导读:本文包含了多用户协作论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:临近空间,雨衰,协作分集,中继选择
多用户协作论文文献综述
王婷婷[1]（2019）在《基于多用户协作分集的HAPS抗雨衰技术研究》一文中研究指出全球科学技术目前正在以前所未有的速度向前发展,通信技术也呈现了突飞猛进的变化,人们在生产和生活中对通信的需求量越来越来大,现有通信系统逐渐不能满足人类的需求。临近空间高空平台通常是指工作在20～25km高度范围内、携带了大量通信设备的飞行器,具有成本低、易部署、覆盖广、时延低等优点。由于独特的地理位置,高空平台成为了地面通信系统与卫星通信系统的重要补充,在天地一体化信息网络中占有重要地位。在HAPS通信系统中,信号在传输过程中会经历多种衰落,如路径损耗、多径衰落等,其中降雨衰落是影响Ka频段HAPS通信链路质量的重要原因。传统的抗雨衰技术有功率控制技术、自适应调制编码技术、空间分集技术等,但由于高空平台能量有限、平台面积有限等因素,这些抗雨衰技术不能有效解决HAPS系统中的降雨衰落问题。本文提出在HAPS系统中使用协作分集技术,利用地面协作用户辅助信号的传输,通过用户间天线共享实现空间分集,进而提高目标用户的信号质量,增强系统的通信性能。本文首先对临近空间通信的基本特性进行了研究,包括临近空间信号经历衰落类型和特性。其次,对协作分集技术的基本原理进行了深入研究,包括协作分集传输策略、与协作分集合并算法,加深了对协作分集技术的认识与理解。在HAPS协作通信方案中,为提高接收信号强度和减小波束间干扰,在高空平台发射端应用了波束赋形技术,形成具有指向性的波束指向地面用户,并选择合适的衰落模型对临近空间的信道衰落进行建模。在地面协作用户与地面目标用户之间,考虑使用D2D通信技术,并通过低频波段进行通信。在协作用户选择时,提出了基于回溯法的协作用户选择算法,综合考虑了发射端与协作用户之间和协作用户与目标用户之间信道质量,并以合并信号信噪比作为优化目标。本文通过Matlab搭建了临近空间通信系统链路级仿真平台,并对比了所提协作用户选择算法与现有其他算法的通信性能。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
张勇建,贺玉成,蔡静,周林[2]（2019）在《多用户选择与协作干扰的安全性能分析》一文中研究指出研究了一种多用户选择与协作干扰相结合的无线安全传输系统。在Nakagami-m衰落信道下,考虑到信道的反馈延迟对信道状态信息的影响,提出了利用一般阶次选择策略来选择目的用户,并结合协作干扰策略,实现信息的安全传输。针对窃听信道状态信息已知和未知两种不同条件,分别提出了相应传输策略,推导了系统的中断概率和窃听概率的准确表达式。理论分析与数值仿真结果表明,提高用户选择的阶参数能够有效地改善系统的安全性能。(本文来源于《信号处理》期刊2019年03期）
王俊福[3]（2019）在《面向多用户协作的智能化文本标注平台的设计与实现》一文中研究指出在人工智能时代,自然语言处理技术在各领域的应用越来越广泛。虽然机器学习、深度学习等各种各样的算法模型层出不群,但是在特定领域下(如医疗、电商、金融等),目前全自动无监督的算法仍然无法达到很好的效果,而半监督算法、有监督算法又需要标注数据的支持,而且不同的算法对标注数据的质量和数量都有不同的要求。为了解决自然语言处理任务中数据标注的问题,目前主要存在叁种方式:众包标注、专家标注、算法标注。但均有其局限与不足,专家标注成本较高,众包标注成本较高且质量难以保证,算法标注质量较低,无法满足多种多样的数据标注需求。本文针对上述问题,在充分调研已有研究的基础上,设计了一种叁阶段标注框架,并基于该框架实现了多人协作的智能化标注平台。具体来说本文的研究内容和创新成果包括:(1)针对普遍的标注任务,提出了基于主动学习思想的叁阶段标注框架,通过算法、普通用户、专家用户叁者流转协作完成标注任务,通过算法的预标注来提高标注效率,通过交互式的错误反馈机制迭代提高用户的标注准确率。(2)针对目前系统支持的若干类文本标注任务,设计并实现了基于任务相似度和用户偏好的个性化分配算法,提高用户与任务的匹配度,从而提高标注质量和效率。(3)基于上述框架和算法,采用交互式web2.0技术搭建了智能化标注平台。平台采用模块化组件化的设计,其中的多种算法组件都可以灵活扩展,从而支持多种标注任务。(4)采用模拟实验和用户调研的方式,验证了框架在提升标注效率和质量方面的有效性。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-04）
吉文标[4]（2018）在《多用户线性网络编码协作的性能分析与功率优化分配》一文中研究指出线性网络编码协作(Linear network coded cooperation,LNCC)是一种新的通信技术,其结合了线性网络编码和协作通信技术,能够有效的降低系统中断概率,提升系统频谱利用率。本文结合前者在线性网络编码协作科研领域研究,以多用户线性网络编码协作系统为研究目标,从中断概率和能耗等性能指标考虑,对线性网络编码协作进行深入的研究。本文研究的工作主要包括以下几个方面:(1)我们分析了多对一的通信模型中双时隙多用户线性网络编码协作系统的中断性能。在理论分析的过程中,我们充分地考虑到了路径损耗对系统模型的影响,并推导出多用户线性网络编码协作系统的紧近似中断概率。本文通过Monte Carlo仿真验证理论分析结果的正确性。我们还研究了在多用户LNCC系统中,用户之间的距离对中断概率的影响和用户到目的节点之间的距离对中断概率的影响。(2)基于多用户LNCC系统的紧近似中断概率分析,本文研究了多用户LNCC系统的功率分配优化问题。本文首先研究了功率受限情况下,以系统总体中断概率最小为目标的最佳功率分配问题,并通过群智能遗传算法得到次优解。然后,本文进一步研究了以所有用户中断概率联合最优为目标的功率多目标优化分配问题,本文通过第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对多目标优化问题(MOOP)求解,并得到了功率分配的Pareto最优解集。同样地,本文利用蒙特卡洛仿真对理论分析进行了验证。综上所述,本文针对多用户LNCC系统的中断概率和功率分配问题进行详细的研究。本文的贡献在于在:1.给出了线性网络编码协作的紧近似中断概率,从而为LNCC系统的功率优化分配提供了理论基础;2.提出了在系统总功率受约束的情况下,分别以总中断概率最小化和所有用户中断概率联合最小为优化目标的功率分配优化策略。根据我们对相关文献的调研,多用户LNCC系统的功率优化分配至今鲜有报道。这些研究成果对与后续的研究工作提供了足够的理论依据。(本文来源于《温州大学》期刊2018-05-20）
倪水平,常慧刚[5]（2018）在《认知无线电网络多用户智能协作频谱感知算法》一文中研究指出认知无线电网络中,单用户频谱感知容易受到阴影效应、多径衰落及隐蔽终端等不利因素的影响,造成感知结果的误判。为了提高系统的检测性能,并减少感知花销,提出了多用户智能协作频谱感知算法。各个认知用户根据估计信噪比自适应选择不同的感知策略,当估计信噪比高于选择阈值时采用双门限能量感知,低于选择阈值时则采用循环平稳特征检测,并在同一个感知周期内只进行一种较优的感知策略,从而在不明显增加计算复杂度的情况下,克服了能量感知在低信噪比条件下鲁棒性差的缺点,实现了智能检测。仿真结果表明,智能协作频谱感知有效提高了系统检测概率,缩短了平均感知时间,有较好的鲁棒性。(本文来源于《测控技术》期刊2018年04期）
刘志勇,汪引引[6]（2018）在《水声协作通信中的多分支变抽头长度多用户检测器》一文中研究指出针对水声协作通信中水声信道特点带给链路可靠性的影响,提出一种多分支变抽头长度多用户检测(Multi-Branch Variable Tap-length Multi-User Detection,MBVT-MUD)方法,中继节点工作于放大转发模式(Amplify-and-Forward,AF)。该方法联合实现了自适应合并和抽头长度的自适应调整。仿真结果表明,MBVT-MUD能够根据各个分支的信道环境自适应调整抽头长度到最优,且相对于现有的方法,能获得更好的误码率(Bit Error Rate,BER)性能。(本文来源于《信息技术》期刊2018年03期）
金丽[7]（2018）在《移动云计算环境下基于多用户协作的资源共享机制研究》一文中研究指出在移动云计算环境下,移动终端用户将需要大量计算资源的应用任务通过无线接入网络和互联网卸载到远程的云计算数据中心上,利用资源丰富的云计算数据中心完成移动终端上的任务。然而,云计算数据中心通常离移动终端较远,计算任务迁移至云端的方式不仅增加了网络负荷,而且引入了较大的数据传输时延。为了解决传统移动云计算所面临的问题,人们提出利用多个邻近移动设备以协作的方式形成一个资源池,即移动自组织云(mobile ad hoc cloud),以满足资源短缺用户的需求。移动自组织云在很大程度上依赖于用户的参与。由于每个用户的理性和自私性,用户通常不会自愿地共享本地的空闲资源。因此,为了实现移动自组织云,需要提出一种有效的机制以促进多用户之间的资源共享。本论文研究了移动自组织云中两种不同的场景:1)存在一个资源提供者;2)存在多个资源提供者。针对这两种场景,本论文分别提出了有效的机制以促进多个移动用户之间的资源共享。本论文的主要工作如下:1、针对存在一个资源提供者和多个资源需求者的场景,本论文研究如何设计有效的定价机制来协调多个用户对有限资源的需求。在资源提供者不清楚其他多个资源需求者的效用函数的场景下,本论文提出一种基于预测的资源定价策略,并且在理论上分析了该定价策略所实现的社会效用与最优社会效用之间的差值以及定价策略中预测误差的影响。2、针对存在多个资源提供者和多个资源需求者的场景,本论文研究如何设计有效的资源分配机制来匹配多个资源提供者和资源需求者。结合多用户之间所存在的社会关系,本论文将多用户之间的资源共享问题建模成一个一对多的匹配问题,并提出一种基于经典Gale-Shapley(GS)的完全分布式的算法,该算法可以使所有移动用户从资源共享中收益,而且经过有限次迭代后能够到达稳定的状态。3、本论文对所提出的算法进行了详细的数值仿真以及分析。针对包含一个资源提供者的移动自组织云场景,验证了基于预测的定价策略的有效性,并且预测误差越小性能越好;针对包含多个资源提供者的移动自组织云场景,验证了基于GS的完全分布式资源共享算法,结果表明该算法实现的社会效用接近于最优社会效用。(本文来源于《南京理工大学》期刊2018-03-01）
孙增友,刘玲玉[8]（2018）在《一种改进的协作多点多用户预编码算法》一文中研究指出在LTE-A系统中,现有协作多点多用户预编码算法不能同时抑制用户间、用户内部及噪声干扰,并且计算复杂度较高。针对这两方面的问题,提出了一种改进的线性预编码算法。本文采用计算复杂度,系统容量和误码率作为评价算法性能的指标,建立了协作多点多用户的系统模型,并给出了改进算法具体的实施步骤,理论分析了算法的计算复杂度,使用MATLAB仿真验证了系统性能。仿真结果表明,该算法在一定程度上能够降低计算复杂度和误码率,且在相同的天线配置下,该算法的系统容量性能略低于正则块对角化预编码算法。(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2018年01期）
[9]（2017）在《DaVinci Resolve 14携十倍性能焕然登场!添加众多剪辑工具,专设全套Fairlight音频后期,新增多用户协作工具!》一文中研究指出DaVinci Resolve 14是当今影视后期制作领域的一次彻底革新!这款业界领先的先进剪辑和调色软件如今更是拥有十倍性能提升,新设一套完整的音频后期制作页面,并添加了大量多用户协作工具,以及面部优化等数十种精彩滤镜和特效!有了它,您只要轻轻一点,就能在剪辑、调色、音频流程之间自如切换。这相当于将叁款高端制作工具同时整合到一个软件当中!专业剪辑DaVinci Resolve几乎包含了所有您能想象到的剪辑和修剪工具,不论创意(本文来源于《影视制作》期刊2017年12期）
[10]（2017）在《DaVinci Resolve 14携十倍性能焕然登场!添加众多剪辑工具,专设全套Fairlight音频后期,新增多用户协作工具!》一文中研究指出DaVinci Resolve 14是当今后期制作领域的一次彻底革新!这款业界首屈一指的先进剪辑和调色软件如今更是拥有十倍性能提升,新设一套完整的音频后期制作页面,并添加了大量多用户协作工具,以及面部优化等数十种精彩滤镜和特效!有了它,您只要轻轻一点,就能在剪辑、调色、音频流程之间自如切换。这相当于将叁款高端制作工具同时整合到一个软件当中!专业剪辑DaVinci Resolve几乎包含了所有您能想象到的剪辑和修剪工具,不论创意(本文来源于《数码影像时代》期刊2017年12期）
多用户协作论文开题报告
（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：
研究了一种多用户选择与协作干扰相结合的无线安全传输系统。在Nakagami-m衰落信道下,考虑到信道的反馈延迟对信道状态信息的影响,提出了利用一般阶次选择策略来选择目的用户,并结合协作干扰策略,实现信息的安全传输。针对窃听信道状态信息已知和未知两种不同条件,分别提出了相应传输策略,推导了系统的中断概率和窃听概率的准确表达式。理论分析与数值仿真结果表明,提高用户选择的阶参数能够有效地改善系统的安全性能。
（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。
多用户协作论文参考文献
[1].王婷婷.基于多用户协作分集的HAPS抗雨衰技术研究[D].北京邮电大学.2019
[2].张勇建,贺玉成,蔡静,周林.多用户选择与协作干扰的安全性能分析[J].信号处理.2019
[3].王俊福.面向多用户协作的智能化文本标注平台的设计与实现[D].浙江大学.2019
[4].吉文标.多用户线性网络编码协作的性能分析与功率优化分配[D].温州大学.2018
[5].倪水平,常慧刚.认知无线电网络多用户智能协作频谱感知算法[J].测控技术.2018
[6].刘志勇,汪引引.水声协作通信中的多分支变抽头长度多用户检测器[J].信息技术.2018
[7].金丽.移动云计算环境下基于多用户协作的资源共享机制研究[D].南京理工大学.2018
[8].孙增友,刘玲玉.一种改进的协作多点多用户预编码算法[J].哈尔滨理工大学学报.2018
[9]..DaVinciResolve14携十倍性能焕然登场!添加众多剪辑工具,专设全套Fairlight音频后期,新增多用户协作工具![J].影视制作.2017
[10]..DaVinciResolve14携十倍性能焕然登场!添加众多剪辑工具,专设全套Fairlight音频后期,新增多用户协作工具![J].数码影像时代.2017