导读:本文包含了时延编码论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水声通信,Pattern时延差,分频
时延编码论文文献综述
张锦灿,王志欣[1]（2019）在《高速Pattern时延差编码水声通信技术》一文中研究指出针对传统Pattern时延差(Pattern Time Delay Shift,PDS)编码水声通信速率较低的问题,在传统PDS水声通信基础上,提出基于分频带的高速PDS通信方案。借鉴无线电中多载波通信思想,将可用水声通信频带进行分割,多个子频带上同步传输PDS信号,结合被动时间反转镜信道估计技术,达到提高水声通信速率的目的。试验结果表明,在强多途水声信道环境下,实现了远程低误码率传输,不仅能够有效抑制强多途干扰,还能够提升水声通信速率。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年09期）
马世雄,蒋佳佳,段发阶,王宪全,邓澈[2]（2019）在《基于差分时延差编码的水声发射系统研制》一文中研究指出差分时延差编码能有效抑制多途信道的干扰,实现信息的可靠传输,因此在水声通信中被广泛应用。本文设计了一种基于差分时延差编码的水声发射系统,针对差分时延差编码的特点和要求,利用波形存储直读方式产生码元,通过以太网将其传输到下位机并存储到存储器;然后对系统进行通信编码参数配置;最后基于下位机存储的码元和通信编码参数配置,将通信信息通过差分时延差编码并经数模转换器和低通滤波器变换后,由换能器发射出去。湖试通信实验表明,水声发射系统在不同参数条件下均能保证编码信息的准确性以及传输信息的可靠性,具有一定的实用性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年04期）
王磊,林煌达,康彬,崔景伍,郑宝玉[3]（2019）在《时延约束下采用SVC编码的D2D协作视频多播传输方案》一文中研究指出为缓解基站的视频流量过载,本文针对时延敏感的实时视频业务,设计一种D2D协作视频多播传输方案。该方案采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)对视频流进行编码处理,利用SVC流的分层结构特征来应对多播信道间的差异性。在SVC编码的基础上,为了改善用户观看体验及提升用户所接收的视频质量,所提出的协作式视频传输方案引入有效吞吐量这一概念,在一定时延约束下,根据信道反馈信息灵活地对不同信道上的不同SVC视频层进行码率调整。仿真结果表明,所提出的方案能够有效地减小端到端时延,有效丢失率,提高有效吞吐量。(本文来源于《信号处理》期刊2019年03期）
耿蓉,孙学超,王梦源,陈文君[4]（2018）在《基于时间门限值的低时延编码感知路由算法》一文中研究指出针对大多数编码感知路由算法忽略了不同数据流到达编码节点的时间不一致问题.在已有编码感知路由算法的基础上,提出了基于等待门限值的编码感知路由算法.首先利用编码条件寻找编码节点,然后引入网络测试获得等待编码时间的门限值,最后根据实际值和门限值的关系决定是否等待.仿真结果表明:使用该方案的编码感知路由算法比仅仅考虑编码机会的路由算法在编码时延和吞吐量方面有更好的效果.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2018年11期）
蒋佳佳,马世雄,刘晗,王宪全,李春月[5]（2018）在《基于时延差编码的通用鲸声发射系统研制》一文中研究指出0引言水下隐蔽通信在国防和军事应用中至关重要[1]。从通信波形的设计角度来看,传统的水下隐蔽通信方法一般采用的策略可分为两类。第一类是采用变参数的通信信号,例如跳频信号[2]、跳时信号跳周期信号等;第二类是采用低功率的通信信号[3]但不管是哪一类方法,这些人造的波形都具体有非(本文来源于《2018年全国声学大会论文集 C水声工程和水声信号处理》期刊2018-11-10）
王练,彭代渊,陈巧[6]（2018）在《立即可解网络编码应用于无线网络重传中的时延分析》一文中研究指出立即可解网络编码(instantly decodable network coding,IDNC)分为狭义立即可解网络编码(strict IDNC,SIDNC)和广义立即可解网络编码(generalized IDNC,G-IDNC)。分析了S-IDNC和G-IDNC的特点,并对这2种思想应用于重传的时延性能做了对比分析。以最小化解码时延为目标提出基于S-IDNC和基于G-IDNC权重顶点搜索算法,实验对比分析了所提算法和已有典型算法性能,验证了所提算法的有效性,并归纳了S-IDNC和G-IDNC的时延特征差异。实验结果表明,基于S-IDNC的重传算法使得信宿节点的时延大小分布较为聚集,而基于G-IDNC的重传算法时延大小分布更为分散,G-IDNC时延均值优于S-IDNC,而S-IDNC系统完成时延优于G-IDNC。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
王练,王萌,任治豪,白佳洁[7]（2018）在《D2D网络中基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案》一文中研究指出该文针对D2D无线网络中多终端并发协作重传冲突避免问题,提出一种基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案。在重传阶段,充分利用D2D无线网络终端协作传输数据的优势,结合各终端数据包接收状态,综合考虑时延的影响因素,选取单次重传时延增量较小的数据包生成编码包,最小化重传时延。同时,构建终端冲突图,在图中搜索极大独立集,根据各终端的编码包权重值,选择最大加权独立集中的终端作为并发协作重传终端,从而降低重传次数。仿真结果表明,所提方案能够进一步改善D2D无线网络的重传效率。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年07期）
程曦[8]（2018）在《基于中继选择和功率控制的低平均传输时间、高时延满足率的网络编码算法》一文中研究指出在传统网路由中,网络中的中间节点接收到包后不会做任何处理,直接进行转发。当某一个节点比较繁忙时,这种转发方式的效率是不容乐观的。2000年,网络编码理论的提出,大大提高了网络节点的转发效率。在网络编码理论中,任何节点接收到包时,都可以对包进行处理后再转发。比如当某一节点收到两个不同的包时,该节点可以对其进行异或编码,然后再转发,当其他节点接受到此编码包时,可以尝试解码,从而获得自己想要的包。网络编码理论的提出,打破了认为在中间节点处理包不会产生任何收益的传统观念。大多数研究者认为其可以大大提高通信的网络吞吐量,提高整个网络性能。因此,在无线网络中,如何利用网络编码去获得最大的网络收益成为了当前热门的研究话题。本文讨论了在无线网络中,利用网络编码去减少网络的传输时间,提高时延满足率并不产生额外能耗。本文首先介绍了无线网络的基本概念,网络编码理论的基础知识。然后介绍了一些当前的网络编码算法。最后本文提出了两个算法:高中继可靠度算法和功率自适应网络编码算法。高中继可靠度算法(HRRA)可以减少网络的传输时间。HRRA包括两个子算法:中继选择算法(RSA)和分块传输算法(BTA)。RSA通过中继可靠度在邻居节点中选择拥有较高链路速率的节点作为共同中继节点,在共同中继节点产生了更多的网络编码机会和较高的链路速率,BTA通过这些共同中继节点进行网络编码传输。功率自适应网络编码算法(EAPS)可以提高网络的时延满率不产生额外能耗。EAPS也包括两个子算法:功率优化算法(POA)和功率选择算法(ESA)。POA决定了每个包的初始发送功率,通过提高功率来提高时延满足率而不产生额外能耗。ESA构造了两条链表:时延约束链表(D-List)和功率链表(W-List),在发送D-List上的包时,我们通过查询W-List来获取是否可以编码。最后我们通过理论分析和实验仿真来说明相对于现存算法,HRRA减少了传输时间,EAPS提高了时延满足率而不产生额外能耗。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2018-03-01）
欧阳卫平[9]（2018）在《基于无限时域随机控制的时延感知预编码设计》一文中研究指出5G通信提出了毫秒(ms)量级的时延需求。在无线超密集网络优化中,能量和时延是两个重要的性能指标。一方面由于用户对信号质量的要求越来越高,对网络传输速度要求越来越快,这就要求我们对系统的时延进行优化,使得系统的时延最小,从而提高服务质量,优化系统的性能。时延包括队列时延和传输时延,队列时延是由信道状态和源速率、队列模型、传输速率等共同决定,而传输时延是由信道状态决定,于是我们可以在每个决策时间间隙内采取合理的决策(比如说信道预编码和信道解码)来最小化时延。另一方面,由于绿色节能理念的深入,系统的能耗效率也是系统重要的性能指标,一般来说我们通过对传输信号的编码来控制信号相互之间的干扰从而提高网络的能量效率,由于基站数量的密集化和天线数量的增多,将会极大的增加能量的消耗,特别是在无线超密集网络中,由于大量能耗的存在,优化能量效率是超密集网络优化设计的重要课题。前端成本也是网络系统的一个重要的参量,前端成本的优化意味着系统频带利用效率的提高,从而提升系统的整体性能。目前,时延感知的无线网络中能源传输的极大兴趣,对用户高效率的能源传输将是未来无限网络的设计的一个极大的挑战。目前有大量的论文分析了无线网络系统的中的能源传输和用户的能源收集问题。延迟最佳功率控制的能量收集无线系统的有限能量存储。无线系统是由一个可再生能源供电的突发数据到达的能量来源,其特点是一个数据队列和一个能量队列。传统的做法是将该问题定义成一个延迟优化功率控制问题,并转化成一个无限时域平均马尔可夫的成本决策过程(MDP)。由于处理该问题的高复杂度,通常是引入一个虚拟的连续时间系统并从中得到封闭形式的近似优先级函数这样就将随机问题转化成了确定性的优化问题。但是极少有文章既考虑了能源的传输又考虑信息的高质量传递,即信息和能源的联合传输问题。基于未来超密集网络的用户对于能源的需求,信息和能源的联合传输将是很有前景的课题。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-01）
张煜[10]（2018）在《基于有限码长编码的超可靠低时延无线通信系统上下行链路联合设计与性能评估》一文中研究指出随着第五代移动通信(Fifth-generation,5G)的日益临近,云连接、车联网与无人驾驶、大规模机器间通信等新兴场景逐渐进入人们的视野。相比于过去几代蜂窝系统对于高速率和大容量的单一追求,下一代移动通信系统更加强调了对于用户接入数量、可靠性、时延以及能量效率等多方面系统性能的综合提升。在理论上,这也与经典信息论形成了鲜明的对比,即通过缩小编码长度来满足超可靠低时延(Ultra-Reliable and Low-Latency Communications,URLLC)场景的需求。在Polyanskiy等人2010年发表的文章中,给出了在有限码长的情况下,最大编码速率的解析表达,这对于分析和设计短包通信系统有着高度的指导作用。本文主要关注了在有限码长情形下,超可靠低时延无线通信系统的设计和优化问题。论文的研究内容及创新性工作主要包括:(1)提出了基于有限码长编码的URLLC下行传输优化设计(包括双用户单天线和多用户多天线两种情形)和上下行联合设计优化的系统模型和问题定义;(2)分析了有限码长最大编码速率公式的单调性及凹凸性等函数性质并给出证明;(3)利用二分搜索法和Matlab凸优化(CVX)工具包解决了下行传输设计优化问题;(4)阐述了上行-下行对偶算法以及黄金分割搜索的概念和原理,并提出利用交替优化法解决URLLC上下行联合设计优化问题;(5)针对提出的问题进行了计算机仿真,分析了算法的收敛性以及系统参量之间的依赖与折衷关系,得到了具有实际应用价值的系统设计方法。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-03-01）
时延编码论文开题报告
（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：
差分时延差编码能有效抑制多途信道的干扰,实现信息的可靠传输,因此在水声通信中被广泛应用。本文设计了一种基于差分时延差编码的水声发射系统,针对差分时延差编码的特点和要求,利用波形存储直读方式产生码元,通过以太网将其传输到下位机并存储到存储器;然后对系统进行通信编码参数配置;最后基于下位机存储的码元和通信编码参数配置,将通信信息通过差分时延差编码并经数模转换器和低通滤波器变换后,由换能器发射出去。湖试通信实验表明,水声发射系统在不同参数条件下均能保证编码信息的准确性以及传输信息的可靠性,具有一定的实用性。
（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。
时延编码论文参考文献
[1].张锦灿,王志欣.高速Pattern时延差编码水声通信技术[J].无线电工程.2019
[2].马世雄,蒋佳佳,段发阶,王宪全,邓澈.基于差分时延差编码的水声发射系统研制[J].数据采集与处理.2019
[3].王磊,林煌达,康彬,崔景伍,郑宝玉.时延约束下采用SVC编码的D2D协作视频多播传输方案[J].信号处理.2019
[4].耿蓉,孙学超,王梦源,陈文君.基于时间门限值的低时延编码感知路由算法[J].东北大学学报(自然科学版).2018
[5].蒋佳佳,马世雄,刘晗,王宪全,李春月.基于时延差编码的通用鲸声发射系统研制[C].2018年全国声学大会论文集C水声工程和水声信号处理.2018
[6].王练,彭代渊,陈巧.立即可解网络编码应用于无线网络重传中的时延分析[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2018
[7].王练,王萌,任治豪,白佳洁.D2D网络中基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案[J].电子与信息学报.2018
[8].程曦.基于中继选择和功率控制的低平均传输时间、高时延满足率的网络编码算法[D].合肥工业大学.2018
[9].欧阳卫平.基于无限时域随机控制的时延感知预编码设计[D].北京邮电大学.2018
[10].张煜.基于有限码长编码的超可靠低时延无线通信系统上下行链路联合设计与性能评估[D].北京交通大学.2018
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