20、无人机中继广播吞吐量提升与多利益相关方市场推广目标用户选择

无人机中继广播吞吐量提升与多利益相关方市场推广目标用户选择

1. 无人机中继广播吞吐量提升

在信息传播领域,利用无人机(UAV)进行信息广播是一个具有潜力的方向。通过网络编码技术部署无人机,可以增强信息广播的效果。

1.1 实验拓扑

考虑一种实验场景,涉及基站(BS)、用户和无人机中继。在第二次实验中,拓扑结构展示了无人机的部署情况。虚线表示基站的通信范围,而点线则表示通过无人机建立的基站与用户之间的连接。部署3架无人机后,8个用户能够与相应的基站建立连接,这在实验结果图中用不同颜色的点线清晰表示。

1.2 算法设计与实验结果

首先构建了一个包含两个基站、两个用户和一架无人机的原型拓扑,并给出了网络编码广播(NCBC)方案吞吐量的表达式。基于这个表达式,设计了一种启发式算法来实现无人机的最优部署,在给定数量的无人机条件下,既能保证用户的接入需求,又能实现最大的广播吞吐量。

实验结果表明,网络编码技术能显著提高广播吞吐量。与传统的复制 - 转发中继协议相比,广播吞吐量至少提高了26.69%。随着应急通信场景对吞吐量需求的增加,这种方案有望得到广泛应用。

1.3 无人机部署实验流程

graph LR
    A[构建原型拓扑] --> B[给出NCBC方案吞吐量表达式]
    B --> C[设计启发式算法]
    C --> D[进行实验]
    D --> E[评估广播吞吐量]
    E --> F{是否满足需求}
    F -- 是 --> G[方案可行]
 
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日法的电动汽车充电站有序充电调度优化案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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