基于上下文感知的移动学习系统设计

移动学习足了信息化时代人们随时随地进行学习的需求,是泛在学习的重要组成。然而用户个体的差异性、学习环境的复杂性、终端设备的局限性等因素阻碍了移动学习的个性化发展。在对比了现有移动学习实现模式的基础上,构建了一个基于上下文感知的移动学习系统,利用泛在计算中的上下文感知技术应对复杂的学习环境,提升人与移动设备之间的交互,实现系统的个性化及智能化。     

两跳单节点选择增量中继系统及其中断概率研究

提出了一种新颖的选择增量中继协议,研究了其在Nakagami-m衰落信道下单中继节点模型的系统中断概率,并利用矩母函数的方法推导了其中断概率的表达式。仿真验证表明,理论值和仿真值非常吻合,提出的中继协议相对现已存在的中继协议大大提高了系统的性能。