26、网络编码轮询调度方案近似分析及大规模交互对象建模方法探讨

网络编码轮询调度方案近似分析及大规模交互对象建模方法探讨

1. 网络编码轮询调度方案

网络编码(NC)作为一种通过组合不同数据包来压缩数据包流的方法被提出。前提是通过多条传输路径有足够的冗余,以便接收节点能够解码流以重建所有单个数据包。然而,NC 确实引入了额外的计算开销,并且还产生了不同的额外延迟。

1.1 问题背景

在一个有三个独立单播信息流 a、b 和 c 的有向网络中,若不使用 NC,三条流必须共享链路 u1 → u2,这会成为瓶颈,且网络中的一些链路无法得到利用。但如果在节点 u1 将三条流组合在一起,所有接收器都无法恢复其所需信息。

为解决此问题,提出了一种调度方案。节点 u1 可以在瓶颈链路上交替传输编码流 a ⊕ b 和未编码流 c 到节点 u2,节点 u2 再将编码流转发到 ta 和 tb,将未编码流转发到 tc。接收器 ta 和 tb 可以分别从 {b, a ⊕ b} 和 {a, a ⊕ b} 中重建原始流。这样,结合 NC 和调度可以减少瓶颈链路上的流量速率,同时将流量分配到更多路径上。

1.2 系统模型

考虑一个节点接收 F 个不同的独立数据包流,每个流的到达率为 λi,假设为泊松分布,这些流在无限容量的不同缓冲区中排队。每个流中的数据包长度是独立的随机变量,且各流之间相互独立,具有一般分布 S(x) = Prob[S ≤ x]。节点传输时间与数据包长度成正比,比例常数为 1。

将输入流 {1, …, F} 划分为 J 个不相交的子集,称为编码类,用 Cj 表示第 j 类中的流。限制只有同一类中的数据包才能一起编码,不同类的数据包不能混合。服务器以轮询方式循环编码类,且

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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