23、基于HWS的谐波块窗口调度详解

基于HWS的谐波块窗口调度详解

1. 预备知识
1.1 单通道调度
  • 通道由一系列半无限的时隙组成,编号为 0, 1, … 。用 (T = {0, 1, …}) 表示通道中的时隙集合,(P) 表示有限的页面集合。单通道调度是一个映射 (\sigma : T \to P) 。若 (\sigma(t) = p) ,则表示页面 (p) 被调度到时隙 (t) ,或者说时隙 (t) 被分配给页面 (p) 。通常,一个页面会被调度到多个时隙。调度可以用页面序列 (\sigma = \langle\sigma(0), \sigma(1), \sigma(2), … \rangle) 表示。
  • 若对于所有 (t \geq 0) ,存在常数 (s) 使得 (\sigma(t) = \sigma(t + s)) ,则称调度 (\sigma) 是循环的,(s) 称为 (\sigma) 的周期。此时,(\sigma) 是 (\langle\sigma(0), \sigma(1), …, \sigma(s - 1)\rangle) 的无限连接。
  • 设 (S) 是等间隔的时隙序列,由每 (\pi(S)) 个时隙组成。若 (S) 中的时隙 (t) 满足 (t \equiv O(S) \pmod{\pi(S)}) ((0 \leq O(S) < \pi(S)) ),则称 (S) 是周期为 (\pi(S)) 、偏移量为 (O(S)) 的周期序列。有时用时隙序列的频率(或带宽)表示其周期的倒数,即 (1 / \pi_i) 。一组周期时隙序列 ({S_1, S_2, …, S_k}) 的有效频率(或有效带宽)是它们频率的总和,即 (\sum_{j = 1}^{k} 1 /
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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