基于服务等级协议的时间片散列调度方法

    公开(公告)号:CN101442495B

    公开(公告)日:2012-08-15

    申请号:CN200810243242.8

    申请日:2008-12-26

    Abstract: 基于服务等级协议的时间片散列调度方法包括时间片描述机制、时间片的快速预排法和综合QoS参数的动态队列权重,能够合理分配资源,确保服务质量,达到整体精确的QoS优化和SLA保障;本方法中提出时间片描述机制,是为了精确保障各个业务类的时延、抖动、带宽、丢包率等QoS参数;提出快照法预排,是为了在一段时间内预分配资源,提高各个队列的总体服务质量;为了克服实际网络情况变化带来的影响,提出综合QoS参数的动态队列权重,即根据当前实际的路由器资源和队列状况动态调整队列的权重。本调度方法提出时间片描述机制,通过对时间片的预排和动态调整,精确保证QoS的多种参数。

    基于服务等级协议的时间片散列调度方法

    公开(公告)号:CN101442495A

    公开(公告)日:2009-05-27

    申请号:CN200810243242.8

    申请日:2008-12-26

    Abstract: 基于服务等级协议的时间片散列调度方法包括时间片描述机制、时间片的快速预排法和综合QoS参数的动态队列权重,能够合理分配资源,确保服务质量,达到整体精确的QoS优化和SLA保障;本方法中提出时间片描述机制,是为了精确保障各个业务类的时延、抖动、带宽、丢包率等QoS参数;提出快照法预排,是为了在一段时间内预分配资源,提高各个队列的总体服务质量;为了克服实际网络情况变化带来的影响,提出综合QoS参数的动态队列权重,即根据当前实际的路由器资源和队列状况动态调整队列的权重。本调度方法提出时间片描述机制,通过对时间片的预排和动态调整,精确保证QoS的多种参数。

    一种基于时空深度残差网络的大气CO2浓度预测方法

    公开(公告)号:CN118886471A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410941412.9

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本发明提出了一种基于时空深度残差网络的大气CO2浓度预测方法,包括:利用OCO‑2卫星观测数据和GEOS同化系统数据构建XCO2样本数据集;预处理数据,并对人为排放、气象参数、土地利用、地形地表及大气污染等多种环境数据进行抽取和匹配等,以形成训练数据集;改进ResNet结构,建立深度残差网络回归模型,并以XCO2作为目标变量、各种环境数据作为解释变量训练回归模型;评估和量化环境数据的特征重要性并剔除不必要的变量;引入时空信息,增强模型对时空特征的捕捉能力,构建ST‑ResNet模型,并使用多种十折交叉方法对其精度进行全面评估;最后,将ST‑ResNet应用于中国区域的1km分辨率日均XCO2估算,输出结果。

    一种基于树状随机搜索导频设计方法

    公开(公告)号:CN110166383A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910404716.0

    申请日:2019-05-15

    Inventor: 何雪云 吴超

    Abstract: 本发明公开了通信领域一种基于树状随机搜索导频设计方法,以最小化恢复矩阵的互相关为目标,该方法结合了树的结构,以分支的方式进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题;与现有的导频设计方法:随机序列搜索(SSS,Stochastic Search Schemes)和随机并行搜索(SPS,Stochastic Parallel Search Schemes)相比,该算法运算量小,使用该算法获得的导频图案应用于信道估计中,能够获得更低的信道估计误差和更低的系统误比特率。

    一种基于树状随机搜索导频设计方法

    公开(公告)号:CN110166383B

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN201910404716.0

    申请日:2019-05-15

    Inventor: 何雪云 吴超

    Abstract: 本发明公开了通信领域一种基于树状随机搜索导频设计方法,以最小化恢复矩阵的互相关为目标,该方法结合了树的结构,以分支的方式进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题;与现有的导频设计方法:随机序列搜索(SSS,Stochastic Search Schemes)和随机并行搜索(SPS,Stochastic Parallel Search Schemes)相比,该算法运算量小,使用该算法获得的导频图案应用于信道估计中,能够获得更低的信道估计误差和更低的系统误比特率。

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