2.1.3 系统和系统规格-《软件方法》第2章业务建模之愿景02

《软件方法》全流程引领AI-第1章 ABCD工作流-01

对PlantUML们的评价-《软件方法》全流程引领AI-第1章 02

AI辅助的建模步骤-《软件方法》全流程引领AI-第1章 03

伪创新-《软件方法》全流程引领AI-第1章 04

山寨、染色和敏捷-《软件方法》全流程引领AI-第1章 05

圈子割裂历史和封闭引用-《软件方法》全流程引领AI-第1章 06

用口号代替方法-《软件方法》全流程引领AI-第1章 07

1.6. 伪创新的乐土:“互联网”-《软件方法》全流程引领AI-第1章 08

1.6.3 “领域驱动设计”的乐土-《软件方法》全流程引领AI-第1章 09

2.1 系统-《软件方法》第2章业务建模之愿景01

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2.1 系统

2.1.3 系统和系统规格

由于本书只深入讨论信息系统相关的建模,因此从以下内容开始,我们说到信息系统时只说“系统”,这样可以在称呼上减少一半字数。也许后续讨论的内容其中一部分也适用于非信息系统,但本书就不加以鉴别了。

目前为止,我们对“系统”的定义其实是模糊的。

如果有两名.NET程序员马宝国和张雪风,他们的电脑都安装了Visual Studio 2022,这到底算几个系统?如果认为是多个系统,那就会出现多个“系统”对象属性值完全相同的情况。例如,很多系统的名称都叫“Visual Studio 2022”,其厂商都是“Microsoft”(如果关注这些属性的话)。

因此,需要区分“系统规格”和“系统”。我们把“Visual Studio 2022”看作一个“系统规格”,某个人脑或计算机容器中安装的“Visual Studio 2022”是一个“系统”。添加上“系统规格”后,类图如2-6。

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图2-6 系统和系统规格

用上面的马宝国、张雪风数据实例化图2-6,得到的对象图如图2-7。

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图2-7 对象图

如果更严谨地追问,上面的模型还是存在模糊。

我们把“.NET程序员”和“Visual Studio 2022”看作是对等的,但马宝国后面可能会使用“Visual Studio 2026”,或者改用另一个厂商出品的.NET集成开发环境“Rider”。那么,“.NET程序员”最合适的对应应该是“Visual Studio 2022”、“Visual Studio”还是“.NET集成开发环境”?

这个模糊的根源可能是:我们比较清楚 “Visual Studio”和“Rider”的差别、“Visual Studio 2022”和“Visual Studio 2026”的差别、“Visual Studio 2022社区版”和“Visual Studio 2022专业版”的差别,但是不清楚“.NET程序员”之间的差别。

这个问题我们暂时搁置,以上所提炼的概念对于本书的建模够用了。

后续的建模过程中,我们在研究系统时会有意忽略容器。我们只要知道有两个人脑系统“.NET程序员”和“浑元太极教练”就够了,它们是不是驻留在同一个人脑中,或者说这两个岗位(角色)是不是指向同一个人,是无所谓的。软件系统也是如此。

所以,在描述系统之间的协作时,我们可能会像图2-8这样建模:

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图2-8 “.NET程序员”和“Visual Studio 2022”的协作

“.NET程序员”和“Visual Studio 2022”安装在容器(人脑或计算机)中,这两个系统事实上并不直接接触。如图2-8左侧的场景,两者的接触点是人的手指和键盘。人的大脑指挥手指去敲击键盘,键位的变化被捕获并翻译成相应键的编码……但这些都属于容器相关的行为,图2-8右侧的序列图不用表达。

容器类型也不会经常被提到,因为从系统规格的名称就可以判断,例如,“.NET程序员”是人脑系统,“Visual Studio 2022”是软件系统。

2.2 组织

--待续--

-任务: 陈教授,我已经选好了题目,请你帮我撰写实验方案 -要求: 格式严格参考”参考格式“,这部分是我后续论文的目录,选题介绍中的参考实验框架科学性不确定,所以需要你从科学严谨的视角进行试验方案的制定 -选题介绍: (1) 课题:5G多频段网络抗干扰性能仿真分析——基于开源城市数据 可行性理由: 聚焦成熟5G技术(非6G),资料丰富(IEEE Xplore、知网等平台有海量论文代码模板);抗干扰分析采用标准方法(如频分复用或功率控制),不要求创新,只需复现比较现有算法2。 上手快:使用MATLAB或Python仿真,网上有完整实验步骤模板(例如GitHub上的“5G-interference-simulation”项目)。仿真仅需开源数据,无需实地测试。 参考实验框架: 步骤1:导入开源城市数据集(如OpenStreetMap地理数据)。 步骤2:在仿真软件建模多频段干扰场景(例如,模拟5G Sub-6GHz与毫米波频段互扰)。 步骤3:评估标准抗干扰策略(如基站功率调整或频率切换)的性能指标(吞吐量、误码率)。 输出:对比分析报告,生成仿真曲线图 -参考格式: 题目: 第一 绪论 1.1 研究背景 1.1.1 6G通信技术的发展趋势与愿景 1.1.2 频谱效率在6G网络中的核心地位与挑战 1.1.3 传统频谱管理模式的局限性与数据驱动范式转型 ​​ 1.2 研究目的意义 1.2.1 研究目的 1.2.2 研究意义 1.3 国内外相关研究 1.3.1 国外6G频谱效率分析与优化研究进展 1.3.2 国内6G频谱效率分析与优化研究现状 1.3.3 国内外相关研究小结 1.4 研究内容及方法 1.4.1 研究内容 1.4.2 研究方法 1.5 研究框架 第二 概念界定与理论基础 2.1 相关概念解析 2.1.1 开源数据 2.1.3 精神卫生资源 2.1.4 精神卫生机构 2.1.2 文本挖掘 2.2 6G网络架构与频谱特征 2.2.1 6G网络典型应用场景与服务需求 2.2.1 6G 网络典型应用场景与服务需求 2.2.2 6G 多频谱多频段资源概述 2.2.3 6G 网络典型架构与关键技术 2.3 频谱效率评估理论与指标 2.3.1 频谱效率基本概念与数学模型 2.3.2 6G网络下增强型频谱效率评估指标 2.3.3 影响频谱效率的关键因素分析 2.4 频谱管理与优化技术 2.4.1 动态频谱管理与认知无线电技术 2.4.2 基于机器学习的频谱优化方法 2.4.3 传统多频段组网优化策略回顾 2.5 本小结 第三 基于开源数据的 6G 网络频谱利用现状分析 3.1 研究区域与场景设定 3.1.1 典型 6G 网络部署场景选择 3.1.2 虚拟网络拓扑与用户分布模型构建 3.2 开源数据获取与预处理 3.2.1 6G 网络性能数据集的获取与解析 3.2.2 数据清洗、特征提取与归一化处理 3.3 6G 网络多频段频谱效率评估模型构建 3.3.1 基于 OFDM 或香农定理的简化频谱效率模型 3.3.2 考虑传播损耗与干扰的多频段聚合效率模型 3.3.3 模型参数设定与验证 3.4 频谱效率空间 - 时间分布特征分析 3.4.1 不同频段频谱效率的时空动态变化 3.4.2 频谱 “白空间” 与资源瓶颈区域识别 3.4.3 业务负载、用户密度对频谱效率的影响分析 3.5 本小结 第四 6G 网络频谱效率优化策略设计与仿真 4.1 频谱优化问题建模 4.1.1 优化目标函数构建(最大化频谱效率、最小化干扰等) 4.1.2 约束条件设定(功率限制、 QoS 要求、硬件限制等) 4.1.3 优化算法选择(例如,基于贪婪、启发式或简单的机器学习算法) 4.2 基于参数调整的频谱效率优化 4.2.1 子载波间隔、调制方式、编码率等参数对效率的影响分析 4.2.2 动态功率控制对频谱效率的提升效果 4.2.3 简化的波束赋形或天线选择对效率的影响 4.3 优化策略仿真与性能评估 4.3.1 仿真环境搭建与工具选择 4.3.2 不同优化策略的仿真实现 4.3.3 优化前后的频谱效率对比分析与性能增益评估 4.3.4 其他性能指标的评估 4.4 本小结 结论 参考文献 附录 致谢
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-任务: 陈教授,我已经选好了题目,请你帮我撰写实验方案 -要求: 格式参考参考格式,选题介绍中的参考实验框架科学性不确定,所以需要你从科学严谨的视角进行试验方案的制定 -选题介绍: (1) 课题:5G多频段网络抗干扰性能仿真分析——基于开源城市数据 可行性理由: 聚焦成熟5G技术(非6G),资料丰富(IEEE Xplore、知网等平台有海量论文代码模板);抗干扰分析采用标准方法(如频分复用或功率控制),不要求创新,只需复现比较现有算法2。 上手快:使用MATLAB或Python仿真,网上有完整实验步骤模板(例如GitHub上的“5G-interference-simulation”项目)。仿真仅需开源数据,无需实地测试。 参考实验框架: 步骤1:导入开源城市数据集(如OpenStreetMap地理数据)。 步骤2:在仿真软件建模多频段干扰场景(例如,模拟5G Sub-6GHz与毫米波频段互扰)。 步骤3:评估标准抗干扰策略(如基站功率调整或频率切换)的性能指标(吞吐量、误码率)。 输出:对比分析报告,生成仿真曲线图 -参考格式: 题目: 第一 绪论 1.1 研究背景 1.1.1 6G通信技术的发展趋势与愿景 1.1.2 频谱效率在6G网络中的核心地位与挑战 1.1.3 传统频谱管理模式的局限性与数据驱动范式转型 ​​ 1.2 研究目的意义 1.2.1 研究目的 1.2.2 研究意义 1.3 国内外相关研究 1.3.1 国外6G频谱效率分析与优化研究进展 1.3.2 国内6G频谱效率分析与优化研究现状 1.3.3 国内外相关研究小结 1.4 研究内容及方法 1.4.1 研究内容 1.4.2 研究方法 1.5 研究框架 第二 概念界定与理论基础 2.1 相关概念解析 2.1.1 开源数据 2.1.3 精神卫生资源 2.1.4 精神卫生机构 2.1.2 文本挖掘 2.2 6G网络架构与频谱特征 2.2.1 6G网络典型应用场景与服务需求 2.2.1 6G 网络典型应用场景与服务需求 2.2.2 6G 多频谱多频段资源概述 2.2.3 6G 网络典型架构与关键技术 2.3 频谱效率评估理论与指标 2.3.1 频谱效率基本概念与数学模型 2.3.2 6G网络下增强型频谱效率评估指标 2.3.3 影响频谱效率的关键因素分析 2.4 频谱管理与优化技术 2.4.1 动态频谱管理与认知无线电技术 2.4.2 基于机器学习的频谱优化方法 2.4.3 传统多频段组网优化策略回顾 2.5 本小结 第三 基于开源数据的 6G 网络频谱利用现状分析 3.1 研究区域与场景设定 3.1.1 典型 6G 网络部署场景选择 3.1.2 虚拟网络拓扑与用户分布模型构建 3.2 开源数据获取与预处理 3.2.1 6G 网络性能数据集的获取与解析 3.2.2 数据清洗、特征提取与归一化处理 3.3 6G 网络多频段频谱效率评估模型构建 3.3.1 基于 OFDM 或香农定理的简化频谱效率模型 3.3.2 考虑传播损耗与干扰的多频段聚合效率模型 3.3.3 模型参数设定与验证 3.4 频谱效率空间 - 时间分布特征分析 3.4.1 不同频段频谱效率的时空动态变化 3.4.2 频谱 “白空间” 与资源瓶颈区域识别 3.4.3 业务负载、用户密度对频谱效率的影响分析 3.5 本小结 第四 6G 网络频谱效率优化策略设计与仿真 4.1 频谱优化问题建模 4.1.1 优化目标函数构建(最大化频谱效率、最小化干扰等) 4.1.2 约束条件设定(功率限制、 QoS 要求、硬件限制等) 4.1.3 优化算法选择(例如,基于贪婪、启发式或简单的机器学习算法) 4.2 基于参数调整的频谱效率优化 4.2.1 子载波间隔、调制方式、编码率等参数对效率的影响分析 4.2.2 动态功率控制对频谱效率的提升效果 4.2.3 简化的波束赋形或天线选择对效率的影响 4.3 优化策略仿真与性能评估 4.3.1 仿真环境搭建与工具选择 4.3.2 不同优化策略的仿真实现 4.3.3 优化前后的频谱效率对比分析与性能增益评估 4.3.4 其他性能指标的评估 4.4 本小结 结论 参考文献 附录 致谢
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