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1.
以智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统为背景,研究了该系统中基于能效优先的多天线发送端有源波束成形与IRS无源波束成形联合设计与优化方法。以最大化接收端的最小能效为优化目标,构造在发送端功率、接收端能量阈值、IRS相移等多约束下的非线性优化问题,用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)求解。采用Dinkelbach算法转化目标函数,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)得到发送端有源波束成形向量。采用SDR得到IRS相移矩阵与反射波束成形向量。结果表明,该系统显著降低了系统能量收集(energy harvesting,EH)接收端的能量阈值。当系统总电路功耗为?15 dBm时,所提方案的用户能效为300 KB/J。当IRS反射阵源数与发送天线数均为最大值时,系统可达最大能效。  相似文献   
2.
针对安防要求日益高涨的现实,设计了一种基于ZigBee技术的人体红外检测系统,它由数据采集模块,无线传输模块和监控模块3个部分组成。数据采集模块采用HC-SR501人体红外探测器模块;无线传输模块采用ZigBee组网技术,以TI CC2530芯片为核心,由ZigBee终端节点、路由器和协调器组成;监控模块采用LabVIEW开发;最终实现对人体红外远程实时监测。  相似文献   
3.
DFTL(demand-based FTL)是一种根据负载访问特点动态加载映射项到缓存中的知名FTL(flash translation layer)算法,但是它没有考虑到请求的空间局部性,而且缓存中的一个映射项剔除就可能会导致翻译页的更新,缓存中映射项的频繁剔除又会导致额外的擦除操作.在DFTL的基础上,提出了SDFTL(sequential/second cache DFTL)算法.SDFTL新设置连续缓存和二级缓存,连续缓存通过预取映射信息,利用请求的空间局部性,提高了FTL对连续负载的处理性能;二级缓存通过暂存从一级缓存中剔除的、发生更新的映射项,并采取批量更新策略回写到闪存,减少了闪存的翻译页写回次数和擦除次数.利用实际负载做的实验结果显示,SDFTL相比DFTL缓存命中率平均提高41.57%,擦除次数平均减少23.08%,响应时间平均减少17.74%.  相似文献   
4.
应用核主成分分析(KPCA)和T-S模糊神经网络方法对煤与瓦斯突出进行快速、精准预测。利用KPCA对实验样本数据中的多种煤与瓦斯致突因素进行降维,简化问题的复杂度,将选取的累计贡献率大于 90%的4个主成分作为T-S模糊神经网络的输入参数,煤与瓦斯突出强度作为输出参数。利用实测数据进行验证,并与BP神经网络预测模型、T-S模糊神经网络预测模型的预测结果进行比较。结果表明,该方法建立的预测模型准确性、有效性更高,收敛时间短,适用于煤与瓦斯突出预测。  相似文献   
5.
针对节点功率受限的无线多跳网络,研究业务流路由确知时的联合功率分配、流量分配和拥塞控制问题,并基于原始对偶内点法设计一种具有二阶收敛性能的算法.该算法利用矩阵分裂方法实现业务流源速率和节点功率的分布式更新,最终优化网络效用.仿真结果表明,算法能有效降低网络中的功率消耗,提高网络的能量效用,同时相较于传统拉格朗日对偶分解法,所提出算法具有非常好的收敛性能.  相似文献   
6.
认知无线电(CR)与无线携能通信(SWIPT)的结合已经成为当今高能效认知无线通信的研究热点之一。首先阐述了SWIPT与认知SWIPT网络,而后介绍了SWIPT网络中两种接收机结构并给出相应的能量收集公式。然后,给出了认知SWIPT系统模型及其与协作中继技术、MIMO技术相结合进行系统建模的研究进展,并对认知SWIPT网络关键技术的未来研究方向进行了展望。最后,总结了近年来对认知SWIPT网络关键技术的研究成果,为高能效的安全认知SWIPT通信理论研究与未来应用提供了一定的借鉴意义。  相似文献   
7.
通过利用媒体核心算法评估RISC3200的第一代媒体扩展指令集MDS-I的性能,发现MDS-I存在数据处理效率高但数据供应效率低的特点。基于该原因扩展了用于数据供应的第二代媒体扩展指令集MDS-II。实验结果表明,在扩展媒体指令集后,RISC3200的媒体核心算法的处理性能提高2~5倍左右。  相似文献   
8.
9.
10.
为降低高效率视频编码(HEVC)帧内编码算法复杂度,提出一种基于视频内容空间相关性和纹理复杂度的块划分快速算法.首先,通过分析视频测试序列相邻编码树单元(CTU)之间的划分深度范围的相关性,提出CTU最有可能深度范围(MPDR)的概念及计算方法.其次,通过检测相邻CTU之间的边缘方向分析邻近CTU间的纹理差异,并决定当前待编码CTU的划分深度范围是采用MPDR,还是采用标准规定的0~3.最后,通过统计分析得到纹理复杂的阈值计算式,在每个编码单元(CU)编码之前,通过比较像素方差与阈值来分析该CU的纹理复杂程度,并判断是否可以跳过该深度块的编码计算而直接划分.实验结果表明,与HM13.0原有算法相比,本文算法以编码比特率增加0.84%、峰值信噪比下降0.04 dB为代价,能够将编码时间减少20%左右.  相似文献   
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