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基于服务覆盖的无蜂窝边缘智能网络部署方法
被引量：
1
1
作者
姜静
乔东伟
Worakrin SUTTHIPHAN
《中兴通讯技术》
2023年第6期46-53,共8页
为实现未来网络绿色低碳发展,以精准的按需服务提高网络运营和部署效率,将服务覆盖作为网络覆盖能力的新度量。深入挖掘无蜂窝网络部署灵活的优势,可以使每个覆盖单元达到最佳服务覆盖,从而实现系统性能的差异化优化。结合无蜂窝边缘智...
为实现未来网络绿色低碳发展,以精准的按需服务提高网络运营和部署效率,将服务覆盖作为网络覆盖能力的新度量。深入挖掘无蜂窝网络部署灵活的优势,可以使每个覆盖单元达到最佳服务覆盖,从而实现系统性能的差异化优化。结合无蜂窝边缘智能网络的通信链路质量对移动边缘计算(MEC)服务器计算和下载的时延、卸载概率的影响,采用连续凸逼近算法,引入松弛变量和辅助变量将接入点(AP)和MEC联合部署混合整数非线性规划问题转化为连续的凸优化问题进行求解。仿真结果证明,基于服务覆盖的网络部署方法提升了现有网络能量效率,并显著减少用户的计算时延和系统的能耗。
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关键词
无蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)
服务覆盖
移动边缘计算
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职称材料
基于字典学习的卫星图像压缩算法研究
被引量：
6
2
作者
卢光跃
翟皎皎
李珅
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3799-3802,共4页
针对卫星图像的特点及当前卫星图像在传输和存储上面临的问题,提出了一种基于稀疏表示的卫星图像二级无损压缩算法。通过传输稀疏表示后的稀疏系数来代替图像本身的传输,完成对卫星图像的第一级压缩;对非零稀疏系数先作预处理后实现聚类...
针对卫星图像的特点及当前卫星图像在传输和存储上面临的问题,提出了一种基于稀疏表示的卫星图像二级无损压缩算法。通过传输稀疏表示后的稀疏系数来代替图像本身的传输,完成对卫星图像的第一级压缩;对非零稀疏系数先作预处理后实现聚类,然后依据聚类索引对原始非零稀疏系数的位置排序;最后对处理后的非零稀疏系数和位置数据分块,并利用改进的自适应哈夫曼算法对非零稀疏系数的数据块编码,利用差分编码和改进的自适应哈夫曼算法对位置数据块编码,完成对图像数据的第二级压缩。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法具有明显优势,改进算法的压缩率是传统算法的1/3~1/2,且可同时实现卫星图像的高倍无损压缩与高分辨率重建。
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关键词
图像压缩
字典学习
稀疏表示
聚类
哈夫曼编码
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职称材料
题名
基于服务覆盖的无蜂窝边缘智能网络部署方法
被引量：
1
1
作者
姜静
乔东伟
Worakrin SUTTHIPHAN
机构
西安邮电大学陕西省信息通信网络与安全重点实验室
泰国国家电信有限公司
出处
《中兴通讯技术》
2023年第6期46-53,共8页
基金
国家自然科学基金(62371392、61901370、61971027)
陕西省国际科技合作重点项目(2023-GHZD-37)
陕西省重点产业链项目(2023-ZDLGY-49)。
文摘
为实现未来网络绿色低碳发展,以精准的按需服务提高网络运营和部署效率,将服务覆盖作为网络覆盖能力的新度量。深入挖掘无蜂窝网络部署灵活的优势,可以使每个覆盖单元达到最佳服务覆盖,从而实现系统性能的差异化优化。结合无蜂窝边缘智能网络的通信链路质量对移动边缘计算(MEC)服务器计算和下载的时延、卸载概率的影响,采用连续凸逼近算法,引入松弛变量和辅助变量将接入点(AP)和MEC联合部署混合整数非线性规划问题转化为连续的凸优化问题进行求解。仿真结果证明,基于服务覆盖的网络部署方法提升了现有网络能量效率,并显著减少用户的计算时延和系统的能耗。
关键词
无蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)
服务覆盖
移动边缘计算
Keywords
cell free massive multiple-input multiple-output(MIMO)
service coverage
mobile edge computing
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于字典学习的卫星图像压缩算法研究
被引量：
6
2
作者
卢光跃
翟皎皎
李珅
机构
西安邮电大学陕西省信息通信网络与安全重点实验室
西安邮电大学
通信
与
信息
工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3799-3802,共4页
基金
自然科学基础研究计划一般项目(2019JQ-377)。
文摘
针对卫星图像的特点及当前卫星图像在传输和存储上面临的问题,提出了一种基于稀疏表示的卫星图像二级无损压缩算法。通过传输稀疏表示后的稀疏系数来代替图像本身的传输,完成对卫星图像的第一级压缩;对非零稀疏系数先作预处理后实现聚类,然后依据聚类索引对原始非零稀疏系数的位置排序;最后对处理后的非零稀疏系数和位置数据分块,并利用改进的自适应哈夫曼算法对非零稀疏系数的数据块编码,利用差分编码和改进的自适应哈夫曼算法对位置数据块编码,完成对图像数据的第二级压缩。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法具有明显优势,改进算法的压缩率是传统算法的1/3~1/2,且可同时实现卫星图像的高倍无损压缩与高分辨率重建。
关键词
图像压缩
字典学习
稀疏表示
聚类
哈夫曼编码
Keywords
image compression
dictionary learning
sparse representation
clustering
Huffman coding
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于服务覆盖的无蜂窝边缘智能网络部署方法
姜静
乔东伟
Worakrin SUTTHIPHAN
《中兴通讯技术》
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
基于字典学习的卫星图像压缩算法研究
卢光跃
翟皎皎
李珅
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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