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同播光载无线分布式天线系统(Radio-over-Fiber based Distributed Antenna Systems,RoF-DAS)中,基站在下行链路采用同播方式向多个远程天线单元(Remote Antenna Units,RAUs)传输无线信号,而不同RAUs覆盖的用户站点在上行方向通过不同长度的光纤链路接入位于基站的无线网络接入点。文中提出一种并行调度门限服务方式下的IEEE 802.11 PCF接入控制策略,通过捎带技术实现数据传输和数据请求过程的并行处理,同时利用门限服务方式进行数据传输,以提高信道资源利用率,减小光纤引入时延对网络性能的影响;建立数学模型,分析得出系统平均排队队长和吞吐量的闭式解析式,弥补了在研究光载无线网络性能时仅依靠实验进行性能分析的不足。通过仿真实验和理论分析验证了 所提策略对提高网络吞吐量和缩短数据排队等待长度的有效性。 相似文献
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为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法。针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic混沌映射进行均匀化优化,并运用熵谱分析以及NIST随机性测试的方法验证其随机程度,使得由其生成的初始蜜源可以随机且均匀地分布在整个解空间,为算法的全局寻优奠定基础;其次,依据由近及远的搜索策略,改进邻域搜索方式,利用均匀化时间序列查找蜜源最优位置,提高算法的遍历速度和收敛精度;最后,所提算法对9个标准测试函数进行了实验仿真,并与其他改进人工蜂群算法和优化算法从收敛曲线和寻优结果上进行了综合比较,进而将6种算法合理引入到物流配送问题中以寻找最短路径。实验结果表明,所提优化算法不仅加强了初始蜜源的均匀性,而且优化效果更为显著,能跳出局部最优且能准确快速地找到全局最优解。 相似文献
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依托站点状态的两级轮询控制系统时延特性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于区分业务优先级和提高系统时延性能的网络需求,提出了依托站点状态的两级轮询控制系统.系统在混合服务两级轮询模型的基础上,根据站点缓冲区状态采用并行调度方式仅对有数据分组的活动站点提供服务.该模型既能满足区分站点优先级的需求又能避免空闲查询,从而提高系统利用率、降低等待时延.采用嵌入式马尔科夫链和概率母函数的方法对该系统建立数学模型,对系统平均等待时延特性进行了精确解析.通过理论计算与仿真实验结果的对比验证了理论分析的正确性,与已有两级轮询系统相比,具有更好的时延性能. 相似文献
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目的 对不同艺术风格的模拟和绘制是非真实感绘制技术的主要任务之一,目前非真实感绘制技术已对油画、水彩画、中国书法等国内外艺术风格进行了模拟,然而对粉笔化艺术风格的模拟方法并不多见。本文提出了一种基于滤波扩散和线积分卷积(LIC)的粉笔画艺术风格绘制技术。方法 首先输入2维目标图像,通过对目标图像二值化处理、边缘提取操作,获得连续、光滑的边缘信息,并采用滤波扩散技术对边缘图像进行扩散处理,模拟粉笔画中笔划的毛糙效果,同时通过采用图像增强方法增强了笔划的细节信息;其次,由于真实粉笔画在创作时,粉笔颜料黏附在图像局部区域,形成具有方向的笔刷纹理效果,算法通过在目标图像中添加白噪声,基于线积分卷积LIC产生具有方向的粉笔画笔刷纹理,并通过形态学膨胀处理获得粉笔画的笔划纹理,模拟出粉笔画中笔划的笔触特征。再次,真实的粉笔画艺术效果往往在黑板、木材等材质中创作,算法将产生的笔刷纹理图像、色彩信息以及边缘图像通过图层映射方法,映射到黑板材质等输入背景图像中,产生最终的粉笔画艺术效果图像。结果 通过对输入2维图像进行实验,模拟出具有粉笔画艺术效果的结果图像,突出了粉笔画的线条细节信息和笔划艺术特征。结论 提出了一种粉笔画艺术效果模拟算法,非真实感绘制领域的有效补充,算法简单有效,能模拟出真实的粉笔画艺术效果,增强了艺术表现力。 相似文献
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目的 针对传统红外与可见光图像融合方法中人工设计特征提取和特征融合的局限性,以及基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的方法无法有效提取图像中的全局上下文信息和特征融合过程中融合不充分的问题,本文提出了基于视觉Transformer和分组渐进式融合策略的端到端无监督图像融合网络。方法 首先,将在通道维度上进行自注意力计算的多头转置注意力模块和通道注意力模块组合成视觉Transformer,多头转置注意力模块解决了自注意力计算量随像素大小呈次方增大的问题,通道注意力可以强化突出特征。其次,将CNN和设计的视觉Transformer并联组成局部—全局特征提取模块,用来提取源图像中的局部细节信息和全局上下文信息,使提取的特征既具有通用性又具有全局性。此外,为了避免融合过程中信息丢失,通过将特征分组和构造渐进残差结构的方式进行特征融合。最后,通过解码融合特征得到最终的融合图像。结果 实验在TNO数据集和RoadScene数据集上与6种方法进行比较。主观上看,本文方法能够有效融合红外图像和可见光图像中的互补信息,得到优质的融合图像。从客观定量分析... 相似文献
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为减少控制帧消耗,降低系统接入时延,提出了预约式门限服务轮询接入(SGPA)策略,将站点接入时刻缓存区中的排队数据整合为数据集,对数据集进行统一发送和确认。针对Ro F-DAS架构下WLAN差错重传机制与网络接入性能的定量关系进行分析,建立了具有内部数据的门限服务轮询(IAGP)排队模型,利用轮询系统中内部数据的到达和服务过程描述数据差错重传机制,然后基于马尔可夫链和概率母函数方法推导出站点数据时延性能与重传次数、重传概率等参数的定量关系表达式。仿真实验结果表明,SGPA与典型IEEE802.11PCF相比有效降低了接入时延;采用IAGP模型对系统时延性能分析的理论计算值与仿真结果一致。该分析模型为非理想信道环境和差错重传机制下的RoF-DAS WLAN网络接入性能分析提供了一种快速评估机制。 相似文献
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轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应的系统状态方程,并精确解析出系统特性参数的完整数学解析表达式.此外,还提出了一种系统状态稳定性的判定方法,对不同负载状态下的系统稳定性进行了定量分析.计算机仿真的统计分析结果与理论计算值相一致.最后,系统性能分析表明,在保持周期性、无冲突服务的基础上,系统的队长、时延特性和稳定状态下负载能力均得到了较大的提高. 相似文献
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为了提高以风电、光伏为代表的新能源的爬坡预测的准确性,提出基于主成分分析、时序分解与修正长短期记忆(LSTM)网络预测误差的爬坡预测模型. 为了充分考虑功率的时序特性,采用时序分解方法将功率分解为周期、趋势和余项,结合多个特征因素的主成分建立基于LSTM的趋势和余项预测模型,实现功率的时间特征与影响因素主成分的映射关系刻画. 在采用LSTM对趋势和余项进行初步预测的基础上,引入误差修正算法计算拟合预测模型的动态误差并构建新的非平稳时间序列,获得准度性更佳的趋势和余项预测值. 通过加法模型融合趋势、余项以及利用朴素法获得的周期,得到最终预测功率. 结合风电和光伏爬坡事件定义,运用所提模型分别进行风电和光伏爬坡预测. 实验结果表明,与其他预测方法相比,所提模型在功率直接预测和爬坡事件间接预测上均具有更优的精度,能够为电网调度提供更可靠的依据. 相似文献