39、无线网络资源分配与调度机制研究

无线网络资源分配与调度机制研究

1. OFDMA 下行链路资源分配

1.1 模拟场景设置

在 OFDMA 下行链路资源分配的模拟中,考虑 DL 方向并采用 PUSC 置换模式。帧持续时间为 5 ms,采用时分双工(TDD)技术,其中 50% 的帧持续时间用于 DL。无线信道使用基于 ITU 行人 A 多径模型的瑞利衰落信道进行建模。

模拟了两种不同的场景:
- DL - MAP 传输一次(x1);
- DL - MAP 传输四次(x4)。

为了检查不同网络负载下算法的行为,设置了一个基站(BS)和数量可变(30 到 80)的用户站(SSs)。DL 流量由不同类型用户的流量模型混合生成,具体比例为:
- 65% 的个人用户;
- 20% 的小型企业;
- 15% 的中型企业。

流量由语音和尽力而为类组成,并按照特定模型进行建模。采用严格优先级调度器,根据服务类对数据包进行优先级排序,调度器会丢弃端到端延迟大于 10 ms 的语音数据包。每个调度的数据包作为一个分配转发到映射器,插入到 OFDMA 矩阵中。

1.2 评估指标

为了评估和比较所提出的方案与其他资源分配器的性能,定义了以下指标:
- DL 子帧浪费率(%) :该指标是未使用时隙、过度分配、DL - MAP 开销和 MAC 开销的总和。通过将每个部分占用的符号数除以 DL 子帧的总符号数得到。
- DL 吞吐量效率(%) :定义为 BS 发送到 SSs 的总流量除以到达 BS 的总 DL 流量

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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