基于图着色的D2D资源分配算法研究

D2D通信是允许两个相邻用户在通过基站的控制下共享蜂窝用户的频谱资源来直接通信的技术。D2D用户与蜂窝用户共享资源而引入的额外干扰会降低系统的性能,因此资源分配成为D2D通信的一个重要问题。针对D2D用户密集场景下最大可接入数量问题提出了一种基于图着色的资源分配算法,其中将D2D用户对视为一个顶点,蜂窝用户的资源视为一个个簇,对顶点进行着色即对其分簇。仿真分析可以看出,所提出的方案能够增加网络最大可接入的D2D用户对的数量,有效提高了系统容量。     

一种面向电力物联网的认知D2D网络能效资源分配算法

在电力物联网中为了提高D2D(device-to-device)网络的频谱效率和系统能效,考虑不完美信道状态信息(channel state information, CSI)的影响,提出了一种鲁棒能效最大的资源分配算法。考虑D2D用户最大发射功率约束、蜂窝用户功率约束和共道干扰功率约束,建立下垫式频谱共享模式下混合蜂窝/D2D通信的上行传输资源分配模型;考虑蜂窝用户干扰中断约束,基于最小最大概率机和辅助变量法,将原非凸优化问题转换为凸优化求解。基于凸优化理论,获得鲁棒资源分配问题的解析解。仿真结果表明所提算法的有效性。     

蜂窝网络D2D通信资源分配研究

针对D2D通信复用蜂窝用户频谱可以提高系统吞吐量和频谱利用率但会产生严重的同频干扰的问题,设计了一种联合资源分配方案,该方案在保证系统用户通信质量的条件下最大化系统吞吐量,首先设计一种基于吞吐量最优化的模式选择方案,然后采用混合遗传算法对D2D用户分配信道,最后在已知信道分配向量的前提下通过混合灰狼优化算法对D2D用户进行功率优化。仿真结果表明,所提方案相对其他方案能够有效提高20%系统总吞吐量和降低90%蜂窝用户受到的干扰,还能提高收敛效果和运行速度。     

基于多种群遗传算法的D2D通信终端数量的优化

端到端的直连通信(device to device,D2D)能有效提高网络容量.针对D2D通信所能容纳的终端数量问题,提出一种基于多种群遗传算法的容量优化方法.由于传统蜂窝网移动终端对D2D用户的干扰,以及复用同一频率的D2D终端之间的同频干扰,严重影响了可接入D2D终端的数量.本文提出的基于多种群遗传算法能快速调整资源分配方案,有效减少同频干扰,显著提高网络所能容纳的终端数量.仿真结果表明,相比于标准遗传算法和随机分配算法,基于多种群遗传算法的资源分配方案能通过快速分配合理信道资源降低系统中总的干扰,有效提高终端的接入数量,显著提升了系统的总吞吐量.     

基于AMC的可伸缩视频多播中调制编码方案分配

受限于频谱资源有限性以及无线链路质量差异性,有效的编码调制方案成为视频多播中亟需考虑的关键问题,选择先进的信源编码以及自适应编码调制技术能够有效降低信道差异造成的影响。提出一种适用于带宽无线网络的分层视频多播传输策略。该策略将自适应调制编码(AMC)与可伸缩视频编码(SVC)相结合,首先将系统效用函数表示为与用户接收速率相关的通用效用函数,通过使用平均分配方法为多播视频流分配一定的无线资源,使用遗传算法为每个视频流的视频层选择一种合适的调制编码方案(MCS),同时为了提高算法收敛特性,在目标函数中引入了动态惩罚项。最后将该算法与已提出的贪婪算法以及启发式算法进行比较,仿真结果表明,提出的用于解决视频层调制编码方案选择的遗传算法能够有效的提高系统性能,为用户提供更好的视频服务质量(QOS)。     

D2D通信中基于深度强化学习的资源分配

设备到设备(D2D)通信能够以蜂窝设施为基础来提高资源利用率、用户吞吐量和节省电池能量。在D2D网络中,模式选择和资源分配是关键问题。为了提高D2D通信的和速率与频谱利用效率,提出一种联合模式选择、功率和资源块分配的方案。首先根据用户地理位置选定模式选择标准,帮助用户选择相应的通信模式;然后针对复用通信模式,使用基于深度强化学习的异步优势动作评价(A3C)算法为不同的D2D用户分配资源块和功率。仿真结果表明,本文提出的基于A3C算法的联合优化方案收敛速度快,并且性能相对于其他算法较好。     

基于最优功率分配原则的无线网络D2D用户通信质量分析

构建了一种基于最优功率分配原则的D2D用户通信质量分析算法,能够促进通信网络吞吐量获得明显提高,从而为D2D用户提供最佳资源分配方案。研究结果表明:研究构建得到的资源分配算法实现了吞吐量的显著提高,表现出比其它两种算法更优的计算性能。当D2D用户不断变多后,所有算法都获得了更高的吞吐量。在同样的D2D用户数情况下,采用资源分配算法可以获得比其它算法更优的运算性能。当最大发射功率提高后,吞吐量也明显上升,显著改善了算法性能。当蜂窝用户在系统中的最小速率需求持续提高后,将会引起整个系统出现吞吐量持续减小的情况。     

基于改进的猎食者优化的D2D通信功率控制方法

针对D2D通信中用户复用频谱资源时产生的同频干扰问题，提出了一种改进的猎食者优化算法，对D2D用户进行功率控制。它在满足系统用户通信质量的约束条件下，根据猎人向猎物移动位置和猎物向最安全位置移动的规则来调整D2D发射功率，为了保持搜索与开发的平衡，提高收敛速度和寻优精度，采用Sobol序列对种群进行初始化，并且在猎食者位置更新公式中引入水波动态自适应因子，从而确定D2D用户最佳发射功率。仿真结果表明，该算法可以不仅可以提高系统总吞吐量和降低蜂窝用户受到的干扰，还可以提高收敛速度和寻优精度。     

超密集物联网中的多蜂窝网络选择算法

随着物联网终端爆炸式的增加,物联网致密化成为发展的必然。在海量终端数量和资源严重受限的情况下,如何确定物联网终端设备的接入基站以及如何有效地为接入的用户进行资源分配,成为超密集物联网系统所需解决的重要问题。文章在吞吐量和系统能耗之间进行折中,以系统能效为优化目标,设计了一种超密集物联网中的多蜂窝网络选择算法。该算法为用户和基站设置效用函数,基于匹配理论完成用户的选择过程。最后对该算法和对比算法进行仿真,结果表明,多蜂窝网络选择算法在能耗和能效性能上均优于对比算法。     

5G 异构网络中基于多目标 Actor-Critic的资源分配

在 5G 异构网络(heterogeneous network,HetNet)中广泛部署小基站可以提高网络容量和用户速率,但密集部署也会 产生严重干扰和更高能耗问题。为了最大化网络能量效率(energy efficiency,EE)并保证用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种在小蜂窝基站中嵌入能量收集器供电的资源分配方案。首先,针对网络系统的下行链路,将频谱和小基站 发射功率分配问题建模为联合优化系统能效和用户满意度的多目标优化问题。其次,提出了基于深度强化学习的多目标演 员-评论家(multi-objective actor-critic,MAC)资源分配算法求解所建立的优化模型。最后,仿真结果表明,相比于其他传统学 习算法,能量效率提高了11.96%～12.37%,用户满意度提高了11.45%～27.37%。     

二维／三维场域有限元分析的可视化前后处理方法

介绍了二维／三维多种介质、多连通域任意形状有限元剖分的前处理方法及二维／三维结果数据的表示、等位图、向量图和数据取样的曲线的绘制方法,并给出了一个三维耦合场问题的计算实例。     

2D sense for faster 3D MRI

Sensitivity encoding in two spatial dimensions (2D SENSE) with a receiver coil array is discussed as a means of improving the encoding efficiency of three-dimensional (3D) Fourier MRI. it is shown that in Fourier imaging with two phase encoding directions, 2D SENSE has key advantages over one-dimensional parallel imaging approaches. By exploiting two dimensions for hybrid encoding, the conditioning of the reconstruction problem can be considerably improved, resulting in superior signal-to-noise behavior. As a consequence, 2D SENSE permits greater scan time reduction, which particularly benefits the inherently time-consuming 3D techniques. Along with the principles of 2D SENSE imaging, the properties of the technique are discussed and investigated by means of simulations. Special attention is given to the role of the coil configuration, yielding practical setups with four and six coils. The in vivo feasibility of the two-dimensional approach is demonstrated for 3D head imaging, permitting four-fold scan time reduction. Presented in parts at the 16th meeting of the ESMRMB, Sevilla, September, 1999.     

基于Kinect的三维重建技术在三维显示中的应用

三维显示技术能为用户提供更为真实的感官效果,在很多领域具有潜在的应用前景,现在高速发展的美容行业更是如此.提出将三维重建应用到高科技美容产品中,实现人脸检测结果的二维显示到三维显示的转换.首先需要对从Kinect获取的数据做预处理,包括修复、插值,再与彩色数据一起插值并进行2D、3D转换以实现数据对齐,最后将数据滤波并进行前后背景分离,利用PCL点云库进行点云显示.实验结果表明,基于Kinect的三维重建技术能够较好地恢复人脸的三维模型.     

基于Java3D的网络物理实验室的研究与实践

选用Java平台实现大学物理课程的网络实验室,使用Java3D实现了物理实验室的三维虚拟与仿真,阐述了建模、编译、发布资源的完整过程,学生通过网络访问并进行实验仿真,可在普通浏览器内打开虚拟实验,不需要安装任何插件.三维立体效果和交互设计既提高了学生的实验兴趣,也丰富了学习体验.     

3D Product Display Based on Inventor Animation Design

With the rapid development of internet technology, some innovative fashion product are increasingly showed in the way of three-dimensional virtual display. Taking fashion jewelry as an example, the virtual 3D display method of product is studied by Inventor which is parametric 3D design software for efficient modeling and animation developed by the Autodesk Company. By discussing the methods of part feature creation and assembly design, the real simulation of the product is carried out. Three-dimensional animation techniques, such as fade animation, components animation and camera animation are used to depict product features and animation effects.     

联合机器学习的D2D通信多中继选择机制

在D2D通信中,当源节点与目的节点间的距离过大时,可以通过引入中继节点来改善通信质量。当通信衰落严重时,单中继无法有效改善通信质量,此时可以引入多中继参与通信。针对D2D网络多中继通信,提出一种基于机器学习中Q-learning算法的多中继选择机制。首先,判断源节点与目的节点之间通信是否需要合作中继;其次,通过考虑D2D网络中通信能量消耗来对Q-learning算法中的Q函数的回报值进行定义;最后,通过计算D2D通信传输距离和通信接收端信噪比得出满意度函数。综合考虑回报值和满意度,获得协作中继集。仿真结果表明,基于Q-learning算法的多中继协作可以显著减少传输延迟,平衡网络负载。     

基于相关型图像传感器的3D AAMs人脸特征自动定位

在基于相关型图像传感器（corre lation image sensor,CIS）三维人脸成像的基础上,利用由CIS得到的深度信息和与之对应的亮度信息,提出一种建立三维人脸模型的方法,将二维AAMs扩展为三维AAMs,融合人脸的形状,纹理和深度信息来构建三维人脸模型。同时,采用三维曲率对人脸特征进行初步定位来解决AAMs初始姿态参数选择问题。人脸面部定位实验证明此方法在不同人脸姿态,表情和光照条件下定位效果要优于传统的2DAAMs。