55、无线通信中的数据分发与语音流量分配方案

无线通信中的数据分发与语音流量分配方案

在当今的无线通信领域,数据分发和语音流量分配是至关重要的研究方向。我们将探讨路边信息站(RIS)的数据分发模型以及多跳 IEEE 802.15.4 系统中的语音流量分配机制。

1. 相关工作

在自组织网络(Ad hoc networks)中,移动节点通过多跳无线链路相互通信。由于缺乏基础设施支持,每个节点都充当路由器。互联网工程任务组(IETF)提出了大量用于移动自组织网络(MANET)路由的协议,可分为主动式、反应式或混合式。一些流行的路由协议包括目的序列距离矢量(DSDV)、动态源路由(DSR)、按需距离矢量(AODV)等。

这些路由算法假设发送方移动节点基于路由信息知道接收方的位置,这些信息通过路由发现或维护算法积累和分析。为避免重复的路由发现,源节点可以缓存先前的信息。缓存是提高有线或无线网络性能的重要技术。基于 DSR 路由协议的两种缓存策略(路径缓存和链路缓存)被提出,路径缓存存储从源到目的地的完整路径,链路缓存则构建一组从先前路由发现中收集的路径,生成图风格的数据结构。

此外,许多研究致力于通过在无线自组织网络中部署各种缓存方案来改善数据访问。例如,支持基于协作缓存的数据访问,使用三种缓存方案(缓存路径、缓存数据和混合缓存)来克服资源限制并提高性能。为克服 MANET 中信息可用性的限制,还提出了一种协作缓存方案,通过移动终端之间的点对点通信增加数据可访问性。

近年来,研究人员开始关注车载自组织网络(VANET)中的车辆 - 路边数据访问。虽然有一些重要的研究主题,如车辆辅助数据传输、车辆 - 路边数据访问调度、机会传播方案等,但很少有研究讨论在 VANET 市中心两条交叉道路中增强数据

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究。
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