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2003-2021 全部
为您找到包含“Joint Optimization”的内容共21

于艺晗,张洪刚

2021-04-22

同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术可以解决自我定位和环境感知的问题,其被广泛地应用在无人驾驶、机器人导航等领域中。目前的视觉SLAM技术大多是在像素或特征点级别进行定位与地图的构建。但在现实的环境场景中,除了这些几何特征还存在大量的物体信息,将这些物体信息融入到视觉SLAM技术中有利于增强视觉SLAM系统对环境场景空间结构的理解,是视觉SLAM技术的重要发展方向。本文基于物体检测过程,设计实现了物体级视觉惯导联合优化算法。通过惯导数据、视觉数据以及物体信息的误差构造了一个非线性优化问题,通过对优化问题的求解得到较优的状态估计结果。一定程度上提高了系统的鲁棒性和精确度,进一步加深了对场景的理解,实现了带物体标签的点云地图构建和大规模的系统定位,并通过实验验证了本文方法的有效性。

北京邮电大学人工智能学院 北京市 100876,北京邮电大学人工智能学院 北京市 100876

#计算机科学技术#

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孟曼迪,彭涛

2016-10-20

负载均衡技术和小区间干扰协调技术一直是异构网络研究中的两大重要课题。本文实现了一种负载均衡和增强型小区间干扰协调的联合优化算法。在Macro-Pico异构小区场景中,采用小区范围扩展(CRE:Cell Range Expansion)技术来实现Macro小区和Pico小区间的负载均衡会带来严重的Pico小区下行干扰,采用基于几乎空白子帧(ABS:Almost Blank Subframe)的时域小区间干扰协调技术来降低Macro小区对Pico CRE区域用户的下行干扰又会改变小区负载率。针对上述问题,本文设计和实现了一种针对Macro-Pico异构小区场景的负载均衡和小区间干扰协调的联合优化方案,该方案在降低小区间下行干扰的基础上更好的实现了异构网络的负载均衡。仿真结果表明,该方案不仅有效的均衡了小区负载,使过载小区比例降低了20%,而且使系统平均吞吐量提高了18%。

北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室,北京 100876,北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室,北京 100876

#电子、通信与自动控制技术#

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Wang Guangyuan,Feng Zhiyong

users' QoS (quality of service), which results in user unfairness. However, the joint optimization of

2015-01-07

School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#Electrics, Communication and Autocontrol Technology#

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Tang Wenbing,Rui Xiaoting,Wang Guoping

established. Joint optimization variables of firing orders and firing intervals are presented, combining with

2015-01-06

The Natural Science Foundation of China Government (11472135

Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China ( 11102089)

Institute of Launch Dynamics, Nanjing University of Science and Technology,Institute of Launch Dynamics, Nanjing University of Science and Technology,Institute of Launch Dynamics, Nanjing University of Science and Technology

#Mechanics#

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姚以静,蔡婧,徐磊,方红雨,李晓辉

2020-08-20

在实际通信中准确获取实时CSI的难度很大,因此研究了具有统计CSI的通信系统。为了最大化具有统计CSI的下行NOMA系统的吞吐量,首先推导了系统吞吐量公式,其次根据原始优化问题将其分为用户分组和功率分配两个子问题。最后提出一种联合优化算法,其中引入遗传算法解决功率分配子问题和引入匈牙利算法解决用户分组子问题。通过具有统计CSI和完美CSI的NOMA用户遍历速率对比,验证了统计CSI排序处理的有效性。与OMA方案和使用随机用户分组、固定用户分组的NOMA方案相比,所提方案能够有效提升系统吞吐量。

高等学校博士学科点专项科研基金(20133401110003

安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点项目(2013SQRL008ZD

Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230039,Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230039,Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230039,Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230039,Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230039

#电子、通信与自动控制技术#

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吕娅婷,李慧

2017-12-22

随着无线业务的增长,使用大规模天线阵列技术应对指数级增长的用户侧数据流量是5G无线接入侧的发展趋势。本文以基于大规模天线波束成形技术的TWDM-PON前传网络架构为背景,根据波束、光资源、无线资源的特点,引入波束天线阵可切分的思想,并提出了基于阈值分割的光与无线资源联合优化的下行资源分配算法。仿真结果表明,该算法能够在尽量减少前传带宽的同时,提高无线资源利用率,因而实现了两种资源的联合优化。

北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876

#电子、通信与自动控制技术#

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卢国锋,滕颖蕾

2017-01-03

蜂窝异构网络的部署能有效地满足与日俱增的移动数据需求,但同时却给有限容量的回传链路带来沉重负担。针对该问题一个有前景的解决方案是在小基站前瞻性地缓存流行性文件从而直接服务本地用户。本文研究基于CoMP的缓存控制策略来最大化系统效用。优化问题被描述为波束赋形和缓存控制的联合优化问题,利用变量分离将问题分解为两个子问题。然后分别利用等价WMSE和最小化问题与基于遗传算法的联合优化算法进行求解。仿真结果显示提出的优化算法能够有效的提高系统效用。

北京邮电大学电子工程学院,北京 100876,北京邮电大学电子工程学院,北京 100876

#电子、通信与自动控制技术#

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赵文冰,温志刚

2020-04-01

无线携能通信(SWIPT)是近年来的研究热点。本文考虑一个具有能量收集的多用户双向正交频分复用(OFDM)中继网络。根据源和中继的约束以及源能量收集约束的联合优化,构建了目标为最大系统速率的联合源和中继资源分配优化问题模型。该优化问题属于混合整数规划类型,本文通过将优化问题转化为两个阶段进行求解,首先,采用一种启发式的多载波分组算法,通过三个步骤进行求解,同时,采用对功率分配进行优化的迭代收敛算法,以求得局部最优解。最终在MATLAB平台进行仿真,仿真结果显示论文中提出的联合优化方案有较大的系统性能提升。

School of electronic engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of electronic engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#电子、通信与自动控制技术#

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刘鑫胜,苗建松

2019-01-23

随着科技的不断发展,无人机在通信领域的应用越来越广泛。无人机具有部署便捷、成本低廉以及配置灵活等优点,因此可以快速搭建无人机网络,为地面设备提供连接。但是,由于无人机能源、负载有限,所以常使用能量收集技术提高网络能量效率(Energy Efficiency, EE)。首先,本文提出了一个新型多无人机网络模型,并利用能量收集技术为地面用户提供能量,采取多中继的方式将用户信息传输到目标基站。其次,将无人机网络的能量效率作为优化目标,基于块坐标下降算法提出了一种新型的联合优化算法,对网络的不同参数分别进行优化。最后,仿真结果表明新提出的算法能有效提升无人机网络的能量效率。

先进信息网络北京实验室,网络体系构建与融合北京市重点实验室,北京 100876,先进信息网络北京实验室,网络体系构建与融合北京市重点实验室,北京 100876

#电子、通信与自动控制技术#

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尹鹏,冯志勇

2012-03-08

本文的研究内容是认知中继系统中支持基于跨层优化的无线资源分配方式 的机制与方法。该方案采集并将各个用户终端的不同业务类型和QoS需求、频谱可用性和信道状况等信息作为无线资源分配决策时的考虑因素,很好的支持了中继与路径选择、频谱分配以及速率控制方案的联合决策,实现了多域无线资源的高效利用。

北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室WTI研究所,北京,100876,北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室WTI研究所,北京,100876

#电子、通信与自动控制技术#

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