导读:本文包含了联合功率控制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:功率,分配,设备,通信,资源,网络,干扰。
联合功率控制论文文献综述
王恭,张栋,李相俊,曹生现,王城钢[1]（2019）在《考虑弃光的光储联合电站输出功率控制策略》一文中研究指出为减少弃光现象,参考国家标准确定弃光规则,建立计及弃光的光储联合电站输出功率控制目标函数,根据前一时间段历史光储联合输出功率对当前光伏输出功率进行划分,实时确定光伏正常发电区间与弃光区间,并给出各区间内储能系统输出功率范围。基于建立的目标函数采用遗传算法对储能系统输出功率进行优化,确定优化后的储能系统输出功率。最后通过Matlab率能在平滑光储联合电站输出功率的情况下,能有效减少或消除弃光现象。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年03期）
翟旭平,龚磊,张男[2]（2019）在《基于补偿因子的D2D通信自适应联合功率控制算法》一文中研究指出针对融合设备到设备(device to device, D2D)通信的蜂窝系统中路径损耗补偿因子单一、功率控制性能不佳等问题,提出一种自适应联合功率控制算法.根据D2D用户到基站及蜂窝用户的距离计算出路径损耗补偿因子增补量,得出D2D用户及蜂窝用户的路径损耗补偿因子矩阵,提升功率控制性能;同时采用联合闭环功率控制方式进一步降低D2D用户及蜂窝用户的同频干扰.实验仿真表明:相比于传统功率控制算法,该算法对系统的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)有较好的提升作用,且吞吐量在1 000kbit/s以上的用户数量是传统功率控制算法的1.7倍.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年01期）
李莉,孙长印[3]（2018）在《重迭虚拟小区基于分级结构的联合功率控制算法》一文中研究指出针对下一代无线通信系统(5G)超密网络场景面临复杂的干扰问题,采用联合功率控制和以用户为中心的虚拟小区结构,而联合功率控制由于非凸问题会导致高复杂度问题,以及重迭虚拟小区基站功率强耦合问题,故提出以用户为中心的虚拟小区基站基于分层的联合功率控制算法。算法首先利用新提出的虚拟功率概念解耦重迭虚拟小区基站功率,其次上层求解功率分割系数,下层通过迭代注水算法得到虚拟功控最优解。仿真比较结果表明,提出的算法可以提高系统吞吐量,获得更大的系统速率。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年23期）
王倩,聂秀山,耿蕾蕾,尹义龙[4]（2018）在《D2D通信中基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法》一文中研究指出D2D(Device to Device)通信可实现距离相近的用户设备直接通信,有效地提升系统的吞吐量,获得高频谱效率和能量效率,但D2D通信共享蜂窝网络频谱资源时,会造成蜂窝网络与D2D链路严重的层间干扰.为减少层间干扰带来的影响,提出一种基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法.从Q学习的角度来构建数学模型,将蜂窝网络中的多个D2D用户对视为多智能体学习者,利用历史状态(历史吞吐量和功率值),不需要精确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)和互干扰等先验知识,通过Q学习算法,学习得到分布式的信道选择和功率控制的联合最优策略.可以动态调整D2D用户功率,在保证蜂窝用户服务质量的前提下,通过D2D功率控制获得最大化系统吞吐量.仿真结果表明,基于Q学习的联合资源分配与功率控制的算法有效提高了系统的吞吐量.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2018年06期）
李志军,王恩东,刘丹[5]（2018）在《面向拥塞控制的WMN联合功率控制与信道分配》一文中研究指出为解决所构建的联合资源分配模型的资源分配问题,提出一种面向拥塞控制的联合功率控制与信道分配算法(CCJPCA:Congestion Control oriented Joint Power control and Channel assignment Algorithm)。CCJPCA算法通过混合编码策略实现了链路功率与信道变量的共同进化,利用Q-Learning算法的回报机制实现变异策略的自适应选择,从而保证网络资源的合理配置。NS-3(Network Simulator-3)仿真结果表明,CCJPCA算法能优先为网络瓶颈链路分配网络资源,提高算法收敛速度,减少网络排队和重传时延,降低网络平均丢包率。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2018年04期）
戴若兰[6]（2018）在《恒功率阶段风电机组联合仿真与控制的研究》一文中研究指出风能作为一种清洁、安全的可再生能源,近年来得到了快速的商业化发展。由于风电机组通常安装在海上或偏远地区的高山上,恶劣的工作环境和风速的随机性会对输出电能的质量产生影响。因此,深入研究风电系统的建模方法,建立合理准确的模型,并在此基础上引入先进的控制理论进行控制策略设计,对提高风电机组的发电质量具有重要意义。本文依托国家自然科学基金面上项目“双馈式风电机组同轴度误差故障机理与诊断技术研究(51577008)”,以某厂家的1.5MW双馈式风力发电机组为研究对象,对机组的各部分进行建模,再运用联合仿真技术,搭建了机电联合仿真模型,并在此基础上研究了额定风速以上时的恒功率控制策略,为实验室后续课题需要开展的高风速阶段不对中故障信号的提取及诊断打下了基础。具体包括以下内容:首先对双馈式风电机组的传动系统结构进行了分析,对齿轮箱-膜片联轴器-发电机转子轴的传动链在SolidWorks软件中进行了叁维建模和装配体组装。再导入Adams添加约束和驱动建立了虚拟样机模型,进行动力学仿真并验证了模型的正确性。然后基于MATLAB/Simulink搭建了风力机及其控制系统、双馈电机及其控制系统的模型,具体包括风速、风力机、变桨距执行机构、双馈发电机及双PWM变换器等部分。再对双馈式风电机组的运行特性进行了分析,阐明了恒功率运行阶段的控制策略。之后提出了一种基于虚拟样机技术的联合仿真平台设计方法,使用Adams/Controls控件将传动链的机械系统和机组的控制系统有机地连接起来,通过状态变量进行Adams和MATLAB/Simulink软件间的数据交换形成闭环回路,完成了双馈式风电机组整机联合仿真模型的建立。最后在机组联合仿真模型和运行特性分析的基础上,设计了融合模糊前馈和模糊自适应PI控制的前馈-反馈复合变桨距控制器,既解决了传统PI控制器参数整定困难的问题,又及时补偿了由风速扰动引起的功率波动,实现了机组在额定风速以上时的恒功率控制。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-06-06）
李中捷,谢东朋[7]（2018）在《异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配》一文中研究指出针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户资源产生的干扰问题,提出一种联合功率控制的资源分配方案。首先,在满足用户信号干扰噪声比(SINR)和发射功率约束条件的前提下,根据系统干扰模型推导出每个D2D用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户信道资源时的最优发射功率;其次,将用户的信道选择规划成用户和信道之间的双边匹配问题,采用延迟接受(Gale-Shapley)算法得到一个稳定的匹配解;最后,以所得的匹配解为初始条件,通过交换搜索算法进一步优化分配方案。仿真结果表明,该方案的系统总容量和能量效率分别是最优解的93.62%和92.14%,与随机资源分配方案、无功率控制和交换搜索的分配方案,以及有功率控制无交换搜索的分配方案相比,系统容量平均增幅分别为48.29%、15.97%和4.8%,系统能量效率平均增幅分别为62.72%、44.48%和4.45%。该方案能够达到近似最优的系统总容量,有效提高频率利用率和能量效率。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年09期）
方升[8]（2018）在《谐波控制功率放大器与滤波器的联合设计》一文中研究指出现代无线通信系统正迅速向小型化、集成化、低成本和高性能的方向发展。功率放大器和滤波器作为无线通信系统收发前端的关键器件,通常是被独立设计的。因此,独立设计的功率放大器和滤波器需要通过50欧姆传输线进行连接,从而达到对信号放大和滤波的功能。引入额外的传输线将不可避免地增大系统尺寸,并且会带来一定的损耗,导致输出效率的降低。为了解决此问题,两者的集成(称为滤波功率放大器)近年来被广泛地研究。滤波功率放大器同时具备放大和滤波两个功能,在通带内不仅能实现高效的放大特性,而且能使工作频带具有高选择性,较以往功率放大器有着巨大优势。本课题首先基于谐波负载牵引理论得到功率放大器最佳输出阻抗和高次谐波相位高效区。随后根据其输出匹配网络的不同,设计了四款滤波功率放大器:1、1/4波长SIR型微带滤波功率放大器。通过该滤波功率放大器与传统设计方法进行对比,证明了联合设计的优越性。2、SLR型微带滤波功率放大器。这款滤波功率放大器使用微带滤波器作为其输出匹配网络,该滤波器的谐振单元为枝节加载谐振器。最终实现了在2.37-2.55GHz,其输出功率约为40dBm,且输出效率均大于68%,最大输出效率为72.4%。3、SIR型悬置带线滤波功率放大器。通过金属腔将微带介质板包裹其中,从而降低了等效介质损耗,提升了滤波功率放大器的输出效率。这款滤波功率放大器实现了在频率2.23-2.57GHz时,输出功率达到40dBm,且输出效率均大于65%。该滤波功率放大器输出效率大于65%的带宽达到了340MHz。最大输出效率达到了76.6%。4、SLR型悬置带线滤波功率放大器。通过将输出端口由缝隙耦合改为直接耦合,从而在通带右边增加一个传输零点,从而提高了滤波功率放大器的通带选择性。这款滤波功率放大器最终实现了在频率2.33-2.57GHz范围时,输出功率达到40dBm,且输出效率均大于65%,最大输出效率达到了78%。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-04-01）
孙彦赞,王哲,吴雅婷,王涛[9]（2018）在《D2D网络中联合资源分配和功率控制的干扰协调》一文中研究指出基于蜂窝网络的Underlay D2D(Device-to-Device Communication)模式下,D2D用户通过复用蜂窝用户频谱资源通信可有效提高系统频谱资源利用率,但同时会造成蜂窝D2D网络严重的层间干扰问题。为此提出一种联合资源分配和功率控制的干扰协调算法。首先提出基于蜂窝用户到D2D用户通信距离最大化的频谱资源复用算法,以协调蜂窝用户对D2D用户的干扰;提出基于用户分组的闭环功率控制算法,基于复用同一频谱资源的蜂窝用户和D2D用户的位置信息划分高低干扰用户组,并对高低干扰用户组采用不同的路损补偿因子,以进一步协调网络层间干扰。仿真结果表明,所提方案可有效改善网络吞吐量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年03期）
朱则育[10]（2018）在《面向高空间复用的CCA与功率控制联合优化策略研究》一文中研究指出在无线局域网中,尤其是高密度部署的网络环境,提高的空间复用率可以有效地提升网络容量。由于采用了 CSMA/CA协议,在密集部署的网络当中存在大量干扰。为了解决这一问题,本文提出通过调节网络节点发送功率与空闲信道评估的阈值,来降低干扰,提升网络空间复用度。为了提出并验证相关策略,本文首先搭建了一个基于软件定义网络的无线局域网管理平台。该平台采用浏览器-服务器模式,架设在一个用于实际环境测试的密集部署无线局域网之上。后台服务器与软件定义网络控制器通过API接口通信,获取控制器数据,并将其展示在前端页面。该平台允许管理员监控网络设备工作状态,并管理用户数据、网络拓扑等信息。进而本文提出一种联合优化策略,借助软件定义网络的架构,该策略可以消除隐藏终端与暴露终端带来的影响,而非是在二者间取得平衡,从而大幅提高网络吞吐率。本文先根据用户与网络接入点不同的相对位置,将用户与特定无线接入点相关联;再利用控制器的全局视野,动态调节无线接入点的参数,最终实现网络性能的优化。本策略在上述的测试环境中开展测试,测试结果表明,本文的策略大约可以提升无线局域网25%的吞吐量。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-10）
联合功率控制论文开题报告
（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：
针对融合设备到设备(device to device, D2D)通信的蜂窝系统中路径损耗补偿因子单一、功率控制性能不佳等问题,提出一种自适应联合功率控制算法.根据D2D用户到基站及蜂窝用户的距离计算出路径损耗补偿因子增补量,得出D2D用户及蜂窝用户的路径损耗补偿因子矩阵,提升功率控制性能;同时采用联合闭环功率控制方式进一步降低D2D用户及蜂窝用户的同频干扰.实验仿真表明:相比于传统功率控制算法,该算法对系统的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)有较好的提升作用,且吞吐量在1 000kbit/s以上的用户数量是传统功率控制算法的1.7倍.
（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。
联合功率控制论文参考文献
[1].王恭,张栋,李相俊,曹生现,王城钢.考虑弃光的光储联合电站输出功率控制策略[J].太阳能学报.2019
[2].翟旭平,龚磊,张男.基于补偿因子的D2D通信自适应联合功率控制算法[J].应用科学学报.2019
[3].李莉,孙长印.重迭虚拟小区基于分级结构的联合功率控制算法[J].现代电子技术.2018
[4].王倩,聂秀山,耿蕾蕾,尹义龙.D2D通信中基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法[J].南京大学学报(自然科学).2018
[5].李志军,王恩东,刘丹.面向拥塞控制的WMN联合功率控制与信道分配[J].吉林大学学报(信息科学版).2018
[6].戴若兰.恒功率阶段风电机组联合仿真与控制的研究[D].北京交通大学.2018
[7].李中捷,谢东朋.异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配[J].计算机应用.2018
[8].方升.谐波控制功率放大器与滤波器的联合设计[D].华南理工大学.2018
[9].孙彦赞,王哲,吴雅婷,王涛.D2D网络中联合资源分配和功率控制的干扰协调[J].计算机仿真.2018
[10].朱则育.面向高空间复用的CCA与功率控制联合优化策略研究[D].北京邮电大学.2018
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