基于信息能量同传的异构小蜂窝网络能效优化

研究无线信息和能量协同传输(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)异构小蜂窝网络的能效优化问题。保证小蜂窝用户和宏用户通信质量、小蜂窝用户能量采集和小蜂窝基站传输功率等约束下,为实现小蜂窝系统下行能效的最大化,对小蜂窝基站发射功率和小蜂窝用户端功率分流系数进行联合优化。该问题属于非凸优化问题,通过变量替换对原问题作等价转换,然后采用基于拉格朗日乘子的次梯度算法求解。计算机仿真结果表明,该联合优化算法简单有效。     

一种多天线多用户大规模MIMO上行系统能效资源分配算法

针对目前大规模MIMO系统的资源分配研究集中于用户终端配备单天线的场景,但随着技术的发展和用户需求的增长,用户智能终端配备多天线情形越来越多,提出一种基于多天线多用户大规模MIMO上行系统的能效资源分配算法。在满足用户速率和续航要求的条件,基站采用迫零(ZF)接收情况下,通过建立系统能效函数,采用凸优化方法进行优化。首先确定用户不同天线的最优发射功率,再运用二分法确定基站激活的天线数目,通过联合用户发射功率和激活基站天线数来优化系统能效。仿真结果表明本文所提算法可以在迭代次数较少的情况下取得较好的系统能效。     

混合模式下认知无线电网络的能效优化算法

认知无线电网络中,协作频谱感知利用多个节点同时感知可提高频谱感知检测性能。然而随着感知的次用户(SU)个数增加,导致能耗增高、能效(EE)降低。为解决这一问题,本文结合机会频谱接入和衬垫式频谱共享2种共享模式,构造基于混合频谱共享模式的能效模型,同时考虑3种不同的融合规则、主用户(PU)的再占据概率和报告信道误差,以最大化SU系统的EE为目标,使用拉格朗日乘子法与次梯度下降算法对感知时间、参与感知个数、次用户发射功率进行迭代优化求解。仿真结果表明,在最低服务质量要求(QoS)和发射功率的约束下,该能效优化算法能够实现更高的吞吐量和更高的能量效率。     

基于功率控制的大规模MIMO系统能效优化算法

能效优化是5 G通信领域的一个研究热点.首先针对单小区多用户上行大规模MIMO通信系统,在满足用户QoS需求和系统可容忍的信道有效噪声条件下,建立关于发射功率、导频序列长度、基站天线数的能效优化模型;其次,不同于传统利用迭代算法求解使系统能效最佳的基站天线数,提出了采用Lambert W函数分析得到最佳基站天线数的闭式表达式;最后根据分式规划理论,采用迭代优化算法联合优化系统导频序列长度、发射功率、基站天线数.仿真结果表明,该算法较现有算法能效提高了11.2％,说明该算法能有效提高系统性能.     

基于ADC精度与AP选择的去蜂窝系统能效均衡方法

去蜂窝大规模多输入多输出（MIMO）系统通过部署大规模接入点（AP）,获得宏分集增益和较低的路径损耗,但产生的大量功耗损失使得系统能效质量失衡。针对去蜂窝大规模MIMO系统与多AP联合协作的能效质量失衡问题,提出一种基于模数转换器（ADC）精度和AP选择的能效均衡方法。利用泊松过程对用户分布进行建模,推导出激活所有AP时频谱效率及能量效率的闭式解,将有效信道与干扰信道增益的占比作为排序指标,通过降序排序的方法获得相应信道方差矩阵索引,按索引对AP集进行逐层筛选,当AP联合服务用户获得频谱效率的变化差值小于阈值时,停止筛选并确定用户间干扰低的AP组合。通过ADC精度与AP选择的联合优化获取最优量化位数,实现系统频谱效率与能效的均衡。仿真结果表明,与全AP选择、基于大尺度衰落的AP选择方法相比,该方法能达到较优的能效质量均衡,尤其在用户密集区域,可提升约20%能效,同时利用最大最小功率控制可保证系统区域一致良好的用户服务质量。     

LTE-A系统中基于QoE能效的无线资源分配算法

针对无线通信网络能耗日益增加与用户体验质量(quality of experience,QoE)难以得到保证的问题,提出一种LTE-A系统基于QoE能效的资源分配算法。首先,给出联合优化QoE和能效的数学模型,特别的考虑了用户最小QoE要求;其次,根据约束条件提出了一种迭代算法进行用户资源块(resource block,RB)分配,然后利用分数规划的性质并采用凸优化方法求得最优的发射功率来优化目标函数。仿真结果表明,相较现有基于能效的资源分配算法,该算法在提高系统性能的同时有效的保证了用户QoE。     

基于DQN的超密集网络能效资源管理

小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题,为降低网络干扰、保证用户网络服务质量（QoS）并提高网络能效,构建一种基于深度强化学习（DRL）的资源分配和功率控制联合优化框架。综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰,提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题。针对该联合优化问题的NP-Hard特性,提出基于DRL框架的资源分配和功率控制联合优化算法,并定义联合频谱和功率分配的状态、动作以及回报函数。利用强化学习、在线学习和深度神经网络线下训练对网络资源进行控制,从而找到最佳资源和功率控制策略。仿真结果表明,与枚举算法、Q-学习算法和两阶段算法相比,该算法可在保证用户QoS的同时有效提升网络能效。     

认知无线电网络基于QoS的监听时间与资源联合分配

以最大化所有认知无线电用户(CRU)的吞吐量为目标,同时保证每个CRU的服务质量(QoS)约束,研究了联合最优监听时间和资源分配问题,并基于此提出了一种监听时间与资源联合分配算法.在多信道认知无线电网络中,频谱监听和资源分配都会影响网络的吞吐量.兼顾二者的联合优化问题可以被分解为两个子问题:固定监听时间的资源分配问题, 以及固定资源分配策略的最优监听时间一维穷举搜索问题.提出的算法可以通过穷举搜索获得最优监听时间,并通过次梯度算法获得最优资源分配策略.仿真结果表明,提出的最优监听时间与资源分配算法可以最大化认知无线网络的吞吐量; 此外,各认知用户的QoS需求也能得到保证.     

基于QoS的D2D能效优化

为解决基站数十亿通信设备的通信能耗和D2D通信过程中复用频谱资源对蜂窝用户造成的干扰问题,建立一种优化模型系统,解决用户通信服务质量(quality of service,QoS)和系统能效的权衡问题。针对优化问题中遇到的NP难题,提出一种启发式资源分配算法1-search,降低用户搜索范围以及匹配用户的搜索时间;利用松弛的方法忽略次要干扰的影响,降低算法复杂度。仿真结果表明,1-search算法可以提高系统能效,具有较好的收敛性。     

Massive MIMO下行系统小区能效算法

在大规模多输入多输出(massive MIMO)下行链路系统下,不牺牲用户端QoS,进行优化能源效率,对信号发射动态功率进行了推导,这个问题被证明有一个隐藏凸优化,利用凸优化提出优化算法,动态的集中能量给用户分配同时减少了损耗.在相同条件和假设下,与传统的迫零预编码(ZF)和最大比传输(MRT)预编码方案进行性能分析并比较.仿真结果与理论结果一致,并表明在相同条件下优化算法比ZF的性能好,ZF比MRT性能更好.     

节能降耗系统平台及关键技术研究 *

针对目前工矿企业节能降耗所遇到的问题 ,提出企业节能应该首先实现能源管理信息化 ,由注重单体设备节能向系统优化节能转变。基于此理念 ,构建了基于分布式体系架构的节能降耗系统平台 ,对企业生产环节和关键设备的能源消耗实行全面监测、管理和控制 ,实现节能的制度化和长效化。     

能耗感知的绿色数据库研究综述

随着全球的低碳化趋势以及以数据为中心的计算趋势,研究节能的绿色数据库系统已成为政府、企业和学术界共同关注的问题。然而,已有的数据库系统与算法大都针对性能目标而设计,缺乏对能耗的感知与处理,包括能耗有效性以及能耗同比性等问题的考虑。围绕绿色数据库系统的发展需求,对绿色数据库技术中的关键问题进行了讨论,重点阐述了数据库系统能耗有效性,以及面向数据库节点集群的能耗同比性等问题。在此基础上,给出了能耗感知的绿色数据库技术的未来发展方向,为该方向的进一步深入研究提供新的参考。     

Improvement of energy model based on cubic interpolation curve

In CAGD and CG,energy model is often used to control the curves and surfaces shape.In curve/surface modeling,we can get fair curve/surface by minimizing the energy of curve/surface.However,our research indicates that in some cases we can’t get fair curves/surface using the current energy model.So an improved energy model is presented in this paper.Examples are also included to show that fair curves can be obtained using the improved energy model.     

比特驱动的瓦特变革—信息能源系统研究综述

采用科学知识图谱的方法系统梳理了信息能源系统研究的整体概况, 以数据和知识混合驱动的方式展现了信息能源系统专业领域的热点领域和学术链条, 并聚焦4个重点研究领域: 优化调度、一致控制、用户驱动的优化管理、信息能源深度融合系统. 在共被引分析基础上, 依据文献重要性和贡献度人工筛选出高影响力文献, 梳理了信息能源系统研究演化发展趋势. 分析表明, 当前信息技术作为有力的支撑驱动了能源系统的发展, 但信息与能源之间的联系仍不够紧密, 对能源数据价值的充分挖掘等问题亦需进一步研究.     

一种云计算环境下的能效模型和度量方法

提出一种云计算环境下的能效模型和度量方法.首先定义了能效的数学表达及其测量和计算方法,并推导出了能效最大值的发生条件;其次,为方便能效计算,改进了计算机功率和CPU工作状态之间关系的数学表达,通过CPU使用率和频率来计算能效,从而简化了能效测量方法,此外,还设计并实施了大量实验,验证了提出的能效模型的正确性;同时对单机环境,云计算环境中CPU密集型、I/O密集型和交互型运算进行能效评估,总结其能效规律和优化办法,理论和实验证明,所提出的能效模型和计算方法能够准确地评估云系统的能效,并为能效优化奠定基础.     

基于单片机的三相交流电能测量系统的研究与实现

本文介绍了用８０９８单片机测量三相交流电能的设计思想和实现方法，详细描述了系统的硬件电路和软件设计阐述了“硬件软件化”的设计方法，扼要说明了提高系统可靠性的措施。     

基于MSP430的无线充电器系统设计

本设计是基于手机锂电池来研究无线电能传输的,采用电磁感应方式进行电能传输。首先,对系统电能传输方式和锂电池充电的工作原理进行分析,其次对系统的硬件和软件进行分析。在理论分析的基础上,借助工具对无线充电系统进行调试,采取数学数据分析方法对设计系统进行验证,分析出系统传输电能的最大距离、最优效率、最大功率,最终设计出多功能无线充电平台。     

超网络能量研究与应用

图能量是图论研究的重要内容,图能量及其变种已在无向图、有向图、混合图等其他多种类型的图中得到很多成功的应用。超网络是一类较传统意义上的复杂网络更为复杂的网络。大多数图能量均是基于矩阵特征值计算得到的,无法推广应用到超网络中,应用范围受限。基于网络维数的网络能量已先后应用于无向图、有向图等多种类型图的分析研究中,并与无向图的图能量及有向图的斜能量等其他类似能量之间存在密切关联。基于超网络的超网络维数,结合网络能量,将超网络维数应用于超网络中,提出了超网络的超网络能量,给出了超网络能量的若干上下限,论证了超网络的超网络能量与图的网络能量之间的内在关联,最后分析了超网络的超网络能量若干重要性质。     

公共机房微机节能方法探索

分析了微机机房管理中不容忽视的能耗问题,探讨了通过加强机房节能技术应用与管理维护等方面的工作,以达到机房节能降耗的目的的相关方法与手段     

能量收集分布式检测系统中基于门限的节点能量管理策略

针对能量收集分布式检测系统由于环境能量到达随机造成系统检测性能不稳定的问题,在同时考虑节点能量不确定性、探测能量不确定性、通信能量不确定的前提下,给出了一种基于节点能量使用门限的能量管理策略的确定方法。该方法首先优化探测和通信的能量分配方式,然后根据能量到达强度,对有限能量区间进行穷举搜索,确定合理的节点能量使用门限。该方法的优势是确定的策略是一种离线策略,不占用节点通信资源,电池存储能量是唯一执行条件,简单易行。仿真表明该方法确定的节点能量管理策略与“能量到达即使用”的策略相比,有效降低了能量随机到达对系统检测性能的影响,提升了检测系统平均检测性能。