测的准确率,降低协作预测带宽的消耗,从而增加系统吞吐量。仿真结果表明,与不含协作模块的频谱分割帧结构和含有协作模块但未进行频谱分割的帧结构相比,改进的帧结构可有效提高系统吞吐量。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年06期）
吞吐量优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的干扰问题和频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进粒子群算法的D2D通信资源分配算法,并将该算法与改进的闭环功率控制算法相结合进行资源管理。此方案通过设置信干噪比(Signal-to-Interference Noise Ratio,SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(Quality of Service,QoS),使用改进粒子群算法为D2D用户进行资源分配后,再通过基于接收信干噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的发射功率,以减少干扰。仿真结果表明,该方案能够有效抑制异构通信系统中由于引入D2D用户导致的干扰问题,并提高频谱资源的利用率和系统的吞吐量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
吞吐量优化论文参考文献
[1].谢显中,扶渝茜,陈九九.FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案[J].中国科学:信息科学.2019
[2].张绘娟,张达敏,闫威,陈忠云,辛梓芸.异构网络中基于吞吐量优化的资源分配机制[J].计算机科学.2019
[3].时颖.基于序贯能量检测的认知系统功率控制与吞吐量优化[J].黑龙江科技大学学报.2019
[4].阚世奇,尹世琛.基于穿梭车的密集存储系统吞吐量优化分析[J].起重运输机械.2019
[5].李彦霞.无源感知系统反向散射链路吞吐量优化机制研究[D].太原理工大学.2019
[6].张永棠.基于频谱感知的智能电网数据吞吐量优化[J].伊犁师范学院学报(自然科学版).2019
[7].向薇,林基明.基于比例公平的LiFi-WiFi混合网络吞吐量最优化[J].光通信研究.2018
[8].李怀苹.市交通运输局：不断优化航线航班东营胜利机场旅客吞吐量持续增长[N].东营日报.2018
[9].陆维娜,胡瑜,叶靖,李晓维.面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[10].吴建伟,李艳玲,臧翰林.基于改进帧结构的认知网络吞吐量优化方法[J].计算机工程.2018