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异构蜂窝网络(HetNet)的能量效率近年来引起了广泛的关注,然而,对于宏基站采用非泊松过程系统的能量效率的研究并不多。针对这一问题,研究了两层HetNet的能量效率,其中宏基站的部署采用β-Ginibre点过程(β-GPP)建模。首先,采用一种简单的近似方法分析了两层网络的信干比(SIR)分布;然后,推导出HetNet的覆盖概率、吞吐量和系统的能量效率;最后,提出一种有效的能量效率优化算法,寻找最优的微基站发射功率,使能量效率最大化。仿真结果表明,当β=1,宏基站的分布密度为2×10-4 m-2,微基站的分布密度为宏基站分布密度的2倍时,采用所提能量效率优化方案可以使系统能量效率提高约20%。实验结果验证了理论分析的准确性和提出的能效优化算法的有效性。 相似文献
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通过对样品进行放大观察、紫外荧光观察、密度测试、折射率测试和红外光谱分析等研究,进一步探讨仿琥珀塑料的鉴定特征。放大观察显示,仿琥珀塑料具有搅动纹,样品内部干净可见未熔粉末、正圆状气泡和冰裂纹。长波紫外荧光下显示不同强度的蓝白色荧光。一个样品在偏光镜下显示异常干涉色,其他样品均无典型特征。密度为1.23~1.26g/cm3,点测折射率为1.54~1.55和1.49。红外光谱分析中具有2933cm~(-1)、2958cm~(-1)、1726cm~(-1)、1278cm~(-1)、1128cm~(-1)、1070cm~(-1)、704cm~(-1)和701cm~(-1)峰位。 相似文献
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结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。 相似文献
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介绍了Al Sn40-钢双金属轴瓦板材的性能、结构及材料要求。对国内最新研制的Al Sn40-钢双金属轴瓦板材的理化指标进行了详细检测,并与国外某公司的Al Sn40-钢双金属轴瓦板材的理化指标做了对比分析。分析表明:国内研制的Al Sn40-钢双金属轴瓦板材化学成分、机械性能、金相组织等方面已基本满足技术要求,但在材质疏松缺陷及结合强度等方面还存在一定差距,据此提出了改进措施。 相似文献