导读:本文包含了负载干扰论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:干扰,负载,信道,分配,疏水,网络,等效电路。
负载干扰论文文献综述
林伟烜[1](2019)在《多径干扰下的物联网链路负载均衡控制算法》一文中研究指出在多径干扰下的物联网传输链路容易受到多径效应的影响导致链路均衡性不好,物联网数据转发的误码率较高。为了提高多径干扰下的物联网链路负载均衡控制能力,提出了一种基于分数间隔均衡和误比特率反馈调制技术的物联网数据转发负载均衡控制模型,构建多径干扰下的物联网传输链路模型,分析物联网链路的多径特性,采用扩频信道调制方法进行物联网链路的码间干扰滤波,结合分数间隔均衡技术进行链路均衡设计,采用信道的带宽自适应调节模型进行物联网链路的多径抑制,结合误比特率反馈调制解调技术实现物联网链路负载均衡控制,克服信道对于多径干扰产生的多径衰减的影响,提高物联网链路负载均衡性。仿真结果表明,采用该算法进行物联网链路负载均衡控制,数据转发输出的码元保真性较好,误码率较低,在多径干扰信道的链路转发自适应控制性能较好,提高了物联网链路的稳健性和鲁棒性。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年09期)
陈文艳[2](2019)在《云计算负载特征及混部干扰分析方法的研究》一文中研究指出云计算技术因其高扩展性、按需服务以及极其廉价的特性而被广泛应用于当前的数据中心服务平台。越来越多的企业与个人选择利用云计算平台运行与管理他们的应用程序。由于人们对服务类型的需求越来越多样化,云环境中运行的负载也呈现出越来越复杂和异构的特点。为了提高云环境整体的资源利用率,云数据中心越来越重视对物理主机的混合利用。因此,如何更加合理的对负载进行混合部署,从而在保证负载正常运行的同时有效的提高资源的利用率成为了目前的一个重要课题。针对该课题,本文的主要研究内容如下:(1)通过对阿里巴巴在2017年9月发布的trace dataset进行资源特征分析,特征选择,筛选出对负载影响较大的几组特征向量,用以描述负载特性。并采用无监督机器学习算法Kmeans对运行在阿里云集群中的负载进行聚类,针对Kmeans算法需要人为确定聚类数目K的缺点,提出了应用轮廓系数衡量聚类数目优劣的方法,得出具有相同特征的几类负载类型,并探究了易被调度于同一机器上的几种负载模式组合,为云集群中的作业调度和资源分配提供了重要参考。(2)使用Docker容器模拟真实的生产环境,选取了应用场景中典型的几种负载,并采用混合部署的模式执行选取的负载,对负载微架构层的硬件事件监控指标进行特征分析,获取某些负载混部模式对硬件事件的干扰程度,并据此得出了推荐(不推荐)的混部负载模式,从而减少硬件事件发生频率,提升服务器系统性能。(3)根据负载特征以及混合部署负载干扰分析的结果,对云平台不同层次的调度策略进行了详细的分析。结合资源层与硬件事件层的调度策略,提出了一种新的云数据中心负载调度模型RHDLM(Resource Layer-Hardware Event Layer-Double Layer Model),并将该模型与传统的调度方案进行实验对比,进一步验证了本文提出模型的可行性和优越性。(本文来源于《东北师范大学》期刊2019-05-01)
任振宇,张师,周立新[3](2019)在《不同风电负载率对系统小干扰稳定性的影响》一文中研究指出风电机组的运行工况对系统小干扰稳定性有重要影响,而现有的研究成果中,关于风电负载率对系统小干扰稳定性的影响并不多见,因此本文研究了不同风电负载率对系统小干扰稳定性的影响。在建立DFIG数学模型的基础上,分析了DFIG负载率对系统小干扰稳定性的影响机理,并采用PSAT搭建了某实际系统,分别采用特征根分析法和是数值仿真法分析了DFIG负载率对系统小干扰稳定性的影像。通过本文的分析可以得出,当风电场调度指令给定,采用更多DFIG均摊有功功率,会提高系统的小干扰稳定性。(本文来源于《电气开关》期刊2019年02期)
刁习[4](2017)在《疏水化分子筛负载Bi_2O_3-TiO_2的制备及其对内分泌干扰物的吸附与光催化性能研究》一文中研究指出水环境中的内分泌干扰物(EDCs)问题已引起世界范围内的关注,其具有亲脂性、不易降解和环境中浓度较低等特点,可通过生物富集和食物链的放大作用在体内蓄积,对生态平衡及人类健康可能造成巨大的影响。在实际水环境中,运用常规的处理方法,如混凝、沉淀、过滤、消毒等难以将其完全去除。因此,通过对有机污染物识别的靶向吸附与光催化氧化结合的高效联合污染控制方法,采用末端为氟代烷基的有机硅烷3,3,3-叁氟丙基叁甲氧基硅烷对介孔分子筛孔道内外进行疏水性改性,使其对低浓度邻苯二甲酸二丁酯(DBP)、壬基酚(NP)等内分泌干扰物具有较高的吸附性能并具有高度的光热稳定性;在此基础上将可见光响应的纳米Bi_2O_3-TiO_2光催化剂负载到疏水改性的介孔分子筛上,考察负载后催化剂对内分泌干扰物的吸附富集-光催化降解性能。利用1,3,5-叁甲苯(TMB)作为扩孔剂,3,3,3-叁氟丙基叁甲氧基硅烷作为改性剂,制备出不同孔径的疏水化介孔分子筛TFP-SBA-15。研究结果表明,扩孔后吸附剂对DBP的吸附效果均明显高于未扩孔吸附剂,当TMB与分子筛的摩尔比为0.75时,达到最大吸附容量为79.73 mg/L。通过N2吸附/脱附等温线及孔径分布、FT-IR、元素分析等分析手段对材料进行表征,结果表明,3,3,3-叁氟丙基的引入能够显着提高介孔分子筛的疏水性,且扩孔后介孔分子筛大的孔径和比表面积能够为改性剂提供更多的接枝位点,有利于有机官能团的负载以及污染物在孔道内的扩散吸附。考察了叁种含氟有机硅烷(一氟叁乙氧基硅烷、叁氟丙基叁甲氧基硅烷和九氟己基叁甲氧基硅烷)改性的SBA-15对DBP的吸附效果,-F基团由于不具有亲脂性,九氟己基基团由于其链长过长均导致对DBP的吸附效果欠佳;与此同时,研究了吸附剂对叁种典型内分泌干扰物DBP、NP和双酚A(BPA)的吸附性能,结果显示强疏水性TFPSBA-15对同样疏水性较强的目标污染物DBP的吸附性能最好,说明当官能化吸附剂和目标污染物的疏水亲脂性相匹配时,更有利于选择性吸附。将水热法制备的具有可见光响应的Bi_2O_3-TiO_2负载在疏水改性的介孔分子筛上,制备出原位选择吸附-降解的高效稳定的可见光催化剂。催化剂经过疏水化和可见光催化剂的复合双重改性后,对DBP的降解效率达96.8%。说明复合光催化剂对难降解有机污染物的高效光催化降解是可见光催化剂与疏水改性分子筛协同作用的结果。(本文来源于《华南理工大学》期刊2017-06-11)
韩乔妮[5](2017)在《异构网络中能量有效的干扰管理与负载均衡研究》一文中研究指出伴随移动互联网、物联网、云计算、大数据、信息物理融合系统等新一代信息技术的快速发展,蜂窝网络的覆盖范围越来越广,其设备连接数量和移动数据流量均呈现爆炸式增长。在此背景下,下一代无线网络将由不同功耗、不同覆盖范围的蜂窝密集部署和层迭覆盖来形成异构网络。由于低功率节点的高频谱复用和短通信距离,异构网络能够以较低的部署和运营成本显着提升频谱有效性和能量有效性。出于经济和环境两方面考虑,蜂窝网络的能量有效性已经成为关键性能指标之一。然而,异构网络中基站的大规模部署导致网络能耗激增。同时,低功率基站与宏基站的同频部署使得跨层和层内干扰严重,不同类型基站之间相差甚大的传输功率引起负载极度不均衡。同频干扰与负载不均衡使得网络频谱和能量有效性降低、服务质量下降。因此,研究异构网络中能量有效的干扰管理与负载均衡技术对于网络性能提升具有重要意义。使用能量有效的功率控制和用户关联,优化可再生能源供电异构网络的用户关联和资源分配,以及设计联合小区休眠和用户关联以在降低能耗的同时保证服务质量,是异构网络进行能量有效的干扰管理与负载均衡的可行且有效措施。但是,与传统蜂窝网络的单一类型基站集中优化不同,多层异构网络中使用上述方式进行能量有效的干扰管理与负载均衡时,面临着下述技术挑战:(1)不同类型的基站和用户设备的高密度分布使得传输功率和用户关联的集中式优化难以实现;(2)使用可再生能源和混合能源供电时,基站动态、不确定的可用能量影响用户关联和资源分配;(3)面向节能的联合小区休眠与用户关联优化面临网络能耗与服务时延的折中。基于上述问题,本文的主要工作和贡献如下:(1)设计能量有效的、分布式的用户关联和功率控制策略来减轻同频干扰、均衡基站负载并降低网络能耗。首先,针对同频部署双层Femtocell网络在Femtocell限制接入下的跨层和层内干扰管理,考虑宏蜂窝用户和Femtocell用户不同的优先级和服务需求,设计基于多领导者—多跟随者分层博弈的用户功率更新规则,在以能量有效的方式满足所有用户的服务需求的同时,实现对高优先级宏蜂窝用户的保护。此外,考虑信道不确定性,提出鲁棒分层博弈并求取用户的鲁棒功率更新规则。数值仿真结果验证了两类功率更新机制的收敛性和在提高用户服务质量、降低功耗方面的有效性。其次,针对异构网络在低功率基站开放接入下的干扰管理与负载均衡,提出能量有效的联合上下行用户关联和功率控制机制。由于用户关联和功率控制的紧密耦合,采用迭代方法来单独和轮流地更新基于匹配的用户关联和基于改进牛顿法的基站功率调整。仿真结果显示联合算法能够显着提升系统能量有效性和上行网络容量。(2)针对采用可再生能源和混合能源供电的异构网络,研究能量感知的用户关联和资源分配策略以均衡基站负载。首先,在可再生能源供电异构网络中,考虑用户的长期速率需求,定义基于资源消耗量的基站负载,并最大化一段时间上的泛网加权负载效率效用以优化基站的无线资源和可再生能源量的使用。进而,通过松弛、离散化和对偶分解求解该非凸的连续问题,并给出最优的离线算法和次优的低复杂度在线算法。数值仿真结果验证了提出算法在均衡基站负载和降低用户阻塞概率方面的有效性。然后,在混合能源供电异构网络中,考虑基站的可用能量限制和回程数据率约束,通过最大化反映比例公平和关于吞吐量的网络效用来提升尽力而为用户的服务质量。由于用户关联和资源分配在基站的无线资源、能量和回程上的紧密耦合,使用若干分解方法得到分布式策略。数值仿真显示提出的联合算法能够有效均衡基站负载并提升网络容量和用户公平性。(3)在使用双连接技术的宏蜂窝业务卸载中,研究队列感知的用户关联和Small cell休眠以在均衡负载的同时降低能耗。针对高密集异构无线网络中大部分移动用户更可能位于多个无线接入点重迭覆盖区域的事实,研究双连接系统中面向节能的宏蜂窝业务卸载。考虑用户的随机业务到达和无线信道的时变衰落,以最小化系统稳定条件下的期望能耗为目标,首先建模两个时间尺度上的Small cell休眠和用户关联随机优化问题。其次,使用两阶段Lyapunov优化方法,设计在线和队列感知的联合算法,以分别在大时间尺度上选择激活的Small cell集合和在小时间尺度上确定用户与活跃Small cell的关联关系。最后,仿真结果表明该算法提供了能耗和时延间的一种灵活且有效的折中方式。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-05-01)
向田[6](2017)在《靶子与分心物不同分离条件下,工作记忆负载对Stroop干扰效应的影响》一文中研究指出工作记忆负载是认知控制的重要影响因素,研究认知控制常采用Stroop冲突任务。然而关于工作记忆负载对认知控制的影响机制:是注意机制还是执行控制机制在其中起作用,研究者们没有得出一致的结论。本研究包括两个实验,实验一采用工作记忆任务+Stroop任务的双任务范式,实验结果发现基于多重资源理论,仅在靶子和分心物空间分离的Stroop任务下,工作记忆负载对Stroop干扰效应产生了影响。实验二采用2-1映射范式分离出Stroop冲突中的两类冲突——任务冲突和反应冲突。实验结果发现,工作记忆负载仅对任务冲突产生了影响。总之,多重资源理论成立的前提是Stroop任务中靶子与分心物处于空间分离状态。而当靶子与分心物处于融合状态时,工作记忆负载对Stroop干扰效应的影响是基于注意机制的。工作记忆负载对Stroop干扰效应的影响是由注意机制和执行控制机制共同起作用,并且注意机制先于执行控制机制发生。(本文来源于《东北师范大学》期刊2017-05-01)
尹名初,杜平安[7](2016)在《开孔屏蔽腔内传输线负载所受电磁干扰的解析算法》一文中研究指出外界电磁场通过孔缝耦合进入屏蔽腔,并经由线缆对腔内电子设备造成干扰,这是电磁兼容中需要考虑的重要问题,而数值法分析此类尺寸跨度大的电磁问题效率过低。基于电磁拓扑和等效电路法,提出一种快速计算外界平面波辐照下开孔屏蔽腔内传输线负载所受电磁干扰的解析算法。首先利用电磁拓扑将整个耦合问题分解为两个独立的子问题:外界平面波辐照下开孔空腔内的耦合场问题与耦合场辐照下孤立传输线的响应问题,然后提出基于等效电路法求解空腔内耦合电场的计算方法,最后利用场线耦合BLT方程求解耦合电场对孤立传输线负载造成的电磁干扰。经CST仿真验证,该解析算法能有效计算任意位置开(多)孔屏蔽腔内任意放置传输线负载所受的电磁干扰。相比于数值法,该解析算法不仅花费更少的计算时间与资源,且能用于参数影响规律的研究。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2016年12期)
郑克波,栾小丽,刘飞[8](2016)在《反向响应过程抗负载干扰PID控制回路性能评估》一文中研究指出反向响应过程广泛存在于化工领域中,但针对反向响应过程的性能评估研究较少;针对一类二阶时滞反向响应过程,通过幂级数展开的方法简化了对象模型,然后研究其抗负载干扰PID控制回路性能评估问题;根据DS-d控制原理获取期望闭环传递函数以及PID控制器参数,推导干扰模型为阶跃情况下的PID控制回路累积绝对误差(IAE)性能基准值,并将其推广到斜坡输入以及一般输入情形,为不同干扰类型情况下的反向响应过程建立通用化的IAE性能评价标准;仿真结果验证了所提性能评估算法的正确性以及通用性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2016年06期)
李蒸[9](2016)在《无线Mesh网络多播下负载干扰感知的信道分配和路由度量研究》一文中研究指出无线Mesh网络(Wireless Mesh Networks,WMN)作为具有自组织性、自愈性等特点的下一代无线网络已经被广泛关注。相对于传统的单接口单信道的无线Mesh网络,多接口多信道(Multi-Radio Multi-Channel,MRMC)的WMN可以使用多个接口和多条信道进行发送和接收数据以达到更高的吞吐量,因此设计合理的信道分配算法对于MRMC-WMN至关重要。现有MRMC-WMN主要使用正交信道进行信道分配,而使用有限的正交信道资源会造成同信道干扰。随着无线电技术的发展,部分重迭信道之间干扰问题已经得到有效控制,所以使用部分重迭信道可以充分利用信道资源提高系统容量。同时WMN可以通过单播、多播、广播的方式进行数据传输。随着用户数量、用户需求不断增加,多播传输作为一种满足多用户需求、提高报文利用率及网络效率、增加网络容量的关键技术受到认可。目前大多数多播信道分配算法和路由度量算法研究的是单一多播会话场景,没有充分考虑多个多播会话可以提高系统容量的特点。综上所述,在多个多播会话并存的MRMC-WMN环境下,使用部分重迭信道进行信道分配和路由度量具有重要意义。本文在多个多播会话共存的环境下,提出一种为新到达多播会话进行负载与干扰感知多播信道分配(Load and Interference-aware Multicast Channel Assignment,LIMCA)的算法。该算法采用启发式算法优先为负载干扰权重大的节点分配信道,达到让更多的多播客户端能够成功接收多播数据包,保证数据成功传输的目的。节点的负载干扰权重越大,表示其它已存在的多播会话对新到达的多播会话的节点产生的流间干扰、新到达的多播会话自身对节点产生的流内干扰、节点自身负载之和越大。仿真结果表明该算法能有效提高网络性能。随着多媒体业务的蓬勃发展,媒体业务流量致使WMN节点流量负载激增。如果路由没有考虑流量负载模式和周围节点对它产生的干扰,就会导致许多网关周围的无线信道产生拥塞和干扰,有些网关严重过载而其他网关没有充分利用等问题,并带来更长的时延、更高的路由开销等影响。因此考虑节点负载与干扰的负载均衡的路由度量成为WMN中一个具有挑战的问题。本文在多个多播会话场景下,提出考虑流内干扰,流间干扰的负载均衡和干扰感知的路由度量算法(Load-Balancing and Interference-Aware,LBIA),同时多播会话节点根据LBIA度量构建多播树进行信息传输。该度量利用负载均衡系数均衡多播会话中各条链路的负载大小,即选择负载小的链路进行信息传输,达到负载均衡的目的。LBIA首先计算新到达多播会话的所有节点负载干扰权重;然后利用负载干扰权重计算节点的负载均衡系数,在此,负载均衡系数可以帮助子节点找到合适的父节点,使整个网络负载均衡;最后构建多播树进行信道分配。本文在NS-3平台进行仿真,为本文提出的信道分配和路由度量算法搭建多个多播会话并存的仿真场景,验证了所提算法能够提高网络平均吞吐量,降低平均端到端时延和平均丢包率。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-06-01)
张璐[10](2015)在《异构网络中基于干扰控制、负载均衡的资源管理关键技术研究》一文中研究指出随着人们对通信服务需求的日益增强,高速率高质量的通信技术有着越来越广泛的应用。随着近几年来LTE网络商用的普及化,LTE系统的进一步改进和发展成为了移动通信业从业人员关注于研究的热点。随着各式各样的新技术涌现而出,LTE-Advanced系统初具基础。在这些新技术中,Heterogeneous Networks(异构网络)技术是未来LTE-A网络中最重要的组成技术之一,通过在原有同构网络的基础上部署低功率基站来为流量热点区域提供更高的系统容量,同时补足一些网络覆盖盲区,以适应不同场景中不同的用户需求。随着人们对于更高移动通信速率的需求,异构网络技术也随之有了更为长远的发展。其中超密集网络部署、多载波部署是两种重要的提高系统容量、提高数据速率的技术。随着在异构网络中大量部署低功率基站,在异频部署的异构网络场景中小小区之间的同频干扰将会更加严重。另外,在异构网络中,往往会通过小区开关技术来节约系统能量。但是,若在小区开启时不对该小区的频带进行合理的规划,将使网络中的干扰情况更加恶化。此外,对异构网络进行多载波部署,也将使得原有的负载均衡技术产生更大的系统能量、信令消耗,不能获得最好的性能提升。在本文中,首先针对超密集网络中的干扰情况及原有的频率分配技术、小区开关技术进行了分析,在此基础上提出了一种基于干扰控制的对刚开启的小小区进行合理的频率资源分配方法,通过获取邻区频带使用情况、干扰情况,分析得出能对系统产生最小干扰的频率资源。并通过仿真分析,验证了这种方法能够有效的在小区开启时控制系统的干扰等级。此外,本文中还对多载波部署的异构网络进行了分析,指出了进行先导性负载均衡的作用。之后基于对两种现有的先导性负载分配方案进行优缺点分析,提出了一种基于负载均衡的小区重选方法。通过评估小区负载状态,确定该小区的优先级及接入概率因子,引导空闲模式的用户能够优先地重选至负载较轻的小区,来均衡各小区的潜在负载。最后通过仿真验证了这种方法对于不同负载情况进行负载分配的有效性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-11-29)
负载干扰论文开题报告
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
云计算技术因其高扩展性、按需服务以及极其廉价的特性而被广泛应用于当前的数据中心服务平台。越来越多的企业与个人选择利用云计算平台运行与管理他们的应用程序。由于人们对服务类型的需求越来越多样化,云环境中运行的负载也呈现出越来越复杂和异构的特点。为了提高云环境整体的资源利用率,云数据中心越来越重视对物理主机的混合利用。因此,如何更加合理的对负载进行混合部署,从而在保证负载正常运行的同时有效的提高资源的利用率成为了目前的一个重要课题。针对该课题,本文的主要研究内容如下:(1)通过对阿里巴巴在2017年9月发布的trace dataset进行资源特征分析,特征选择,筛选出对负载影响较大的几组特征向量,用以描述负载特性。并采用无监督机器学习算法Kmeans对运行在阿里云集群中的负载进行聚类,针对Kmeans算法需要人为确定聚类数目K的缺点,提出了应用轮廓系数衡量聚类数目优劣的方法,得出具有相同特征的几类负载类型,并探究了易被调度于同一机器上的几种负载模式组合,为云集群中的作业调度和资源分配提供了重要参考。(2)使用Docker容器模拟真实的生产环境,选取了应用场景中典型的几种负载,并采用混合部署的模式执行选取的负载,对负载微架构层的硬件事件监控指标进行特征分析,获取某些负载混部模式对硬件事件的干扰程度,并据此得出了推荐(不推荐)的混部负载模式,从而减少硬件事件发生频率,提升服务器系统性能。(3)根据负载特征以及混合部署负载干扰分析的结果,对云平台不同层次的调度策略进行了详细的分析。结合资源层与硬件事件层的调度策略,提出了一种新的云数据中心负载调度模型RHDLM(Resource Layer-Hardware Event Layer-Double Layer Model),并将该模型与传统的调度方案进行实验对比,进一步验证了本文提出模型的可行性和优越性。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
负载干扰论文参考文献
[1].林伟烜.多径干扰下的物联网链路负载均衡控制算法[J].电子测量技术.2019
[2].陈文艳.云计算负载特征及混部干扰分析方法的研究[D].东北师范大学.2019
[3].任振宇,张师,周立新.不同风电负载率对系统小干扰稳定性的影响[J].电气开关.2019
[4].刁习.疏水化分子筛负载Bi_2O_3-TiO_2的制备及其对内分泌干扰物的吸附与光催化性能研究[D].华南理工大学.2017
[5].韩乔妮.异构网络中能量有效的干扰管理与负载均衡研究[D].上海交通大学.2017
[6].向田.靶子与分心物不同分离条件下,工作记忆负载对Stroop干扰效应的影响[D].东北师范大学.2017
[7].尹名初,杜平安.开孔屏蔽腔内传输线负载所受电磁干扰的解析算法[J].强激光与粒子束.2016
[8].郑克波,栾小丽,刘飞.反向响应过程抗负载干扰PID控制回路性能评估[J].计算机测量与控制.2016
[9].李蒸.无线Mesh网络多播下负载干扰感知的信道分配和路由度量研究[D].吉林大学.2016
[10].张璐.异构网络中基于干扰控制、负载均衡的资源管理关键技术研究[D].北京邮电大学.2015