基于射频能量收集的认知农业物联网资源分配算法研究.pdf
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摘要
摘要
大的发展潜力，大力推进了我国农业现代化的进程。目前，农业物联网的发展面临节点能
Radio，
量受限和频谱短缺的瓶颈问题，为了解决频谱紧缺问题，认知无线电(Cognitive
CR)技术被应用于农业物联网的传感器节点中，传感器节点通过频谱感知技术，及时地发
现授权频谱中的可用频谱并动态地接入，从而提高频谱使用效率。为了
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基于无线携能通信的认知物联网资源分配研究.pdf
摘要
摘要
近年来随着物联网技术的快速发展带动了网络信息传输速度、传输处理速度的快速提
高，越来越多的智能设备通过无线I侧络相互连接，形成了庞大的物联M系统。然而，物联
网中设备数量庞大、资源利用率低下等问题成为了制约物联网性能和扩展性的重要因素。
无线用户的数量急剧增加，使得频谱资源变得越来越紧张，引入认知无线电技术后，在提高
无线频谱利用率的同时频谱感知|过程也需要消耗额外能量，无线携能通信技术出现为物联
网中无线节点能量受限的问题
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基于能量收集的无人机辅助MEC计算卸载和资源分配策略研究.docx
基于能量收集的无人机辅助MEC计算卸载和资源分配策略研究
基于能量收集的无人机辅助移动边缘计算（MEC）计算卸载与资源分配策略研究
一、引言
随着物联网（IoT）和无线通信技术的飞速发展，无人机（UnmannedAerialVehicle，简称UAV）在各种应用场景中扮演着越来越重要的角色。与此同时，移动边缘计算（MobileEdgeComputing，简称MEC）作为一种新型计算模式，通过将计算资源和服务推向网络边缘，为解决计算密集型和延迟敏感型应用提供了有效途径。本文将探讨基于能量收集的无人机辅助MEC系统中的计算卸载与资源分配策略。
二、背景与意义
随着移动互联网和物联网的普及，数据处理
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基于能量采集的认知无线电系统--最优化资源分配策略研究.doc
基于能量采集的认知无线电系统——最优
化资源分配策略研究#
李丹，尹斯星，李书芳**
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（北京邮电大学信息与通信工程学院，北京，100876）
摘要：针对基于时隙结构的引入能量采集的认知无线电系统，提出一种动态的资源分配策
略，最大化系统次用户的可获得吞吐量。基于当前的系统资源，以及对系统后续状态的估
计，判断系统频谱感知的最佳停止时刻，最优化系统时间与能量的分配策略。
关键词：认知无线电；能量采集；动态决策；吞吐量
中图分类号：TN92
Optimal Resources Allocation Strategies in Self-Power
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基于经济网格资源分配算法研究的中期报告.docx
基于经济网格资源分配算法研究的中期报告
一、研究背景
随着网络经济的发展，越来越多的资源被转移到了网络上，为了实现网络资源的高效利用，网络资源分配成为了一个重要的研究方向。目前，网络资源分配主要采用的是基于经济学方法的资源分配算法，其中基于网格资源分配算法的研究也越来越受到关注。本中期报告对基于经济网格资源分配算法的研究情况进行了总结和分析，以期为该领域的研究提供参考。
二、研究现状
基于经济学方法的资源分配算法主要分为拍卖、博弈和市场机制等三种，其中拍卖是最常用的一种算法。在网格资源分配领域，基于拍卖理论的资源分配算法被广泛应用。通过拍卖的方式，可以实现资源的优化配置和利用，同时也能保证资源
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基于短包通信的物联网无线资源分配策略研究.pdf
摘要
随着无线通信技术的蓬勃发展，以万物互联为特点的物联网技术使得各行各业都迎来巨
大变革。然而物联网丰富的应用场景对超可靠和低时延通信有较高的要求，且这两个要求相
互冲突使得解决它们面临着巨大的挑战。基于此，物联网中普遍采用短数据包传输，相较于
传统的长数据包通信，短包通信中传统的香农定理不再适用，这导致了通过资源分配满足差
异化应用需求的问题求解更加复杂。
本文以采用短包通信技术的无线通信系统为核心，针对存在窃听者的多小区场景，无人
机辅助反向散射的城市场景和无人机中继辅助异构网络场景，对面向不同通信需求的无线资
源分配问题进行了深入研究。本文主要研究工作如下：
（1）针对包含多个基站，多
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云计算资源分配中的蚁群算法研究.doc
蚁群算法在云计算资源分配中的应用研究
张春艳
（中国矿业大学计算机科学与技术学院, 徐州 221116）
摘要：针对目前已提出的云计算资源调度模型，提出一种基于蚁群算法的资源分配策略。分
配云计算资源时，首先在云计算网络中发现社团，探测可用节点的计算能力，然后根据云计 算服务模式特点，通过分析诸如网络带宽占用、线路质量、响应时间、任务费用、可靠性等 因素对资源分配的影响，利用蚁群算法得到一组最优的计算资源。通过在 CloudSim 环境下 的仿真进行分析和比较，这种算法能在满足云计算服务模式的情况下，获得比其他一些针对 网络的的分配算法更短的响应时间和更强的工作质量，从而更加适合在云环境中使用
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认知无线电下行链路中的OFDMA资源分配算法.pdf
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基于融合分簇算法的车联网认知频谱分配方法研究.docx
基于融合分簇算法的车联网认知频谱分配方法研究
一、引言
随着车联网（VehicularNetwork）的快速发展，车与车之间、车与基础设施之间的通信日益重要。由于通信资源的有限性，车联网中的频谱分配成为了一个关键问题。传统上，频谱分配主要依赖于静态或半静态的分配策略，但在车联网中，由于车辆的高动态性和网络拓扑的快速变化，传统的频谱分配策略已经无法满足需求。因此，研究一种能够适应车联网动态特性的频谱分配方法显得尤为重要。本文提出了一种基于融合分簇算法的车联网认知频谱分配方法，通过结合车辆之间的空间关系与认知无线电技术，实现对车联网频谱的动态和智能分配。
二、研究背景与现状
在车联网中，车辆的移
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绿色通信系统中基于能量效率的资源分配技术研究的中期报告.docx
绿色通信系统中基于能量效率的资源分配技术研究的中期报告
本文旨在介绍绿色通信系统中基于能量效率的资源分配技术的中期报告。在绿色通信系统中，能量效率是一个关键指标，用于评估系统在给定能量和服务需求下的性能。为了实现高能量效率，我们需要研究如何优化资源分配，以最小化能量消耗和最大化服务质量。
当前的研究重点包括以下领域：
1.呼吸型调制：呼吸型调制（BRM）是一种新兴的数据传输技术，它可以在一个传输周期内动态地调整发送速率，以适应当前负载的变化。通过 BRM，我们可以在保持服务质量的同时，最小化功率消耗。
2.动态功率分配：动态功率分配技术可以根据当前的服务需求和通信环境，动态地调整功率分配。通过
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URLLC和eMBB业务共存场景下的车联网任务卸载和资源分配算法研究.docx
URLLC和eMBB业务共存场景下的车联网任务卸载和资源分配算法研究
URLLC和eMBB业务共存场景下的车联网任务卸载与资源分配算法研究
摘要：
随着车联网（VehicularNetworking）的快速发展，URLLC（超可靠低延迟通信）和eMBB（增强移动宽带）业务在智能交通系统中扮演着越来越重要的角色。为了满足不同业务需求，实现高效的任务卸载和资源分配成为了研究的热点。本文针对URLLC和eMBB业务共存场景下的车联网，提出了有效的任务卸载策略和资源分配算法，以提高网络性能和服务质量。
一、引言
车联网作为一种新型的网络应用模式，能够通过车辆与周围环境及车辆的通信，提高交通效率和安全性
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于OFD的资源分配算法.docx
摘要随着无线通信技术日新月异的发展，LTE网络中频谱利用率低下的问题越来越引人关注。针对这一问题，本文通过介绍认知无线电频谱检测和分配技术，将认知无线电和LTE关键技术OFDM相结合，在研究了基于比例公平容量最大子载波分配算法的基础上，提出了基于降低公平性容量最大子载波分配算法。该算法针对前者系统的公平性和频谱效率存在的缺陷提出了改进，将子载波分配给信道条件最好的认知用户，同时该用户的信道参数乘上分配因子，在兼顾了各个用户接入公平的条件下，使系统频谱效率最大化。最后，将本算法与基于比例公平容量最大子载波分配算法进行MATLAB仿真，得出本算法在系统频谱效率上性能比基于比例公平容量最大子载波分配
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基于人工智能的无线资源分配算法论文.docx
基于人工智能的无线资源分配算法论文
摘要：
随着无线通信技术的飞速发展，无线资源分配成为提高网络性能和用户体验的关键技术。近年来，人工智能技术在无线资源分配领域展现出巨大的潜力。本文旨在探讨基于人工智能的无线资源分配算法，分析其优势和应用前景。通过对现有研究的梳理，本文提出了一个基于人工智能的无线资源分配算法框架，并对其进行了详细阐述。
关键词：人工智能；无线资源分配；算法；网络性能；用户体验
一、引言
（一）人工智能在无线资源分配领域的应用背景
1.内容一：无线通信技术的发展需求
随着5G、物联网等新兴技术的快速发展，无线通信系统面临着巨大的数据流量和多样化应用场景。为了满足这些需求，传统
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MIMO-MC-CDMA中基于拉氏算子的资源分配算法.pdf
2009年第12期，第42卷通信技术Vol.42，No.12,2009
总第216期CommunicationsTechnologyNo.216,Totally
MIMO-MC-CDMA中基于拉氏算子的资源分配算法
黄云飞，纪纯妹，潘伟锵，倪豆
（华南理工大学电子与信息学院，广东广州510640）
【摘要】提出一种应用于多输入多输出MC-CDMA系统的功率、码道自适应分配算法。基于接收端的信道反馈信息，发
送端在总发射功率受限的条件下通过多用户间功率和码道的分配最大化系统吞吐量。算法通过限制用户的最大和最小码道数
来实现用户之间的带宽公平性。算法最终归结为一个约束优化问题并利用拉格朗日乘子法进
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基于混合业务QoS的OFDMA系统跨层资源分配算法的研究的开题报告.docx
基于混合业务QoS的OFDMA系统跨层资源分配算法的研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着移动通信技术的发展，人们对通信服务的要求也越来越高，如视频通话、高清视频等多媒体服务的用户比例也越来越大。然而，这些服务对网络的需求也变得越来越高。为满足多媒体业务的需求，网络技术不断进行改变和升级。
OFDMA技术是目前移动通信系统中非常重要的技术之一。OFDMA技术采用了多载波技术，可以提供更好的信道利用率，并提供更高的频谱效率，满足多媒体业务的需求。OFDMA技术的效果取决于资源分配和调度算法的精度。
对于混合业务的OFDMA系统，由于多业务的存在，使得资源分配更加困难。针对这种情况，需要一种有效
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基于组合双向拍卖和信任的网格资源分配与定价算法研究及应用的综述报告.docx
基于组合双向拍卖和信任的网格资源分配与定价算法研究及应用的综述报告
随着网格计算技术的发展和应用，越来越多的人开始关注网格资源的分配和定价问题。由于网格环境下节点分布广泛，资源异构性强，参与者众多且利益各异，因此资源的分配和定价问题变得非常复杂。为了解决这个问题，一些研究者提出了基于组合双向拍卖和信任的方法。本文将介绍这种方法的基本思想和应用情况，并对其优缺点进行探讨。
一、基本思想
组合双向拍卖指的是将资源分配和定价看成两个问题，然后使用拍卖机制同时解决这两个问题的方法。在组合双向拍卖中，卖方和买方都可以同时参与拍卖，买方通过竞标来获得资源，而卖方则通过提供最佳报价来获得收益。同时，为了增加