导读:本文包含了大规模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:大规模协作,产品创新,动态连续创新,创新决策机理
大规模协作论文文献综述
杜元伟,单玉坤,权锡鉴[1]（2019）在《大规模协作模式下产品动态连续创新决策——基于大数据驱动视角》一文中研究指出为了解决大规模协作模式下产品动态连续创新决策问题,首先结合大数据、产品动态连续创新理论分析了大数据的驱动作用;然后,从诊断界面、创意界面、行为界面、选择界面4个层面对创新界面系统进行分类辨识,并分析了每类界面中的信息需求以及各类参与主体发挥的作用;在此基础上,结合复杂系统、管理决策等理论,分别针对4类界面构建了相应的决策信息提取机理;最后,通过借鉴信息融合、多目标规划等理论构建了各类创新界面中决策信息整合机理,并分析了创新界面系统中可能使用的决策分析方法。本研究不仅结合参与主体的类型特征有所针对地提取有价值的产品创新信息,而且还能够通过整合产品创新信息实现创新方案的识别和优选,有利于提高产品创新效率、保证产品创新效果。(本文来源于《技术与创新管理》期刊2019年05期）
祁晨诗,王帆,郝祥军[2]（2019）在《大规模协作支持的在线学习集体智慧生成路径研究》一文中研究指出在线学习环境中,大规模群体通过深度交互,充分交织个体智慧,能生成具有重要价值的集体智慧。然而,在大规模协作实际运行中,群体协作和群体知识建构效果不佳,导致个体智慧孤立,集体智慧形成的基础薄弱。构建在线学习集体智慧生成路径(OCIG):以个体智慧为起点,在媒介供给、组织策略和社交互动的支持下,能实现个体参与群体协作,最终生成集体智慧。并依此设计大规模协作方案,进行实践与分析,结果表明:适切的媒介功能,为集体智慧生成提供技术保障;多样的组织结构,转变集体智慧生成方向;提供逐级的互动支架,能够提升集体智慧层次。(本文来源于《成人教育》期刊2019年09期）
陈瑞冬,耿烜[3]（2019）在《基于大规模MIMO技术的中继协作物理层安全研究》一文中研究指出传统无线通信的安全依靠上层加密,无法保护物理层的安全。为了克服传统无线通信系统加密的不足,采用人工噪声(Artificial Noise)生成和随机预编码器来研究中继协作下大规模多输入多输出(MIMO)下行链路系统的安全传输方法。针对估计的信道状态信息推导出和速率表达式,分析得出用户节点上的保密率。针对基站处的最小均方误差预编码器(MMSE)和迫零(ZF)预编码器,分析对比其性能差距。理论分析和仿真结果表明,该方法可以为大规模MIMO中继系统设计安全的物理层传输策略,且MMSE预编码器比ZF预编码器表现出更好的保密性能。(本文来源于《电子技术应用》期刊2019年05期）
逯效亭[4]（2019）在《大规模MIMO异构网中高能效的协作波束赋形技术研究》一文中研究指出信息和通信技术以及无线移动网络的能耗会随着数据传输速率的指数增长而迅速增加,电信行业正在寻求实施绿色节能网络。本文考虑大规模MIMO异构网结构,提出了高能效(Energy Efficiency,EE)的协作波束赋形算法,具体研究内容如下:(1)考虑大规模MIMO异构网中基站最大发射功率及其静态电路功耗约束限制,基于不同协作方案、小基站配备天线个数、大规模MIMO天线个数、服务质量(Quality of Service,QoS)及用户数,提出了EE最优的多点协作传输波束赋形(Coordinated multi-point transmission beamforming,CMBF)算法。本文分析不同参数对系统EE的影响,推导最优EE的闭式表达式。采用半正定松弛的方法,使系统能耗最低,进而提高系统EE。分析和仿真结果表明,在基于EE最优的CMBF算法设计中,用户数量、各基站天线数量、QoS和协作基站参数设置对系统EE影响显着。因此,所提算法能够更好的优化系统,实现了高EE的异构网设计。(2)基于低复杂度的Multiflow-RZF(Multiflow-Regularized Zero-Forcing)波束赋形设计,研究了更符合实际应用的天线发射功率约束优化,同时考虑天线数量、用户数、QoS等因素影响,提出了EE最优的渐近式RZF协作波束赋形(Asymptotic Regularized Zero-forcing Coordinated Beamforming,ARZF-CoBF)算法设计。本文定义了考虑回程结构的系统功耗模型,并将CMBF算法设计问题转换为功率集合优化问题。ARZF-CoBF算法迭代优化功率的同时,通过渐进式优化Multiflow-RZF波束赋形设计,实现系统EE最优。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
姚媛媛,李学华,黄赛,朱政宇,向维[5]（2018）在《基于携能通信的大规模无线协作网络中断性能分析》一文中研究指出将能量采集技术与大规模无线协作通信网络相结合,分析了在信息与能量同传环境下,大规模无线协作通信网络的中断性能.提出了一种中继协作传输协议,将位于源节点的中继区域内,并且能够成功解码源节点信号的中继节点定义为潜在中继,潜在中继用于协助从源节点到目的节点的信息传输;通过随机几何的数学工具,进一步分析了接收端使用选择合并接收方式下的中断性能,并对比了协作链路、中继链路以及直接链路叁者的中断概率;最后对理论分析结果进行了仿真验证.验证的结果表明,最优中继策略下的中断性能最优.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2018年06期）
虞海莲[6]（2018）在《大规模MIMO在不同基站协作下功率优化的分析》一文中研究指出当今社会视频、数据等各种业务需求巨增,为了满足其发展多样性和数据传输高效性的特点,5G通信发展迅速。大规模MIMO因其在基站处配置规模较大的天线阵列,极大地提高了系统的容量,已成为5G中的一项突出技术。随着移动通信技术的发展,不仅要注重系统的性能,也应当考虑到资源的分配、能源的消耗问题。即在设计无线通信系统时,必须要将能量效率和频谱效率考虑在内。绿色通信无疑会是未来无线通信领域的重要方向之一,从这一角度来看,研究通信过程中发射功率优化有着十分重要的意义。本文的选题来自于导师承担的国家自然科学基金项目(61372126)。在介绍大规模MIMO相关理论知识的基础之上,建立多天线多用户的大规模MIMO系统。当基站协作为CoMP时,信道状态信息(CSI)和数据在基站之间互享。基站协作为CoBF时,只有CSI在基站之间互享。首先介绍发射功率优化的第一种方法,即基于凸优化发射功率优化方法。先推导得到SINR和可达速率的表达式,接着由目标函数和限制条件构建功率最小化问题,并证明其属于线性规划,可以用凸优化法解决。与当前移动通信系统的功率消耗相比较,仿真证明了所提出方法能够极大地降低发射功率。接着介绍发射功率优化的第二种方法,即通过大系统下的渐近性分析来解决功率最小化问题的方法。考虑当基站端的天线数量较大时,推导得到功率最小化时最优的线性预编码的结构,并证明发射功率由基站端的长期信道衰减、基站端的相对干扰强度、目标的可达速率和信道估计质量这四个变量决定。通过仿真得到这些变量对系统性能的影响并证明了该方法的有效性和可靠性。本文考虑的发射功率优化的两种方法都与线性规划有关,且在线性规划中的限制条件都涉及到可达速率,但是并不是任何数值大小的可达速率都会使线性规划问题有解。原因是在目标的可达速率和传播环境之间存在一个折中的问题。例如路径损耗、分配给导频顺序功率的限制等,这些都会对所能够达到的可达速率有一定的影响。本文通过设计算法保证每个用户能够有一定的可达速率同时做到合理分配功率。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
陈凌峰,赵剑冬[7]（2018）在《大规模定制模块化形成机理研究——基于供应链协作视角》一文中研究指出文章基于供应链协作的视角,通过实证研究,揭示产品模块化的形成机制,进而概述其对大规模定制能力的影响。研究结果表明,供应商协作有助于实现产品模块化,进而对大规模定制能力产生显着的正向影响,产品模块化在供应商协作与大规模定制能力之间起到部分中介作用;与以往认识不一致的是,客户协作无论是对产品模块化还是对大规模定制能力均没有直接显着的影响;研究结果检验和支持了海尔成功实施大规模定制的部分经验总结。(本文来源于《技术经济与管理研究》期刊2018年09期）
周猛[8]（2018）在《大规模MIMO中继协作方案设计及性能研究》一文中研究指出随着社会信息化程度的不断提高,当前的第四代移动通信系统已经无法满足人们对高速率、高容量的进一步需求。为了满足未来十年不断增长的用户需要,同时尽可能提供无处不在的链接请求,学术界和工业界已经加快了对下一代通信系统即第五代移动通信系统(the fifth generation mobile communication systems,5G)的研究。大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)和中继协作技术由于能显着提升系统的频谱效率(spectral efficiency,SE),因此被认为是5G的核心技术。尽管大规模MIMO技术能抑制系统的加性噪声、用户间干扰,同时能够有效节省信源的发射功率等。然而,仍有许多问题亟待得到解决。为此,针对大规模MIMO和中继协作技术的关键特性,本文针对不同大规模MIMO中继协作方案分别进行了不同方面的研究,具体研究内容如下:首先,针对大规模MIMO技术所产生的巨大能量损失问题,基于最大比结合/最大比传输(maximum ratio combining/maximal ratio transmission,MRC/MRT)和迫零接收/迫零传输(zero forcing reception/zero forcing transmission,ZFR/ZFT)两种线性预处理方案,论文提出了基于低分辨率模数转换(analog to digital converters,ADCs)的全双工大规模MIMO放大转发中继协作方案。论文得到了系统总SE的闭式解,然后分别进行了叁种不同功率缩放方案的渐近分析。研究表明,低分辨率ADCs量化给ZFR/ZFT比MRC/MRT更大的性能损失。特别地,当且仅当系统的信源发射功率固定、基站的发射功率与基站发射天线数量成反比时,系统才能同时抑制环路干扰和量化误差。其次,尽管低分辨率ADCs技术能够显着提升大规模MIMO中继系统的能量效率,然而最新的研究表明,当在高信号与干扰加噪声比(signal to interference plus noise ratio,SIINR)时,低分辨率ADCs将会给系统带来相位/频率同步和多用户检测误差等问题。此外,近年来由于量子计算机、超级计算机的出现给系统的物理层安全带来了严峻的考验。不同于传统的密钥加密方式,信息论表明其还可以通过使用系统信道的噪声及量化误差来提升系统的安全性能。为此,论文研究了混合ADCs的大规模MIMO中继协作方案,并对系统进行了最优化的性能设计。论文首先获得了系统的SE和安全中断速率,然后根据构建的能量消耗模型,又获得了系统的安全能量效率(secrecy energy efficiency,SEE)。研究结果表明,当用中分辨率ADCs代替高分辨率ADCs时,在不影响系统各态历经速率的条件下,能够有效地改善系统的SEE;且当SEE最大时,存在最优的信源发射功率。同时,中分辨率天线数M0和低分辨率天线数M1的比例也是影响系统性能的重要参数。最后,为了进一步提升系统的SE和能量效率,同时有效地改善小区边缘用户的服务质量,论文研究了两层大规模MIMO中继协作异构网络(heterogeneous networks,Het Nets),其中宏小区被稠密的小小区所覆盖,且宏小区基站配置大规模地天线阵列。宏小区基站主要用于用户的调度和资源的分配,其要满足高移动性用户的需求,而稠密的小小区基站则主要是为低移动性的用户提供较高Qo S的链路请求。假定基站采用MRC/MRT和ZFR/ZFT预处理方案,论文首先获得了目标小区中用户对SINR和功率放大因子的闭式解,然后通过采用随机几何理论,又获得了系统SE的闭式解。研究表明,只有当小小区半径小于宏小区保护半径时,才能得到最优的系统性能;而对于宏小区的保护半径则存在最优的下限,即仅当宏小区半径小于最优下限时,增大宏小区半径才有助于提高系统的SE。(本文来源于《西北师范大学》期刊2018-05-01）
张晓冬,周宏丽,胡杨[9]（2017）在《大规模协同环境下知识协作网络的动态鲁棒性》一文中研究指出针对大规模协同环境下知识协作网络的特点,对网络的动态鲁棒性进行了研究。设计了主要知识贡献节点集体流失、主要知识贡献节点陆续流失、主要知识传播节点集体流失和主要知识传播节点陆续流失4种节点流失方式。采用网络效率和最大连通子图相对大小进行鲁棒性评价,前者反映了知识协作网络中知识传播的效率,后者则体现出知识协作程度。鲁棒性分析结果表明:网络在不同时期均表现出面对节点刻意流失时鲁棒性低,面对节点随机流失时鲁棒性高;在网络演化的发展期,社区管理人员应制定激励或保护措施,防止主要知识贡献节点陆续流失、主要知识传播节点集体流失、主要知识传播节点陆续流失;在网络演化的成熟期,需要重点防止主要知识传播节点用户的陆续流失;启动期或发展期的网络鲁棒性较差,成熟期的网络鲁棒性较高。所构建的知识协作网络鲁棒性分析方法,可以针对网络发展的不同阶段制定针对知识传播和知识贡献关键用户的保护策略,从而促进开源社区的持续稳定发展。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2017年11期）
郭玉斌[10]（2016）在《大规模协作创新中关键创新界面的分类识别及其应用研究》一文中研究指出大规模协作创新已经成为互联网时代的一种新型生产模式,其正式提出虽然仅有几年时间,但却引起了业界人士的极大反响。大规模协作创新的提出开辟了对新兴网络信息技术引发的企业战略和运营模式变革进行研究的新视角,但与此同时不得不清醒地认识到,目前有关大规模协作创新的研究还处于理论探索阶段,无论是在定性理论深化方面还是在定量方法构建方面都有待于进一步深入研究。另一方面,在大规模协作中大量独立个体的自由交流与众多知识资源的“免费”使用,有利于整合以创造能力为主的隐性知识,并以不断创新的方式创造出更大的价值。虽然在现有成果中已有应用大规模协作解决技术创新问题的管理实践案例,但其仅限于产生“创意”而已,尚未关注到对于保证创新质量、提高创新效率等一系列创新管理问题的研究。综合上述两个方面,若将大规模协作与创新界面管理进行深入交叉融合,不仅有利于集成全球范围内的多样性知识资源、保证创新质量,而且有利于依托互联网技术实现信息与知识的瞬间流动、提高创新效率。有鉴于此,我们认为对大规模协作中的创新界面管理问题开展研究是未来发展的重要趋势。为了促进大规模协作创新的完成,根据大规模协作创新的特征以及产品生产过程要素,首先从创意界面、行为界面、选择创新界面和信息评估与反馈界面四个视角对大规模协作产品创新实施过程中可能存在的创新界面进行分类识别,然后结合大规模协作创新的特点,分析识别出各类创新界面之间的关系,在此基础上运用基于DSmT改进的DEMATEL方法构建出能够在众多创新界面中识别出关键创新界面的决策方法,最后通过小米手机作为案例模拟分析表明,所提出的方法对指导大规模协作创新中创新界面能起到有效的作用,具有现实的应用价值。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2016-04-01）
大规模协作论文开题报告
（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：
在线学习环境中,大规模群体通过深度交互,充分交织个体智慧,能生成具有重要价值的集体智慧。然而,在大规模协作实际运行中,群体协作和群体知识建构效果不佳,导致个体智慧孤立,集体智慧形成的基础薄弱。构建在线学习集体智慧生成路径(OCIG):以个体智慧为起点,在媒介供给、组织策略和社交互动的支持下,能实现个体参与群体协作,最终生成集体智慧。并依此设计大规模协作方案,进行实践与分析,结果表明:适切的媒介功能,为集体智慧生成提供技术保障;多样的组织结构,转变集体智慧生成方向;提供逐级的互动支架,能够提升集体智慧层次。
（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。
大规模协作论文参考文献
[1].杜元伟,单玉坤,权锡鉴.大规模协作模式下产品动态连续创新决策——基于大数据驱动视角[J].技术与创新管理.2019
[2].祁晨诗,王帆,郝祥军.大规模协作支持的在线学习集体智慧生成路径研究[J].成人教育.2019
[3].陈瑞冬,耿烜.基于大规模MIMO技术的中继协作物理层安全研究[J].电子技术应用.2019
[4].逯效亭.大规模MIMO异构网中高能效的协作波束赋形技术研究[D].内蒙古大学.2019
[5].姚媛媛,李学华,黄赛,朱政宇,向维.基于携能通信的大规模无线协作网络中断性能分析[J].北京邮电大学学报.2018
[6].虞海莲.大规模MIMO在不同基站协作下功率优化的分析[D].南京邮电大学.2018
[7].陈凌峰,赵剑冬.大规模定制模块化形成机理研究——基于供应链协作视角[J].技术经济与管理研究.2018
[8].周猛.大规模MIMO中继协作方案设计及性能研究[D].西北师范大学.2018
[9].张晓冬,周宏丽,胡杨.大规模协同环境下知识协作网络的动态鲁棒性[J].计算机集成制造系统.2017
[10].郭玉斌.大规模协作创新中关键创新界面的分类识别及其应用研究[D].昆明理工大学.2016