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1.
提出一种最大化吞吐率的D2D机会多播调度方案。文中D2D多播组的源终端不通过基站,直接向多个临近终端发送数据,提高了频带利用率,同时源终端对传统的单播传输技术和广播传输技术进行折中,采用一种能够同时利用单播与广播技术的机会调度方案,从而获得多用户分集和广播增益。仿真结果表明,方案为D2D多播组带来较高的网络吞吐率,能够满足D2D多播组内高速率数据业务用户的服务质量要求。 相似文献
2.
实时操作系统的关键技术在于系统如何调度应用程序。由于多类型的实时任务并存于一个系统，单一的调度算法无法满足这一需要，于是提出了集成调度的两级方案。介绍了这一方案的设计思想及可行性，并根据这一方案，提出了一个设计框架的设想。 相似文献
3.
针对现有云计算调度中心的资源调度问题,结合具体的场景提出了一种基于无差别虚拟机的负载均衡调度算法,该算法比较好地兼顾了响应用户请求时间和服务器的负载均衡两个方面。同时对目前常用的几种调度算法进行了分析,然后在CloudSim仿真平台上进行模拟实验,结果表明该算法能够提高用户请求响应效率和负载均衡性能。 相似文献
4.
EDF调度算法具备高CPU利用率、可调度较大的任务集的优点.将EDF调度算法和静态优先级调度算法的可控性相结合,提出了一种新的调度算法--SEDF调度算法(Strong Earliest Deadline First).首先从理论上分析了SEDF算法的可调度性条件及其时间特性,并针对SEDF调度算法对Linux系统环境提出了一些修改;然后通过实验数据对比了EDF算法和SEDF算法,证明SEDF算法具备更强的控制能力,更利于高优先级任务的优先运行,更能够实现Linux内核对实时任务更高的响应能力. 相似文献
5.
在Linux实时进程调度算法中,RM算法是一种针对任务周期的长短来确定优先级调度算法,EDF算法是以最后期限的顺序来指定优先级的动态调度算法,这两种算法在LiFlUX内核调度算法中都得到广泛应用.在深入分析以上两种算法优缺点的基础上,提出将两种算法优点合并,根据进程的重要程度和紧急程度来选择确定进程调度的优先级,得到一个新的高效RAD(Rate And Deadline)算法,试验证明新算法RAD的运行效率更高. 相似文献
6.
讨论利用蚁群算法解决云计算资源的调度问题。蚁群算法利用正反馈机制加快了收敛速度,但同时具有易早熟,易陷入局部最优解等不足。针对此问题,提出用遗传算法优化蚁群优化算法,同时引入最大最小蚁群系统改进基本蚁群算法,从而形成新的遗传蚁群算法。实验结果表明,新算法应用于云计算资源调度中,能有效地缩短调度所用的平均时间,提高调度效率。 相似文献
7.
在通信系统中,符号率的准确提取是参数估计的重要环节。传统的估算方法,在低SNR条件下,估计的误差较大,很难对符号率进行准确估计。在分析现有符号率估计算法的基础上,提出一种新的基于haar小波变换的MPSK信号的多速率特征提取算法,深入剖析小波的降噪特性,同步参考点的选取与修正,码速率的估计精度等被忽视的问题,并且提出一种多同步参考点的符号率估计算法。仿真验证了算法在SNR5时符号率估算的准确性基本达到100%。 相似文献
8.
在长期演进项目的虚拟多输入多输出系统中,为了保证用户公平性的同时得到更大系统容量,在分析移动自组织网络和虚拟多输入多输出系统模型的基础上,提出了一种长期演进项目中基于移动自组织网络的虚拟多输入多输出配对算法。仿真结果表明,该算法得到的系统吞吐量是单输入多输出系统的3倍多,是随机配对策略的2．5倍,相比正交配对策略也平均提高了20％。同时在用户的公平性方面,还保证了低吞吐量用户的公平性。 相似文献
9.
应急疏散是救灾工作的重要环节,合理的路径规划能有效缩短疏散时间,减少人员伤亡.本文以疏散总时间最短为目标,考虑需求控制,容量限制,交通延误,公平分配和资源节约等约束条件,对经典Dijkstra算法进行改进;并采用混合拆分疏散方法,构建洪灾避难应急疏散路径规划模型.运用C#语言编写算法,求解最佳路径,基于自主开发的应急疏散分析工具MiniGIS,对规划路径进行动态模拟,依据反馈逐次优化算法.结果表明:理想算法,延时-改进算法,逆行-改进算法均能为县域尺度的洪灾避难疏散路径选择提供参考,但理想算法适用于组织简单,高度有序的疏散情景,延时-改进算法考虑了除交通拥堵之外的延误,与真实情况更为接近,逆行-改进算法避免了因中途路径调整而出现的"回头路",在时间最短次优的条件下,更有利于疏散过程管理与资源节约,其结果被认为是此次应急疏散路径规划的最优解. 相似文献
10.
结合智能天线波束形成的特性,提出了将恒模算法运用到波束形成中的新方案.利用恒模算法来训练加权因子以获得理想的信号增益.仿真实验验证了该方案的合理性. 相似文献