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在万物互联时代,智能物联网(Artificial Intelligence of Things, AIoT)是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时,如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算(Edge Computing)是对云计算的补充和发展,具有低时延、位置敏感和无线接入等优点,能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先,基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后,对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法(SSGGA)进行了优化最后,根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外,基于iFogSim平台搭建了实验环境,仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延,并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值 相似文献
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文中针对移动通信课程特点,从教学内容的安排、教学方法的改进等方面论述了该课程的教学改革.通过合理安排教学内容,激发学生的学习兴趣;精心制作幻灯片,开展多媒体课堂教学,改革教学方法,提高教学质量,组织仿真性实验,加强理论与实践的联系. 相似文献
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基于氮元素对人类活动的指示性, 通过估算不同类型人类活动的氮输入量, 整合与构建氮输入量变化趋势下人类活动生态风险评估框架。选择典型快速城市化地区深圳市为研究区, 分析在城市社会经济发展趋于稳定时期, 深圳市工业生产、居民生活和农业生产三类主要人类活动对城市生态环境的影响强度及其变化,结合土地利用数据, 识别深圳市人类活动生态风险相对高值的区域。结果表明, 2000—2014年间, 工业生产氮输入量及居民生活中交通运输的氮输入量逐渐上升, 居民生活氮输入量呈先升后降趋势, 其占深圳市总氮输入量比重大, 是深圳市主要的人类活动生态风险来源, 所以深圳市人类活动氮输入量呈现先升后降的变化趋势: 在空间分布上, 生态风险相对较高的区域分布在南山区、福田区及罗湖区。为了降低人类活动的影响, 建议目前应在产业升级与绿色出行方面上进行优化。 相似文献
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采用数值分析与物理模型试验相结合的方法,探讨了台阶式海堤与波浪相互作用的基本规律以及海堤的坡度和台阶高度对堤前波浪特性的影响.研究结果表明:当海堤台阶高度一定时,海堤的坡度越缓,台阶的相对宽度越大时,因堤前波浪壅高增大会导致波浪的反射系数越大,此时波浪在海堤台阶溯上流下过程中消耗的波浪能就会越多,波浪爬高会越小;当海堤坡度一定时,海堤台阶高度越大,台阶的相对高度越大时,因堤前增多的反射波与入射波叠加剧烈而会导致波浪的反射系数越大,此时因为海堤台阶上残余的波浪减少而导致转化成的波浪势能越少,所以波浪爬高也会越小. 相似文献
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面阵中降维Capon的二维DOA估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了面阵中基于降维Capon的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法.先求得接受信号的协方差矩阵,再对其变换式进行谱峰搜索估计出一个参数,进而通过最小二乘估计出第2个参数.采用一维全局搜索实现二维DOA的联合估计,可避免二维Capon算法由二维谱峰搜索带来的巨大计算量,从而大大降低了计算复杂度,且角度估计性能非常接近于二维Capon算法.该算法既可以实现二维角度的自动配对,又可以精确地估计出相同方位角(或仰角)的信源,其优越性均可在文中得到验证. 相似文献
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中断概率和各态历经信道容量是分析深空通信系统性能的重要指标. 针对深空通信系统中链路损耗大、时延长、频繁中断的问题,分析了多天线深空中继通信系统的中断概率和各态历经信道容量. 根据深空通信环境的特点建立了基于独立不同分布瑞利衰落信道的系统模型,推导了单支路信噪比的精确表达式,进而给出了单支路接收信噪比的概率密度函数,并推导了在选择合并方式下系统中断概率的闭合解析式以及各态历经信道容量的近似表达式. 通过对系统性能的仿真,验证了本文系统模型和理论分析的有效性. 相似文献
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阵列信号处理近年来成为国内外研究的热点,本文就"阵列信号处理"双语教学进行了讨论,文中介绍了双语教学的教材的选择,软件的学习,选择多媒体教学和多种教学方式等,论证了阵列信号处理双语教学的必要性和优越性。 相似文献
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平面阵列下的二维角度和频率联合估计 总被引:3,自引:0,他引:3
在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法. 对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征. 利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数. 该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度. 该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作. 仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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基坑位移时间序列预测的高斯过程方法 总被引:9,自引:0,他引:9
应用高斯过程理论,采用机器学习的方法,针对基坑工程中常规分析方法的预测结果与实测值出入较大的问题,提出一种基于高斯过程的基坑非线性位移时间序列预测的新方法.工程实例应用结果表明,该方法科学可行,具有很强的自学习、非线性动态处理的能力,预测精度高. 相似文献