装饰者模式

装饰者模式(Decorator Pattern)

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1、 Work.java 接口
2、 Son.java 被装饰者-负责画画
3、 Mother.java 装饰者-负责上颜色
4、 Father.java 装饰者-负责装画框
5、 Test.java 带有main方法的测试类

package zhuangshizheDemo;

public interface Work {
    public void work();
    }

package zhuangshizheDemo;

public class Son implements Work {

    @Override
    public void work() {
        // TODO 自动生成的方法存根
       System.out.println("儿子的工作就是画画......");
    }

}
package zhuangshizheDemo;

public class Mather implements Work {
    Work worker;

    public Mather(Work worker) {
        super();
        this.worker = worker;
    }

    @Override
    public void work() {
        worker.work();
        // TODO 自动生成的方法存根
        System.out.println("母亲的工作就是在儿子的基础上做一个增强,不单止可以画画,还可以上涂料......");
    }

}
package zhuangshizheDemo;

public class Father implements Work {
    //需要被增强的类
    Work worker;
    public Father(Work worker) {
        super();
        this.worker = worker;
    }
    @Override
    public void work() {
        // TODO 自动生成的方法存根
          worker.work();
          System.out.println("爸爸的工作就是在妈妈基础上做了增强,不单止可以画画,还可以上涂料,还可以上画框 ^_^");

    }

}
package zhuangshizheDemo;

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        // TODO 自动生成的方法存根
        Son s=new Son();
        s.work();
        System.out.println("______________________________________");
        Mather m=new Mather(s);
        m.work();
        System.out.println("______________________________________");
        Father f=new Father(m);
        f.work();
        }
    }

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内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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