导读:本文包含了资源分配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:分配,资源,正交,吞吐量,信道,马太,功率。
资源分配论文文献综述
张素娟,陈桂芬,徐赫[1]（2019）在《基于地理位置分区的D2D资源分配策略》一文中研究指出为提高频谱利用率和系统的吞吐量,将D2D技术引入蜂窝网络中,在此网络下研究D2D的资源分配问题。在满足通信质量的前提下,为快速分配资源、降低通信系统中断概率并改善基站受干扰状况,将分区和穷举搜索的思想引入D2D资源分配算法中,提出一种基于地理位置分区的D2D资源分配算法。仿真结果表明,基于位置分区的D2D资源分配算法能够快速分配资源,降低系统中断概率和用户的资源消耗。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
贾亦真,姚枝秀,周梦圆,熊炜[2]（2019）在《认知无线电网络中的非正交多址资源分配算法》一文中研究指出随着物联网的发展和移动终端的普及,用户对数据速率需求快速增长,移动通信系统依然面临着频谱资源紧缺问题。针对认知无线电网络中的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术,研究了认知无线电网络中非正交多址信道和功率联合优化问题。以主用户干扰功率和次用户最小吞吐量以及子信道最大复用用户数为约束条件,综合考虑信道状态信息和功率资源,以提高系统能效为目标,建立了信道和功率资源分配优化模型。为了避免信道状态相近的用户复用在同一子信道上,提出了一种次优公平性可调的信道分配算法,并基于连续凸近似和Dinkelbach模型,得到子信道复用用户间的最优功率分配。仿真结果表明,所提算法可以在提高用户公平性的同时,有效提高系统能效。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
田心记,贾文杰[3]（2019）在《超密集网络中基于分簇的资源分配方案》一文中研究指出为了缓解超密集网络中毫微微小区基站(FBS)间的同层干扰,提出一种基于干扰受限的分簇及资源分配(ILCRA方案,该方案用一个预先设置的干扰门限来限制每个FBS簇内成员的数量。首先采用聚合成簇的思想对FBS进行分簇,每个FBS簇中干扰权值之和不能超过干扰门限,然后在每个FBS簇内采用穷举图着色算法依次对用户设备(UE)进行分簇;其次,在每个FBS簇内独立地分配资源,根据UE簇在每个子信道上的吞吐量依次为每个UE簇分配子信道;最后在每个FBS簇内采用注水算法为簇内用户分配功率。仿真结果显示,该方案有效地限制了FBS簇内成员的数量,提升了系统的吞吐量和频谱效率。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2019年06期）
郭珍[4]（2019）在《项目资源分配与村庄小型农田水利设施供给差异》一文中研究指出县级政府根据项目资源投入产生的政绩大小、项目本身的制度逻辑、与村庄关系的强弱分配小型农田水利设施项目资源。在政绩驱动下,县级政府倾向于将小型农田水利设施项目分配给"示范村"和新型农业经营主体;在项目本身的制度逻辑的作用下,县级政府将各部门的小型农田水利设施项目资金"打包"投入经济基础好的村庄以及资本雄厚的新型农业经营主体;在社会关系网络机制的作用下,县级政府将小型农田水利设施项目投向拥有社会资本、村庄凝聚力和执行能力强的村庄。影响县级政府项目资源分配的诸多因素彼此交织、强化,导致小型农田水利设施项目资源供给中的"马太效应"加速显现。虽然在政府的大规模项目资源输入下,村庄小型农田水利设施供给水平都得到一定程度的提升,但由于项目资源不断向"示范村"、新型农业经营主体输送,逐渐拉大了村庄之间、散户与新型农业经营主体之间的小型农田水利设施供给差距,最终导致最为需要小型农田水利设施项目资源扶持的普通村庄、散户,反而获得的项目资源最少。项目资源分配结果将对小型农田水利设施持续高质量供给以及粮食安全产生不利影响。(本文来源于《郑州大学学报(哲学社会科学版)》期刊2019年06期）
王静[5]（2019）在《注意力资源分配视角下任务特征对口语输出影响的实证研究》一文中研究指出本研究从注意力资源分配的视角入手,以某本科院校40名英语专业学生的口语输出为研究素材,探讨描述型任务的故事复杂度和故事结构对英语学习者口语输出复杂度、准确度和流利度的影响。研究发现,具有背景信息的任务引导出的口语更复杂、从属结构更多,它将学习者的注意力资源引向了二语输出的复杂性方面;具有清晰时间顺序的任务引导出的口语更准确,它将学习者的注意力资源引向了二语输出的准确性方面;故事结构对口语输出流利度的影响在本实验中没有获得明确的结果。(本文来源于《海外英语》期刊2019年22期）
黄澄[6]（2019）在《基于粒子群优化的毫米波通信网络资源分配算法》一文中研究指出由于传统的信道资源分配问题解决速度慢且频率利用率较低,针对毫米波通信资源分配问题,设计了一种基于粒子群算法(PSO)的毫米波通信资源分配算法。在传统的粒子群优化算法求解信道分配问题的基础上,对于粒子群优化算法的缺点—易陷入局部最优解,提出了一种通过调整惯性权重的改进粒子群优化算法。仿真结果表明,与其他方法相比,改进后的粒子群优化算法具有更快的收敛速度和更高的收敛率。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年11期）
温琦丽,洪高风,苏伟[7]（2019）在《一种基于车联网的边缘云资源分配优化方案》一文中研究指出当下,在车联网环境下通过进行任务卸载提高车载服务质量是一个颇具前景的研究方向。将车联网与移动边缘云技术相结合,可以减少车载任务处理的时延,提高时延敏感的应用程序的用户体验。为了提供一种低时延、高可靠性的任务处理方法,提出了一种基于移动边缘计算的资源优化分配机制,从资源匹配集成的角度出发,设计了一种最小化时隙内车辆间总任务处理时延的方法。该方法考虑了每个时隙内路侧单元的计算能力和指定路段上车辆集的总卸载时延,从而得到最优的资源分配方案,实现车载任务卸载。(本文来源于《电信科学》期刊2019年S2期）
严杰,宋荣方[8]（2019）在《多载波多用户下行NOMA系统的资源分配算法》一文中研究指出非正交多址接入技术作为5G的候选技术之一受到了广泛关注。研究了以系统吞吐量优化为目标的多载波多用户NOMA系统下行链路的资源分配问题。在该问题的求解中,为了提高系统的吞吐量,子载波间采用线性注水算法,迭加用户间采用分数阶功率分配算法。同时,考虑了远近用户数目不等场景下能够调度更多的用户,在NOMA传输方案设计中引入时分的概念,将整个时间段t分为两个时隙,在不同时隙内实现不同远近用户分组的动态配对方案,从而在保证用户公平性的基础上,充分利用子信道资源,实现系统吞吐量的优化。仿真结果表明,对比于传统NOMA和OFDMA,提出的方法可以在相同的发射功率情况下传输更多的比特数。(本文来源于《电信科学》期刊2019年11期）
贺超,谢智东,田畅[9]（2019）在《无人机视频回传中的动态资源分配机制》一文中研究指出无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)通过所携带的传感器实时获取图像和视频。特别地,多架无人机通过构成集群来协同工作,能够高效地完成侦察、感知、测绘等任务,在军事和民用领域都有广泛的应用。然而,无人机拍摄的视频均需要通过无线信道传输到地面站或控制中心,视频业务高清程度的不断提高和集群数量的不断增加,导致对无线信道传输速率的要求越来越高。因此,在有限的无线传输资源约束下,如何在无人机集群中分配资源,使得无人机集群回传视频的质量最大化,是亟需解决的问题。针对该问题,设计了一种分布式资源分配算法。首先,为了区分视频业务与普通数据业务,提出了一种面向用户体验质量的效用函数;然后,围绕该问题建立了势博弈模型,所有的用户仅基于很少的局部信息交互就可以不断独立更新其策略。该算法最终收敛于一组相关均衡,实现了无线资源在集群中的全局优化分配。从视频应用的角度出发,根据不同视频信号的特性,每个无人机用户能够智能地调整信道资源的使用,在有限的无线信道资源情况下,能够实现无人机集群总体效用的最大化。仿真结果表明,该算法能够同时为无线通信资源提供方和无人机视频用户带来便利。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年11期）
谢显中,黎佳,黄倩,陈杰[10]（2019）在《机器类通信中基于NOMA短编码块传输的高可靠低迟延无线资源分配优化方案》一文中研究指出针对机器类通信(MTC)应用场景的业务特征和服务质量(QoS)要求,该文考虑基于非正交多址(NOMA)的MTC中短分组/短编码块传输,探讨MTC中基于NOMA的高可靠低迟延无线资源优化问题。首先,上行传输是基于NOMA的MTC通信的瓶颈,考虑无线蜂窝网络中支持NOMA和高可靠低迟延性能要求,该文建立了上行无线资源优化的系统模型;然后,分析上行传输迟延,导出基于距离的链路可靠性函数;进一步,以迟延、可靠性和带宽为约束下条件,提出一种最大化中心用户和速率的无线资源分配算法,并给出算法的收敛性证明和复杂度分析;最后,实验仿真验证了所提算法的性能优势。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年11期）
资源分配论文开题报告
（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：
随着物联网的发展和移动终端的普及,用户对数据速率需求快速增长,移动通信系统依然面临着频谱资源紧缺问题。针对认知无线电网络中的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术,研究了认知无线电网络中非正交多址信道和功率联合优化问题。以主用户干扰功率和次用户最小吞吐量以及子信道最大复用用户数为约束条件,综合考虑信道状态信息和功率资源,以提高系统能效为目标,建立了信道和功率资源分配优化模型。为了避免信道状态相近的用户复用在同一子信道上,提出了一种次优公平性可调的信道分配算法,并基于连续凸近似和Dinkelbach模型,得到子信道复用用户间的最优功率分配。仿真结果表明,所提算法可以在提高用户公平性的同时,有效提高系统能效。
（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。
资源分配论文参考文献
[1].张素娟,陈桂芬,徐赫.基于地理位置分区的D2D资源分配策略[J].计算机工程与设计.2019
[2].贾亦真,姚枝秀,周梦圆,熊炜.认知无线电网络中的非正交多址资源分配算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[3].田心记,贾文杰.超密集网络中基于分簇的资源分配方案[J].电子科技大学学报.2019
[4].郭珍.项目资源分配与村庄小型农田水利设施供给差异[J].郑州大学学报(哲学社会科学版).2019
[5].王静.注意力资源分配视角下任务特征对口语输出影响的实证研究[J].海外英语.2019
[6].黄澄.基于粒子群优化的毫米波通信网络资源分配算法[J].物联网技术.2019
[7].温琦丽,洪高风,苏伟.一种基于车联网的边缘云资源分配优化方案[J].电信科学.2019
[8].严杰,宋荣方.多载波多用户下行NOMA系统的资源分配算法[J].电信科学.2019
[9].贺超,谢智东,田畅.无人机视频回传中的动态资源分配机制[J].计算机科学.2019
[10].谢显中,黎佳,黄倩,陈杰.机器类通信中基于NOMA短编码块传输的高可靠低迟延无线资源分配优化方案[J].电子与信息学报.2019
论文知识图
