导读:本文包含了网络吞吐量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线供能网络,供能最小化,对偶次梯度法,黄金分割法
网络吞吐量论文文献综述
葛海江,池凯凯,毛科技,邵奇可[1]（2019）在《无线供能网络节点吞吐量约束的供能最小化方案》一文中研究指出目前无线供能网络的研究主要考虑仅有单个射频能量源和单个汇聚节点的能量供给与数据收集。研究由多个射频能量源和汇聚节点组成的无线供能网络,每个节点有吞吐量需求,通过最优化各能量源的能量发送时长来使得总供能最小化。具体来说,对该供能最小化问题进行建模,并将其分解成主、从两个问题:从问题为能量供给阶段时长给定时满足节点吞吐量需求的各能量源供能时长最优化(即总供能最小化);主问题为最优化能量供给阶段时长。将从问题建模并设计分布式对偶次梯度法获得最优取值;主问题的求解先采用二分法找到满足节点吞吐量要求的一个可行解,然后使用黄金分割法高效地得到最优解。仿真结果表明:相比于基准方法,所提出的最优算法能显着降低能量源的能量发送。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年09期）
陈锦文,兰培真[2]（2019）在《改进型BP神经网络的港口吞吐量预测》一文中研究指出为了提高港口吞吐量预测模型的适用性,满足港口决策的需求,对传统时间序列BP神经网络预测模型进行改进,将未来叁年的吞吐量作为输出层参数,以tansig函数和logsig函数为传递函数,建立了改进型时间序列BP神经网络预测模型,利用trainlm函数训练神经网络,预测未来叁年的港口吞吐量。对深圳港集装箱吞吐量进行了预测,结果表明,改进型时间序列BP神经网络模型泛化能力更强,拟合精度更高,且避免了传统预测模型循环预测产生的误差迭加,具有较好的适用性。(本文来源于《集美大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
张绘娟,张达敏,闫威,陈忠云,辛梓芸[3]（2019）在《异构网络中基于吞吐量优化的资源分配机制》一文中研究指出针对异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的干扰问题和频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进粒子群算法的D2D通信资源分配算法,并将该算法与改进的闭环功率控制算法相结合进行资源管理。此方案通过设置信干噪比(Signal-to-Interference Noise Ratio,SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(Quality of Service,QoS),使用改进粒子群算法为D2D用户进行资源分配后,再通过基于接收信干噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的发射功率,以减少干扰。仿真结果表明,该方案能够有效抑制异构通信系统中由于引入D2D用户导致的干扰问题,并提高频谱资源的利用率和系统的吞吐量。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
刘伟,刘亮,陶滢,沈宇飞,苏曼[4]（2019）在《低轨卫星网络回传业务的容量及吞吐量研究》一文中研究指出针对低轨卫星网络拓扑动态性,根据反向缝与关口站的位置关系,抽象出六张星地拓扑快照,以分区离散化处理地面业务流量分布。利用基于虚拟源节点构造改进的推拉流算法研究容量及最大吞吐量,分析容量时仅考虑网络自身条件,分析吞吐量时增加业务流量分布的条件。在仿真中,分析网络容量及吞吐量,并得到上行接入带宽、星间链路带宽、馈电链路带宽的最佳设计比为1:8.6:18。研究结果可为路由算法设计提供吞吐量的参考值,并支撑星座带宽匹配设计。(本文来源于《移动通信》期刊2019年07期）
冀保峰,王一丹,邢冰冰,李玉琦,高宏峰[5]（2019）在《基于分层多跳物理层网络编码的超密集网络吞吐量增强方法》一文中研究指出超密集网络通过小小区的密集部署提升了空间的复用增益,成为解决未来5 G数据流量1 000倍及用户体验速率10～100倍提升的有效方案。然而,小小区密集部署带来的干扰问题以及小基站的较小覆盖范围导致的信号衰落,会减小网络容量并降低用户体验。为了同时考虑未来5 G超密集组网"覆盖"和"容量"的问题,提出了基于分层多跳物理层网络编码的吞吐量增强方法。该方法利用超密集网络多节点的异构分层特征,结合多跳物理层网络编码的高频谱效率特性,在无需源节点和终端节点直达链路的情况下,有效提升了超密集网络的吞吐量,节省了源到终端节点的时隙开销,且降低了系统的干扰。最后,通过仿真验证了所提方案的有效性和正确性,相比传统方案有效提升了系统性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年07期）
朱庆辉,勾翔宇[6]（2019）在《基于小波神经网络的上海港集装箱吞吐量预测》一文中研究指出针对港口集装箱吞吐量预测精度不高的问题,采用小波函数作为隐含层传递函数改进BP神经网络进而建立小波神经网络,并对2008-2017年上海港的每月集装箱吞吐量数据按照前叁个月预测后一个月的方式构建出训练数据和预测数据,同时与BP神经网络在同样数据情况下的预测精度进行比较分析。结果表明:小波神经网络的预测误差明显小于BP神经网络,其预测性能更好。(本文来源于《中国水运》期刊2019年06期）
侯卫民,苏佳,王静[7]（2019）在《传感器网络中提高吞吐量的机会波束调度算法》一文中研究指出无线传播环境会影响传感器网络的信息传输质量,为了提高通信时信噪比和系统的通信速率,该文采用一种机会调度算法来有效地调度信道状态较好的传感器节点。中心节点采用多天线阵列,传感器节点采用单天线以节省功率和体积,通信分为两个阶段,导频阶段,多天线阵列随机生成酉波束;波束选择阶段,传感器节点接收导频信息后根据预设的阈值判断是否进入通信状态进而选择相应的随机波束。实验表明,机会调度算法可以有效地提高系统的通信速率。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2019年03期）
郝玉哲,万胤,陈骥[8]（2019）在《基于帧长不同数据流的共享网络吞吐量分析》一文中研究指出根据共享网络中采用的利用中介节点给目标终端传送数据的网络结构,因为用户的应用不同可能出现的帧长不同数据流共存的情况,提出一种基于帧长不同数据流的共享网络吞吐量分析方法,实现各个终端MAC层的动作模型化,并最终导出网络数据流的吞吐量。将分析结果与仿真器得到的结果进行对比分析,结果表明,该分析方法与仿真结果定性一致。(本文来源于《机电一体化》期刊2019年04期）
孙坤[9]（2019）在《基于MIMO无线网络的吞吐量研究》一文中研究指出随着人们对无线流量和服务质量(Quality of Service,QoS)需求的不断增长,无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)对人类生活产生越来越重要的影响。无线局域网以其高效的数据传输速率、灵活的部署条件以及低成本的较强优势,成为了无线网络中主要的流量载体。即将到来的IEEE 802.11ax标准的关键性突破在于其包含上行链路多用户(Uplink Multi-User,UL-MU)传输模型、使用多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)以及波束成形(Beamforming,BF)技术。MIMO技术的使用是无线通信技术进程中突破性飞跃,它打破了无线网络中频率资源的限定,使得频谱效率得到极大提升。作为传统无线网络通信技术的有效补充,可见光通信技术(Visible Light Communications,VLC)近年来成为无线通信中十分有前景的技术。可见光通信有着传统射频通信所不具备的独特优势,能够在满足基础照明的同时,实现数据的有效传输。因此,根据IEEE802.11ax协议以及可见光通信所提出的新技术,本文对无线网络中吞吐量的提升问题进行研究。论文的主要工作包括以下两个方面:(1)为了提高基于802.11ax协议的MU-MIMO网络中的吞吐量,为网络的上下行链路设计了优化调度算法:该算法通过使用增强型分布式信道访问(Enhanced Distributed Channel Access,EDCA)机制组织网络接入类别(Access Category,AC)之间的争用,利用EDCA机制进行排序,然后对队列中的数据按照其优先级高低进行排序,从而实现在高密度网络环境下的最优化调度,提高网络吞吐量,避免拥塞以及重要数据得不到及时传输的情况。本文通过实验测试用户规模和信道状态信息(Channel State Information,CSI)对吞吐量的影响,实验结果表明本文提出的算法在保证高质量传输的前提下,具有更好的性能。(2)为了提升大规模可见光MIMO无线网络的吞吐量,本文提出了可见光链路容忍集调度算法:在大规模可见光MIMO无线网络中,引入容忍集的概念,即多个链路在彼此的干扰容忍范围内可实现同时传输数据,选择同时传输的链路集合就是一个构建相互容忍链路集的过程。通过计算得出的相互容忍链路组的和速率与其它链路速率进行比较,选择较优速率的链路进行传输,从而使整个网络的吞吐量得到提升。通过理论分析,验证了本文提出算法的可行性。(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2019-04-01）
[10]（2019）在《一种实现灾区软件定义无人机通信网络最大吞吐量的无人机定位算法》一文中研究指出通信系统的吞吐量取决于数据流量负载和支持该负载的可用容量。在基于无人机的通信系统中,无人机位置是影响业务流(数据会话)可用容量的主要因素之一。Shamsur Rahman等人2018年11月在《Journal of Communications and Networks》刊登文章,提出了一种无人机定位集中式算法,以最大限度地提高灾区软件定义无人机通信网络的吞吐量。(本文来源于《无线电通信技术》期刊2019年02期）
网络吞吐量论文开题报告
（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：
为了提高港口吞吐量预测模型的适用性,满足港口决策的需求,对传统时间序列BP神经网络预测模型进行改进,将未来叁年的吞吐量作为输出层参数,以tansig函数和logsig函数为传递函数,建立了改进型时间序列BP神经网络预测模型,利用trainlm函数训练神经网络,预测未来叁年的港口吞吐量。对深圳港集装箱吞吐量进行了预测,结果表明,改进型时间序列BP神经网络模型泛化能力更强,拟合精度更高,且避免了传统预测模型循环预测产生的误差迭加,具有较好的适用性。
（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。
网络吞吐量论文参考文献
[1].葛海江,池凯凯,毛科技,邵奇可.无线供能网络节点吞吐量约束的供能最小化方案[J].传感技术学报.2019
[2].陈锦文,兰培真.改进型BP神经网络的港口吞吐量预测[J].集美大学学报(自然科学版).2019
[3].张绘娟,张达敏,闫威,陈忠云,辛梓芸.异构网络中基于吞吐量优化的资源分配机制[J].计算机科学.2019
[4].刘伟,刘亮,陶滢,沈宇飞,苏曼.低轨卫星网络回传业务的容量及吞吐量研究[J].移动通信.2019
[5].冀保峰,王一丹,邢冰冰,李玉琦,高宏峰.基于分层多跳物理层网络编码的超密集网络吞吐量增强方法[J].计算机科学.2019
[6].朱庆辉,勾翔宇.基于小波神经网络的上海港集装箱吞吐量预测[J].中国水运.2019
[7].侯卫民,苏佳,王静.传感器网络中提高吞吐量的机会波束调度算法[J].电子科技大学学报.2019
[8].郝玉哲,万胤,陈骥.基于帧长不同数据流的共享网络吞吐量分析[J].机电一体化.2019
[9].孙坤.基于MIMO无线网络的吞吐量研究[D].曲阜师范大学.2019
[10]..一种实现灾区软件定义无人机通信网络最大吞吐量的无人机定位算法[J].无线电通信技术.2019