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5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展,传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确,越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题,目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署,这种方法假设基站的空域分布完全随机,因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘(盲区)以及热点地区(忙区)等特殊区域中,站点的分布可能形成簇,此时,基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题,本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先,提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型,讨论了基于簇分布的基站形成过程;其次,在充分分析用户受到的聚集干扰基础上,采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制,推导出了中断概率模型,并讨论了三种特殊条件下的中断概率;最后,通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线,证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率
文档格式:PDF 文档大小:673.79KB 文档页数:8
针对TTE (time-triggered Ethernet, TTE) 网络对业务安全性与对业务实时性要求高的问题, 提出了一种自适应双冗余的网络结构, 设计冗余报文的时间标签, 自适应恢复传输, 并设计了TTE网络中的混合流量(TT (time-triggered) 流, RC (rateconstrained) 流, BE (best-effort) 流) 调度规划方法, 根据报文的重要性, 发送端自适应的对网络报文进行分类, 其中, TT信息双网备份传输, RC、BE信息在双网分散传输.此外, 基于确定性网络分析方法, 推导了自适应双冗余调度方法下RC流的闭式延迟界, 并仿真验证了在极限网络、确定网络以及排队论仿真模型下所提方法减小网络延迟的效果, 满足TTE网络在保障业务安全性的情况下对业务实时性的要求
文档格式:DOC 文档大小:222.5KB 文档页数:3
固定床中颗粒间存在着网络状的空隙形成许多可供流体通过的细小通道。这些通道是曲折而且互相 交联,其截面大小和形状又是很不规则的。流体通过如此复杂的通道时的阻力(压降)自然难以进行 理论计算,必须依靠实验来解决问题。现在介绍一种实验规划方法——数学模型法。 4.3.1颗粒床层的简化模型 (1)床层的简化物理模型 在固定床内大量细小而密集的固体颗粒对流体的运动形成了很大的阻力。此阻力一方面可使流体沿 床截面的速度分布变的相当均匀,另一方面却在床层两端造成很大压降
文档格式:PDF 文档大小:7.25MB 文档页数:408
1 数学之美 系列一 — 统计语言模型 系列二 — 谈谈中文分词 系列三 — 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 系列四 — 怎样度量信息? 系列五 — 简单之美:布尔代数和搜索引擎的索引 系列六 — 图论和网络爬虫 (Web Crawlers) 系列七 — 信息论在信息处理中的应用 系列八 — 贾里尼克的故事和现代语言处理 系列九 — 如何确定网页和查询的相关性 系列十 — 有限状态机和地址识别 系列十一 — Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士 系列十二 — 余弦定理和新闻的分类 系列十三 — 信息指纹及其应用 系列十四 — 谈谈数学模型的重要性 系列十五 — 繁与简 自然语言处理的几位精英 系列十六(上)—不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型 系列十六(下)— 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-最大熵模型. 系列十七 — 闪光的不一定是金子 -- 谈谈搜索引擎作弊问题 (Search Engine Anti-SPAM) 系列十八 — 矩阵运算和文本处理中的分类问题 系列十九 — 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 系列二十 — 自然语言处理的教父 -- 马库斯 系列二十一 — 布隆过滤器(Bloom Filter) 系列二十二 — 由电视剧《暗算》所想到的-谈谈密码学的数学原理 系列二十三 — 输入一个汉字需要敲多少个键-谈谈香农第一定律 系列二十四 — 从全球导航到输入法-谈谈动态规划 2 浪潮之巅 2.1 第一章 — 帝国的余辉(AT&T) 2.5 第二章 — 蓝色巨人(IBM) 2.11 第三章 — “水果”公司的复兴 (乔布斯和苹果公司) 2.15 第四章 — 计算机工业的生态链 2.18 第五章 — 奔腾的芯(英特尔—Intel) 2.23 第六章 — 互联网的金门大桥(思科) 2.27 第七章 — 硅谷的见证人(惠普公司) 2.32 第八章 — 没落的贵族—摩托罗拉 2.38 第九章 — 硅谷的另一面 2.43 第十章 — 短暂的春秋——与机会失之交臂的公司 2.49 第十一章 — 幕后的英雄—风险投资(Venture Capital) 2.55 第十二章 — 信息产业的规律性
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