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IEEE 802.16系列标准定义了WiMAX的无线空中接口,尽管标准详细的定义了MAC层信号机制,但并没有一套完整的资源管理调度机制,而资源管理和调度是影响QoS性能的重要部分.本文首先简要介绍了IEEE 802.16协议,分析了其QoS机制的主要内容,包括带宽的请求分配机制,准人和调度机制等.然后提出了一套有效的QoS框架,主要包括准入控制策略和上行调度策略.为了让不同业务的QoS得到保证,文章重点探讨了多优先级公平队列算法(MPFQ),通过这套机制,可以为不同级别的业务提供不同等级的Qos服务. 相似文献
124.
针对传动系统早期故障振动信号较弱的情况,提出基于改进微分经验模式分解(DEMD)和独立分量分析(ICA)的海上风机传动系统早期故障诊断方法。为克服传统的DEMD算法在分解低阶本征模态函数(IMF)时存在失真现象,提出改进的微分经验模式算法将原始振动信号分解成若干个独立的IMF信号,结合ICA进一步进行原始振动信号故障特征分量的提取,并基于标准数据和风机动力传动故障诊断实验平台进行了仿真研究,最后选取海上风电机组传动系统常出现的发电机轴承故障进行诊断分析。结果表明,相对于传统的故障诊断方法,该方法能更好地放大故障分量,减少噪声和其他振动干扰信号的影响,提高了海上风电机组传动系统早期故障诊断的准确性。 相似文献
125.
提出了一种基于复局部均值分解(CLMD)和复信号包络谱(CSES)的滚动轴承故障诊断新方法。首先通过互相垂直安装的加速度传感器采集2个方向的振动信号,并将其组成一个复数信号;然后利用CLMD对二元复数信号进行自适应分解,将分解得到的复数信号的实部和虚部包络信号组成一个复包络信号,根据复傅里叶变换具有幅值增强和综合频率特性,直接对复包络信号进行复傅里叶变换,提取的故障特征频率更为清晰。通过滚动轴承不同位置的外圈故障实验,证明了所提方法能够实现故障特征增强,可用于诊断滚动轴承微弱故障和复合故障。 相似文献
126.
目的解决道路基层存在水泥稳定类材料易产生裂缝、二灰稳定类材料存在早期强度不足的问题.方法采用水泥低活性粉煤灰碎石作为路面基层材料,对水泥低活性粉煤灰碎石进行配合比设计以及通过系统的室内试验研究分别对水泥低活性粉煤灰碎石、石灰低活性粉煤灰碎石、水泥稳定碎石的物理力学性能进行分析与评定.结果试验结果表明,水泥低活性粉煤灰碎石的早期强度远远大于石灰低活性粉煤灰碎石的强度,接近于水泥碎石的强度.水泥低活性粉煤灰碎石的早期干缩应变比石灰低活性粉煤灰碎石、水泥碎石小,后期干缩应变比石灰低活性粉煤灰碎石、水泥稳定碎石要大.结论试验所用水泥低活性粉煤灰碎石材料不仅早期强度高,而且抗裂性能较好,可广泛应用于沈阳地区. 相似文献
127.
针对车辆操稳性控制中功能耦合的主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的任务协调问题,提出优化相平面法进行稳定区域划分.基于所提方法建立轮胎侧向力特性协调准则,实现纵横向动力学系统操稳性集成控制.以前、后轮侧偏角及两者之差作为车辆横向稳定的表征量,结合轮胎侧向力特性划分车辆横向状态为稳定、临界稳定和失稳状态区间.建立AFS与DYC的协调准则.考虑控制算法面向实际应用时状态量的获取问题,建立基于超螺旋算法的状态观测器估计车辆前后轮侧偏角.分别设计基于自适应超螺旋高阶滑模算法的AFS和DYC控制器,在消除控制器抖振和避免频繁切换的基础上完成稳定性控制.试验结果表明,所提协调准则和控制算法对协调AFS和DYC有积极作用,且操稳性控制效果良好. 相似文献
128.
提出了具有不同接入带宽用户共享上行链路时的公平性问题——基于用户的公平性,根据队列管理算法(如早期随机检测和队尾丢弃等)在这种应用场合的公平性缺陷中引入了虚拟输入队列的概念——在路由器的上行输出接口上为每一个输入接口维护一个逻辑队列,以逻辑队列为主体应用队列管理算法。对虚拟输入队列的结构和实现进行了详细描述,并给出了针对虚拟输入队列的调度算法。仿真结果表明,在队列管理策略上引入虚拟输入队列,不仅能够达到原有的拥塞控制效果,解决基于流的公平性问题,同时能够提供较好的基于用户的公平性。 相似文献
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随机早期捡测算法(RED)在产生丢包时简单地丢弃到达的数据包,由于Web流占据了网络上75%左右的带宽,而Web流的特点是数据包比较少,这就使得早期丢包的效果难以体现。本文提出一种选择性丢包机制,引进一个类似公平队列的虚队列,检测发遥速率过大的流,筛选出丢包的候选链接,拥塞时丢弃候选链接在队列申的第一个连接的数据包。模拟实验结果表明,与队头丢包相比,采用选择性丢包的RED算法可进一步降低网关的丢包率,提高吞吐率,缩短Http的响应时间,提高队列的稳定性。 相似文献
130.
针对模拟电路在故障预测与健康管理(PHM)系统中早期故障识别率不高的问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)相结合的模拟电路故障诊断方法,利用HMM对动态连续信号的较强识别能力和SVM良好的模式分类能力解决模拟电路早期故障诊断问题。采用主成分分析(PCA)和K-means聚类算法对故障数据进行数据降维和特征提取,建立HMM与 SVM相结合的诊断模型进行故障诊断。仿真实验表明,HMM-SVM能很好地识别模拟电路早期故障,并对模拟电路中元件小范围参数变化的状态识别,相较单一HMM模型具有更高的准确率。 相似文献