联合网络容量与认知用户满意度的资源分配优化方案

机会频谱接入技术是提高频谱利用率的一种有效方法,论文综合考虑信道的时变性、子信道空闲的检测可信度、认知网络与主网络间的互干扰等因素,建立了一种最大化认知网络有效容量和认知用户满意度的多目标优化模型,提出了一种联合资源分配和用户调度的PAUS算法.仿真结果表明,在主用户分布密度较低的环境中,该模型较最大化网络有效容量模型具有更高的用户满意度;较最大化认知用户满意度模型可获得更高的网络有效容量.     

认知无线电自组织网络MAC协议

随着无线频谱资源短缺问题的日益突出,认知无线电网络得到了广泛关注和研究.在这类网络中,媒体接入控制MAC协议是关键技术之一.特别是在认知无线电自组织网络中,因为缺乏中心基础设施的支持,MAC协议的设计面临着巨大的挑战.除了媒体接入控制等传统问题之外,这些挑战还包括如何保证主用户的业务质量,如何有效认知并管理频谱资源等.文中首先介绍了认知无线电自组织网络MAC协议的最新研究进展,然后对一些典型协议进行了比较分析,最后对未来的研究方向进行了探讨.     

非饱和认知无线电网络MAC协议设计

针对具有连续性接入需求的业务,论文融合时分多址接入技术和竞争窗口差分服务机制,提出了具有连续性保障的无线接入协议:CP-MAC(MAC with Continuity Provisioning)协议.通过对业务等级划分,保障了连续用户的接入概率.并基于Markov模型,给出了非饱和认知无线电网络的系统容量,接入时延和被阻塞概率的数学解析式.最后,通过与现存的MAC接入协议比较,CP-MAC协议在不降低系统容量的同时,提高了连续用户的接入概率,并降低了其接入时延.     

浅析Python在油气勘探开发中的应用与发展

勘探开发领域数据正在呈指数级增长，只有发展更高级的数据处理方法才能适应其增长速度，具备易于学习、可读性高、拥有海量第三方库等优点的Python在这一领域中的应用愈发广泛。详细讨论Python在数据处理、地质建模、深度学习和可视化等方面的应用，举例强调Python在这些方面取得的突出成效，展望了油气勘探开发行业未来的发展方向，包括数据科学、人工智能和自动化等领域，指出Python对油气勘探开发的帮助与影响是巨大的，油气勘探开发行业与Python在数据科学、人工智能和自动化等多领域的结合也将愈发紧密。同时软件开发人员也需要了解Python的局限性，从而使Python与软件开发人员两者相辅相成，以期在油气勘探开发领域取得更加显著的成效。