一、作业目的1.学习自主进行文献查阅的能力。
2.学习对某一领域或某一技术进行综合归纳的能力。
3.自学5G关键技术。
4.增强英文阅读能力。
二、作业内容1.针对5G关键技术之一:D2D进行学习。
2.在学校图书馆数字数据库上查询IEEE近两年(2017‐2019)内的论文进行粗读。
3.选取其中的5‐10篇文章进行精读学习并完成一篇文献综述。
三、基本介绍设备到设备通信(Device-to-Device,D2D)是5G关键技术之一。
D2D技术可以应用于以下场景中:(1)社交网络:D2D技术的引入可以更好地支持社交网络服务。
(2)车联网:由于车辆移动的高速特性,传统的网络传输方式会造成很大的时延,很难满足车辆之间通信对实时性的要求。
因此D2D技术可以更好地解决这个问题。
(3)D2D中继:利用D2D通信的特点可以将通信终端的一方作为中继,提高网络的覆盖范围。
(4)紧急通信:在由于自然灾害、或停电等原因引起的网络故障情况下,D2D通信可以利用其近距离通信的特点,使得网络信号中断的终端可以利用与其相邻的用户资源间接的实现通信。
(5)网络扩容:在用户密度较高的地区或者网络覆盖较差的地区,可以利用D2D通信实现正常通信。
当存在多对D2D用户时,可构成虚拟MIMO矩阵。
还可以与多播技术相结合,解决用户对相同数据的需求问题。
针对上述应用场景,涉及5G网络D2D的技术需求包括但不限于如下方面:●D2D发现技术,实现邻近D2D终端的检测及识别。
●D2D同步技术。
●通信模式切换。
●无线资源管理●。





四、作业要求1.针对D2D的某一应用场景或某一特定技术查询最新(两年内)英文研究论文成果。
2.写一篇不少于5000字的文献综述。
2023/9/13 3:44:26 5.44MB D2D
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练习数据,使学习者循序渐进地掌握地理信息系统(GIS)的基本功能,特别是通用的空间查询、分析功能。
内容包括:空间、属性信息查询,专题地图显示,地图输出,邻近分析,叠合分析,网络分析,空间插值,考虑成本的空间距离,不规则三角网的应用,空间和属性数据的输入、编辑、转换、维护,元数据查询,等等,涉及矢量、栅格、TIN三种数据模型,最后有综合应用帮助学习者加深理解,还涉及软件的二次应用开发。
2023/9/10 22:55:55 25.25MB GIS练习数据
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使用ARCGIS中的TOOLBOX将邻近点批量移动到线上
2023/8/30 23:57:05 332KB Arcgis技巧
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目前室内定位常用的定位方法,从原理上主要分为七种:邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法。
使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备,按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种:发射机位于被测节点,接收机位于辅助节点,例如红外线,超声波和RFID;另一种是发射机位于辅助节点,接收机位于被测节点,例如WiFi、超宽带、ZigBee和蓝牙。
2023/7/18 21:03:09 343KB 室内定位
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简单的用Matlab完成的最邻近规则的聚类小程序
2023/3/10 23:25:18 996B 最邻近规则 Matlab 聚类
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802.11Wi-Fi网络中,接入点(AP)的介质接入控制(MAC)协议分配给它的竞争用户(STA)相等的传输机会而不考虑的用户的链路质量的差异,这就会导致有着不同链路质量的竞争节点获得相等的吞吐量(基于吞吐量的公平性),从而降低网络整体的功能。
为了克服这一功能异常问题,基于比例公平的优化由于其吞吐量增强能力已经引起广大的关注。
在本文中,提出了一种基于邻近点算法的比例公平优化方法,每个竞争节点根据其链路质量的差异使用不同的接入概率来访问接入点。
数值结果验证了我们的理论分析,Wi-Fi网络的吞吐量可以通过接入概率的优化得到显着改善。
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该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法.首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络.引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集.利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词.实验结果表明该方法是可行和无效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解.
2017/1/11 12:39:27 268KB 计算机应用 ; 中文信息处理 ;
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该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法.首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络.引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集.利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词.实验结果表明该方法是可行和无效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解.
2017/1/11 12:39:27 268KB 计算机应用 ; 中文信息处理 ;
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使用分治算法实现寻觅n个点中最邻近点的距离的平方。
时间复杂度O(nlogn).
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其中f(x,y)为输入图像,g(x,y)为输出图像,T是对图像f进行处理的操作符,定义在点(x,y)的指定领域内。
定义点(x,y)的空间邻近区域的次要方法是,使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域,此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动,在移动的同时,该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置(x,y),以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时,只使用该领域的像素。
2015/6/27 12:41:35 23.02MB 图像增强 灰度变换
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡