异构蜂窝网络中基于SWIPT的D2D资源分配算法研究

为了解决异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信干扰导致系统能量效率下降的问题,提出一种基于SWIPT的D2D通信资源分配策略,以实现D2D链路的能量效率最大化。该策略对系统中多种干扰进行建模,构建干扰图和伙伴候选集合;将优化问题转化为功率控制和信道分配两个子问题,运用KKT条件和拉格朗日乘子法,求解D2D链路复用候选集中子信道的最优发射功率和功率分割比。仿真结果表明,所提出的分配策略能明显提升系统的能量效率,在保证服务质量的前提下能有效提高D2D用户接入率。     

D2D通信中基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法

D2D(Device to Device)通信可实现距离相近的用户设备直接通信,有效地提升系统的吞吐量,获得高频谱效率和能量效率,但D2D通信共享蜂窝网络频谱资源时,会造成蜂窝网络与D2D链路严重的层间干扰.为减少层间干扰带来的影响,提出一种基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法.从Q学习的角度来构建数学模型,将蜂窝网络中的多个D2D用户对视为多智能体学习者,利用历史状态(历史吞吐量和功率值),不需要精确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)和互干扰等先验知识,通过Q学习算法,学习得到分布式的信道选择和功率控制的联合最优策略.可以动态调整D2D用户功率,在保证蜂窝用户服务质量的前提下,通过D2D功率控制获得最大化系统吞吐量.仿真结果表明,基于Q学习的联合资源分配与功率控制的算法有效提高了系统的吞吐量.     

一种基于虚拟分区的跨小区 Ｄ２Ｄ 资源分配算法

终端直通（device-to-device,D2D）技术引入蜂窝系统虽然能够提高蜂窝系统性能,但同时带来了很大的干扰。为了降低蜂窝用户对D2 D用户的干扰,提出了一种基于虚拟分区的跨小区资源分配算法。通过为D2 D接收端设置干扰限制区域来限制D2 D用户所复用的蜂窝用户资源;为了给分配相同资源的用户之间建立较大的空间分离,降低链路间的相互干扰,引入虚拟分区的概念;最后,为了使系统吞吐量达到最大,从可复用蜂窝用户的集合中选择链路质量最好的k个蜂窝用户,将其资源分配给D2 D用户。仿真结果显示,所提算法可以有效地降低蜂窝用户对D2 D用户的干扰,提高系统的吞吐量,提升系统性能。     

D2D网络中信道签名和资源调度的联合设计方案

针对设备到设备(device-to-device,D2D)通信网络中蜂窝用户和D2D通信对之间的相互干扰问题,提出一种联合信道签名和资源调度的设计方案。该方案构建了基于时间反演的D2D信道签名模型,实现干扰消除;在博弈模型基础上,对D2D用户进行功率分配,以满足蜂窝用户的服务质量(quality of service,QoS)需求;在容量增益限制区域内按照优先级大小为D2D用户分配蜂窝链路资源,并在满足资源共享参数阈值的情况下,进一步充分利用蜂窝用户的频谱资源,为空闲蜂窝用户选择对其干扰最小的D2D用户,提升D2D用户的吞吐量。仿真结果表明,该方案有效地抑制了D2D异构网络中蜂窝用户和D2D用户的相互干扰,提升了平均速率,同时兼顾用户资源共享的公平性及通信的安全性。     

全双工蜂窝网络中用户协作D2D通信的性能分析与优化

提出一种蜂窝网络中全双工蜂窝用户协作D2D(device to device)通信机制,全双工蜂窝用户采用功率域叠加支持上行传输和D2D通信并发,为无直传链路的D2D用户对协作中继;分析了系统的可达速率域,提出了一种基于最大-最小可达速率的功率分配算法。仿真分析表明,随着自干扰消除性能的提升,系统的可达速率域扩大,全双工协作D2D通信的可达速率域显著大于半双工协作D2D通信,且蜂窝上行链路和协作D2D链路间存在可达速率折中;功率分配算法能根据信道状态动态调整蜂窝用户的发射 率和功率分配因子,功率效率高,且随着最大发射功率的增加,蜂窝上行链路和协作D2D链路的可达速率趋同,能满足最大-最小准则,兼顾蜂窝上行链路和协作D2D链路间的公平性。     

一种LTE网络D2D通信资源共享算法

在LTE网络下部署D2D (Device-to-Device)系统能有效降低基站的负荷,但是D2D系统共享蜂窝系统资源时会产生系统间干扰,通过合理的资源分配可以有效降低这种干扰.文中提出一种LTE网络中D2D贪婪资源分配算法,该算法能保证蜂窝系统不受D2D通信的干扰影响,同时单个D2D对可以复用多个蜂窝用户资源,以提高D2D系统的吞吐量.最后通过仿真给出本算法与随机分配和干扰感知分配算法的性能比较.     

认知D2D网络中基于博弈论的高能效干扰约束资源分配算法

针对认知网络中多个D2D(device-to-device)用户以Underlay模式复用蜂窝用户的频谱资源时的同频干扰和能耗增加问题,提出了认知网络中基于博弈论的最大化用户能效(energy-efficiency,EE)的D2D通信资源分配算法。不同于以前工作,在满足特定干扰门限的条件下,侧重对能效进行优化,且不牺牲系统容量。建立Underlay模式下认知D2D通信博弈模型,将D2D用户(device-to-device,DUE)作为跟随者复用蜂窝用户(cellular user,CUE)上行链路的频谱资源,由于每个用户都具有自私特性想要最大化自身的能效,所以该资源分配问题可以模拟为非协作博弈问题。在干扰门限的约束条件下构造了相应的效用函数,利用拉格朗日对偶方法求解此优化问题,得到用户的最优发送功率,保证了用户的功率和链路速率的均衡,并分析了算法复杂性。仿真结果表明,该方案能够提高用户能效和链路平均能效,改善系统总功耗及系统的容量等性能。     

基于模糊聚类的D2D通信二次资源分配算法设计

针对D2D链路与蜂窝链路之间的同频干扰问题,提出了一种基于模糊聚类的二次资源分配算法.该算法采用了模糊聚类将干扰较大的D2D链路划分为一组,再用图着色进行组内一次资源分配,从而降低干扰并保证用户Qos需求和公平性.最后,采用Kuhn-munkres最优匹配算法进行二次分配来达到提高系统吞吐量的目的.通过计算机仿真可以看出,该算法既可以保证D2D用户的不同Qos需求,又提高了系统吞吐量和获得无线资源的公平性.     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、 低通信资源利用率和低信道利用率的问题, 提出一种基于能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率（spectral efficiency, SE）联合优化的网络资源分配策略. 首先, 在保证通信用户服务质量（quality of server, QoS）的前提下, 提出一种基于启发式算法的信道选择策略, 为系统内的D2D（device-to-device）用户分配信道复用资源; 其次, 在通信系统干扰门限和回程容量限制约束下, 利用Lagrange对偶分解迭代实现系统功率和频谱资源分配. 仿真结果表明, 该算法能有效扩充系统内D2D用户的数量, 提高能量效率及信道利用率, 增加频谱利用率, 为D2D用户分配最优的功率, 增强业务承载能力, 降低通信系统能耗并减少资源浪费.     

蜂窝与D2D混合网络中的无线资源分配

针对蜂窝与终端直通（D2D）混合网络中的资源分配,将其建模为以最大化网络吞吐量为目标,关于蜂窝用户与D2D用户资源的联合优化问题。基于该模型进一步提出一种两阶段资源分配策略,即先采用改进的贪婪频谱分配算法将资源块分配给用户,然后基于对偶分解理论给每个资源块分配最优的传输功率。该算法在考虑蜂窝用户服务质量（QoS）的基础上,不再限制每个资源块上的D2D用户数目以及D2D用户可复用的资源数。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户速率性能的前提下,有效地提升了系统的整体容量。      

基于AUTOCAD的三维重构的一种算法

基于AUTOCAD，利用ADS开发系统，提出并实现了一种二维CAD图形的三维重构的有效算法。其基本思想是先将二维CAD图形进行分解，然后通过AME扫描运算及布尔集合运算构造出三维CAD模型。     

基于3D MAX的模型优化的研究

在复杂虚拟现实系统中,利用3D MAX对三维模型的处理存在两个主要问题:一是载入场景文件要花费很多时间;二是即使是在高性能的PC机上,浏览场景的速度过低也是一个瓶颈问题.场景变换随着鼠标移动滞后几秒钟甚至几分钟.为此需要对模型进行优化.从简化建模和提高渲染速度两个方面介绍了优化三维模型及减少载入时间的几种方法并给出实例说明.     

基于Mimics平台的CT图像三维重建算法研究

为充分挖掘CT图像中的医学诊断信息, 提高CT图像的三维重建效果与可视化程度, 研究了基于Mimics平台的CT图像三维重建算法。将腹部16排螺旋CT图像导入Mimics系统, 利用系统图像分割、 蒙版编辑和区域增长等功能模块, 将脾脏器官由腹部CT切片图像中完整分离出来, 并可进行任意角度的放大, 缩小等操作。与传统方法相比, 其实现的对人体器官、 骨骼和组织的CT图像的三维重建与可视化处理结果, 更加接近于真实器官的生理解剖结构。     

医学体数据三维重建的体绘制加速算法研究

研究有效的体绘制加速算法.在抛雪球法的基础上,采用提取最近表面体素的方法实现加速.提出新的分割方法,以体素原有的灰度值作为颜色值的3个分量,将所有体素的不透明度设为0.9或1.0,结果表明,加速算法能满足显示要求且加速作用明显.该加速算法结合了表面绘制方法和体绘制方法的优点,但只适用于不透明物体的重建显示.     

基于双层启发式遗传算法的三维装箱问题

三维装箱问题是一类组合优化问题,多用于物流运输业的货物装载,具有重要的实践意义。它的最优解受多种条件因素的影响,求解形式复杂且计算量较大,所以常用启发式算法来解决。以空间分割为原则的启发式算法融入遗传算法中并结合二层规划的思想,提出一种基于双层启发式遗传的三维装箱算法。通过双层启发式遗传策略分别对可行解进行广度和深度的搜索来提高寻优效率,从而得到最优的三维装箱方案。在此基础上利用具体算例进行运算和分析,证明该算法在空间利用率和稳定性上都有较好的效果,同时装箱方案可以依托计算机技术进行三维可视化,可为三维装箱问题的信息可视化提供理论依据。     

基于二维正投影图三维重建的递归算法

模拟人脑读图中的形体分析法的叠加原理 ,给出三维重建的一种递归算法 .输入初始三视图 ,从中识别出一个简单子块 ,重建这个子块 ,设想从所求形体中切去该子块 ,即将重建过的视图立刻擦除 ,算出剩余形体的三视图 ,并作为新的初始三视图 ,再接受递归算法模块处理 ,如此循环 ,直到投影图信息量为零 .这种算法具有如下特点 :①将自顶向下法和自底向上法有机地结合 ;②在使用自底向上法时仅对三视图作局部计算 ;③使用过的视图信息及时消除 ,避免重复计算 ,效率高 ;④可以解决多解问题 .在使用优先原则时 ,可消去虚伪解 .     

基于拾取算法的产品交互式Web3D模拟的研究与实现

产品的外观展示和全部功能的交互式模拟在电子商务领域具有很大的需求．Web3D计算机仿真系统在Web浏览器上运行,需要快速下载和运行,且以无需下载特定插件为佳．采用基于JAVA技术的Web3D引擎具有上述优势,可以实现产品的旋转、外观的缩放等基本展示功能．为了进一步提高产品功能的效率和改善交互模拟效果,在引擎实现了射线分层次求交拾取算法的基础上,最终实现产品包括交互功能在内的全面模拟．     

无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真

介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考.     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

基于八叉树三维农作物叶片的体建模算法

为了实现在三维虚拟环境中对农作物叶片的形态建模与精确控制,根据体图形学理论与八叉树的特点,提出了一种针对三维农作物叶片的八叉树体建模算法,由于叶片模型内部实体属性变化的不均匀性,并且三维叶片纹理、叶片旋转角度、颜色密度分布等复杂属性的变化不规则性,算法选取不规则的八叉树体元作为形态建模的主元素,进而更加充分的表示叶片内部的细节,整体形态建模效果表明,文中算法能够充分表达农作物叶片的内部属性,建模效果真实感强,并且易于控制。