一、卫星研制的两层资源分配模型（论文文献综述）
孙凯[1]（2021）在《基于TDMA的无中心卫星通信系统资源动态控制策略研究》文中认为随着我国“空天一体化”战略的不断推进,卫星通信的作用和地位不断被强化。传统的卫星通信系统通常采用有中心的管理调度方式,地球站入网、退网、业务申请、资源分配等都通过统一的中心站进行管理调度,这种方式可以最大化地利用卫星通信资源,但是这种典型的集中式管理体制也带了较大的风险,由于中心站负责承担系统的控制、调度和管理等功能,系统对其依赖性极强,导致中心站造价成本高昂、移动性差。在军事对抗环境下,作为系统中枢的中心站将成为敌方势力的重点打击目标,一旦中心站失效,依赖于此的整个卫星通信系统就会瘫痪。无中心卫星通信系统是典型的分布式系统,没有明显的中心站节点,系统成本低、抗毁性强,在军事通信、应急通信等场合有其现实价值。本文重点研究TDMA（Time Division Multiple Access:时分多址）体制的无中心卫星通信系统资源调控策略,针对现有算法在非对称业务下资源利用率低的问题,设计了TDMA帧结构和无中心TDMA系统业务通信策略,提出了一种支持非对称传输的资源动态调控算法,算法采用贪婪预留的方式保证终端站建立通信业务的低时延特性,通过动态调整提高系统的时隙资源利用率,增强系统的负载能力,满足无中心卫星通信系统业务通信的需要。随后通过软件仿真与现有算法在系统业务呼通率和业务平均接续时延上进行比较分析,论证本文方法的可行性和正确性。为验证本文所提算法和策略的现实可实现性,提出一种基于C/S（Client/Server:客户端/服务端）架构的半实物仿真系统,卫星通信过程中产生的诸如信道延时、信令错误以及各种检测错误都在Server端层面统一模拟,Client端的访问控制程序完全按照最终终端研制的软件框架开展,只需要更改收发接口就可直接用在实际的卫星通信终端上。通过半实物仿真系统进行了无中心TDMA卫星通信系统动态调控算法和业务通信策略的性能测试,并与纯软件仿真结果进行对比分析,结果表明本文方法可在半实物仿真系统上可靠运行。
王雷[2]（2021）在《无人机中继通信链路性能分析与资源分配技术研究》文中进行了进一步梳理灵活性和可控性使无人机在未来无线通信领域开始发挥重要作用,比如应急通信和物联网数据转发。相比于地面通信链路遭受建筑物遮挡而产生较大信号衰减,配备收发天线的无人机可作为空中无线接入点利用空地链路进行无线信息传输,这既加强了网络节点部署的可重构性,又可通过空地视距传播优势来提升无线信道容量。从大尺度衰落角度来说,视距链路有助于减少无线信号传播的路径损耗;从小尺度衰落角度来说,视距主成分使空地链路产生莱斯衰落信道。上述表明空地通信链路从平均信道增益和瞬时信道增益两个方面都区别于地面通信链路。为综合探究大尺度衰落和小尺度衰落如何影响空地信道质量,本文从空地链路中断性能角度出发,旨在评估引入无人机后通信系统的可靠性。具体的,本文研究了三种基本的利用无人机进行中继通信的场景,分别为无人机静态中继、预设轨迹下无人机移动中继和三维自由度下无人机移动中继,并结合全双工和非正交传输技术,提出了联合无人机静态部署和资源分配、时变信道下动态资源分配以及联合无人机三维轨迹和动态资源分配算法,通过降低空地链路中断概率来提升无人机中继系统的可靠性。本文主要研究内容及创新点如下:针对无人机部署位置影响空地链路视距传输质量的问题,提出了一种应急通信场景下无人机中继的部署和资源分配策略,旨在通过高视距链路概率实现可靠的空地传输。考虑基于视距概率的空地衰落模型和全双工中继模式,通过联合优化无人机部署高度、功率控制和带宽分配最小化多条中继链路的最大中断概率。所构建原始问题首先被解耦为可采用连续凸近似方法处理的高度优化子问题和资源优化子问题,然后提出了基于块坐标下降的迭代算法来实现全局优化。仿真结果在三种城市环境下揭示了所提算法的性能增益,并表明合理增加无人机高度可利用空地链路的视距传播优势来降低链路中断概率,通过功率控制降低全双工中继自干扰可进一步提升系统可靠性。针对无人机移动性导致时变信道特征的问题,提出了一种预设轨迹下无人机执行应急中继通信时的动态资源分配策略,旨在通过匹配时变信道条件提升空地传输的可靠性。下行链路引入非正交多址接入技术,在串行干扰消除约束下构建了基于无人机瞬时位置的带宽和功率分配优化问题,目标是最小化多条中继链路的最大中断概率。首先设计了变量的等价代换关系将原问题转换为更容易处理的形式,在此基础上提出了连续凸近似迭代算法来求解该重构问题,最后根据所设计的等价代换关系还原原始问题的可行解。仿真结果分析了带宽和功率资源如何匹配时变信道特性,并表明非正交传输可通过串行干扰消除提升系统可靠性。针对无人机飞行轨迹影响空地链路视距主成分的问题,提出了一种无人机执行物联网数据转发任务时的三维轨迹和动态资源分配策略,旨在通过感知莱斯信道特征实现可靠的数据转发。所构建问题考虑无人机移动控制和功率分配约束,最小化时变莱斯衰落信道下沿无人机三维轨迹的平均中断概率。首先考虑经原问题解耦后的三维轨迹优化子问题和功率分配优化子问题。三维轨迹优化子问题在松弛约束下利用连续凸近似方法求解,功率分配优化子问题采用标准凸优化求解,最后所提块坐标下降算法交替优化三维轨迹和功率来降低系统平均中断概率。为彰显时变莱斯衰落信道下设计无人机三维轨迹所获取的可靠性增益,还考虑了一种无人机沿最低高度飞行的情况,然后联合优化无人机二维飞行轨迹和功率分配以最小化系统平均中断概率。仿真结果表明相比于无人机沿二维轨迹飞行,在时变莱斯衰落信道下无人机沿三维轨迹飞行可提升移动中继系统的可靠性。
张晟宇[3]（2021）在《敏捷卫星多目标在轨协同观测技术研究》文中指出在对地观测与空间目标探测的应用中,森林火灾多火点蔓延、空间碰撞碎片爆发等突发情况会产生对大量目标快速响应观测的需求。敏捷卫星具备任务响应速度快、探测精度高,姿态机动能力强的特点,通过多颗敏捷卫星的有序调度可以满足以上观测需求。敏捷卫星多目标的协同观测问题对多星组网协同规划与调度提出了很高的时效性与星间信息动态交互的要求,同时为了满足卫星在轨实时响应,需要针对卫星的计算能力进行算法的设计与优化。本文主要以对地观测中的区域静态多目标问题及空间目标探测中的空间动态多目标协同观测问题作为基础问题开展敏捷卫星多目标在轨协同观测技术研究。本文的主要研究工作及创新点如下:（1）针对区域静态多目标的协同观测问题,进行了多目标观测任务的分析与建模,针对单星任务规划创新性地提出了一种启发式前后向链条优化组合在轨多目标观测序列规划方法,实现面向在轨应用百毫秒级大量目标观测路径的规划。（2）在多星协同层面设计了基于约束的分层协同观测策略,策略层通过能力划分、代价划分和简单优先的并行原则进行目标分配,规划层采用链条优化组合方法进行观测序列求解。该算法与遗传算法及模拟退火算法进行仿真对比分析,实验结果表明方法具有低计算开销、高收益的特点。（3）针对空间动态多目标的协同观测问题,设计了协同规划与调度流程,根据立体定位、引导交接、多目标轮巡等关键环节完成协同观测模型建模,对系统任务规划及调度进行了数学建模并提出了基于分组分层反馈机制的协同任务规划及调度方案求解框架,有利于系统调度任务的实时迭代优化。（4）在空间动态多目标的协同观测模型量化分析基础上,提出了基于投影法的二重覆盖分析与全球通信多重约束星座设计方法,降低了星座设计复杂度。构建低轨敏捷星座的网络模型,开展了协同观测任务的信息流分析。结合不同任务信息传输需求分析,提出了面向协同任务的基于动态链路负载加权时延优化路由算法,实验结果表明该方法在星间有限传输能力下满足负载均衡与高时效传输的星座协同信息网络传输要求。（5）根据低轨敏捷星座的结构对称性与运动周期性,设计了在全局与区域层面分组分层的多重调度策略,提出了全球区域管控值守分组策略和基于相对运动分析的动态快速分组策略。在任务规划与观测窗口调度求解问题中,提出了一种综合观测时长评估法与重要最长尽早分配原则结合的快速求解方法,实验结果表明该方法在较少的计算代价下实现了围绕任务目标的快速观测分组与规划调度方案求解。本文从低轨敏捷星座多目标协同观测问题的信息获取、信息处理、信息传输环节开展分析,在观测与网络的量化模型基础上,构建了多星协同与资源调度的架构,提出了面向协同任务的基于动态链路负载加权时延优化路由算法、综合观测时长评估法与重要最长尽早分配原则,并针对任务与资源的时空匹配性开展了全局与区域的管控策略研究。通过仿真分析,实验结果表明本文提出的任务规划模型、规划调度算法合理有效,研究中充分考虑了在轨的可实现性,算法设计具有低复杂度与高收益的特点,工程应用价值突出,并丰富了多目标协同观测问题的理论研究。
刘晔祺[4]（2021）在《卫星动态光网络的路由和资源管理方法研究》文中提出科学技术的进步和发展,推动空间通信技术向着不断深入的方向探索,在海量通信数据和多样化用户服务的刺激下,空间技术领域中的大功率轨道运载水平和大容量卫星通信能力不断提升,人工智能等新技术也开始融入卫星产业的各个方面。以激光为载波、大气为传输介质的卫星光通信技术,能够在继承微波通信优势的基础上,结合无线电通信和光纤通信的优点,不仅传输速率高、传输容量大、安全性高,还能够抵抗电磁干扰,且无需使用许可;硬件配置方面,满足激光通信需求的发射和接收天线体积小,更便于卫星携带。通过采用激光通信技术建立星间链路,能够形成高速率大容量通信的卫星高速光互联网,进而满足近年来指数式增长的数据传输量对卫星通信容量和传输速率提出的更高要求。因此,作为未来军事和商业空间网络的重要构成系统,空间激光通信具有重要的研究意义。在多类型业务需求和服务质量不断增长的今天,卫星光网络中所承载的通信量越来越大,与此同时,空间环境的复杂性以及无线通信固有的脆弱性也给卫星网络的高质量传输性能带来了巨大的挑战。本论文充分考虑基于波分复用结构的激光链路特性和网络拓扑高动态变化的特点,围绕卫星动态光网络中网路层路由算法和星上资源管理问题展开研究。为了支撑各种类型的用户服务,提高大容量高速率网络通信的稳定性和可靠性,应对卫星光网络由于数据速率高、容量大等新特性而导致的网络层面的流量不均、业务拥塞问题,解决与日俱增的业务需求和有限的星上资源之间的矛盾,本文重点研究卫星动态光网络中的路由与波长分配技术,基于安全威胁和重业务负载的路由优化策略,以及星上资源的高效分配方法,从而实现用户数据的稳定、安全、高效传输,并提高有限资源的最大化利用。论文的主要研究工作和创新点如下:1.基于蜂群优化的路由和波长分配算法论文基于卫星动态光网络中的路由与波长分配（Routing and Wavelength Assignment,RWA）问题,提出了基于蜂群优化的RWA算法,以时延和波长利用率为优化指标,以多普勒波长漂移、传输时延、波长一致性和连续性为约束条件,建立了星间激光链路的链路代价模型;优化了蜂群适应度函数,以最小化路径上经过的节点跳数和链路的波长资源利用率为目标,实现了路径的合理规划和波长的有效利用。研究结果表明,该算法有效地克服了卫星光网络长时延和高误码率的缺点,满足了实时业务的稳定传输,减轻了多普勒频移对通信性能的不利影响,并且能保证低阻塞率下波长资源的高效利用。2.基于安全路由策略的负载均衡算法论文基于空间环境的开放性所引发的安全性问题,设计了基于多层卫星信任度的安全路由策略,通过卫星群组划分、生成链路报告和可信路由计算等步骤,利用网络中时延、丢包率和可用带宽等信息构建信任度值,并由高层卫星管理者规划出一条信任度值较高的路径,以实现可信的数据传输,从而提高系统安全性;针对满足全球覆盖的单层卫星星座,提出了基于安全策略的负载均衡算法,解决了卫星光网络中由于全球流量分布不均引起的负载不均问题和路由安全性问题。通过设计基于安全机制的流量修正模型,分散热点区域的流量,同时限制通过不安全区域的流量,以达到安全目标下网络负载的有效均衡。与传统的启发式算法相比,所提算法具有更好的适应性,更低的阻塞率以及更加安全可靠的通信性能。3.基于业务分流的卫星拥塞控制算法论文针对大流量业务背景下星载处理能力有限和全局业务分布失衡所引发的网络拥塞问题,提出了一种基于业务分流的卫星拥塞控制算法,利用人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）机制求解多约束条件下的拥塞控制优化模型。针对可预判的业务堆积造成的拥塞,提出了一种基于业务分布的链路代价修正模型,通过修正的路径代价来提前分散重负载区域流量,以得到全局最优的路由结果;针对网络的突发性拥塞,考虑到波长分配和路由选择的同时性,设计了基于波长利用率的拥塞控制指数,最大限度地避免局部拥塞给网络带来的瘫痪性影响;针对拥塞节点容易引发的级联拥塞现象,则通过设置拥塞区域进行路由绕行以避免性能进一步恶化。仿真结果表明,所提算法实现了高通信成功率和低传输时延性能,并能够在避免拥塞的基础上实现对波长资源的合理规划。4.基于多QoS保证的动态带宽分配方法论文基于宽带卫星通信系统的资源分配问题,提出了一种基于多服务质量（Quality of Service,QoS）保证的动态带宽分配方法以解决有限的星上资源和日益增长的宽带多媒体业务需求之间矛盾。首先,构建了一个跨层带宽分配模型,综合考虑应用层、介质访问控制（Medium Access Control,MAC）层和物理层的信息;然后,利用优化蜂群算法求解基于跨层信息的修正效用函数,从而得到带宽资源分配的最优解。所提算法充分考虑并分析了调制格式、编码效率、传输速率以及不同类型用户的QoS优先级等重要因素。最后,通过对所提算法效用值、用户满意度和吞吐量等性能的分析评估,验证了其不仅能够满足多用户的QoS需求,还能在兼顾物理层传输环境的基础上实现高效的带宽分配和高速的业务传输。
蒋瑞红[5]（2021）在《能量收集电路非线性特性下SWIPT网络性能优化与分析》文中研究指明随着人类社会信息化、智能化和第五代移动通信网络（The 5th Generation Mobile Networks,5G）技术的推动,物联网、无线传感器网络等能量受限网络得到快速的发展和部署,移动终端的数量和数据需求呈现指数级增加,这对无线网络系统的容量、可靠性、覆盖率以及能耗等关键指标提出了更高的要求。此外,由于网络节点携带的能量有限、难以保证长时间持续工作,已经成为制约网络大规模部署的主要瓶颈。如何保证网络中无线节点能量供应和信息需求的前提下,降低网络能耗且延长工作时间是未来无线能量受限网络发展面临的重要问题。为了解决此问题,一方面通过不断发展和演进先进的无线通信技术,如多天线技术和中继技术等,来降低节点的能耗、提高网络能量效率和频谱效率;另一方面通过引入无线能量收集（Energy Harvesting,EH）技术,从周围的环境中采集可再生能源或可重复利用能源为网络节点持续供电。因此,结合无线信息传输和无线能量传输技术,研究无线网络系统的性能对推动无线EH在物联网等无线能量受限网络中的实用化极为重要。本文基于与实际EH电路特性更匹配的非线性EH模型,针对非移动和移动的物联网典型场景,研究无线信能同传（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT）网络的系统性能优化和分析。在非移动场景中,用户是同构到异构,网络拓扑是从单跳到多跳,分别探究了系统传输功率最小化和网络中断性能界问题。在移动场景中,从地面到空中移动分别研究了信息-能量域和网络覆盖问题。创新性工作主要包括:1)为了寻求同构多用户SWIPT网络系统的最小功耗,构建发射功率最小化问题,即在分别满足信息能量用户和信息用户的信干噪比需求、以及满足信息能量用户和能量用户的能量需求的约束下,最小化系统所需总发射功率。通过采用半定松弛（Semidefinite Relaxation,SDR）和变量替换的方法,求解该问题。在多个同构用户不完全共存的场景下,从理论上证明了所提求解方法保证了全局最优性。在多个同构用户完全共存的场景下,通过仿真讨论了全局最优性。仿真结果验证了所提求解方法的可行性和准确性,并表明了非线性系统比线性系统消耗更少的发射功率。2)为了寻求异构多用户SWIPT网络系统的最小功耗,构建发射功率最小化问题,即在分别满足基于功率分割接收机（Power Splitting,PS）用户和基于时间切换接收机（Time Switching,TS）用户的信息速率和能量需求的约束下,最小化系统所需总发射功率。由于问题非凸,提出了一种基于SDR的两层算法（即双层优化算法）,并从理论上证明了该算法的全局最优性。此外,还提出了一种基于连续凸近似（Successive Convex Approximate,SCA）的算法,利用一阶泰勒近似能够找到低复杂度的近似最优解。仿真结果验证了所提算法的可行性及准确性,并且挖掘出在相同能量需求下,TS用户比PS用户更容易进入实际EH电路的饱和区、TS用户的EH效率高于PS用户,这为实际网络中用户类型的选取提供了理论指导意义。3)为了挖掘不完美信道状态信息（Channel State Information,CSI）下多中继SWIPT网络系统的中断性能界,提出了一种基于J次最佳中继选择和发射天线选择的传输协议,推导得到了系统中断概率和可靠吞吐量的闭式表达式,以及在低信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）和高SNR下相应的近似表达式。仿真结果表明理论结果与蒙特卡洛仿真结果相吻合,证明了理论分析结果的有效性和准确性。讨论分析了发射天线、接收天线、能量转换效率和不完美CSI精度等参数对系统性能的影响,并且表明采用非线性EH模型减少了采用线性EH模型对系统性能的错误评估。4)为了揭示地面移动SWIPT网络的信息和能量之间的折中关系,定义了信息-能量（Information-Energy,I-E）域,构建了相应的优化问题。对基于逻辑EH模型的优化问题,提出了SCA算法,能够以较低的复杂度刻画I-E域的下界。对基于线性和分段式EH模型的优化问题,利用拉格朗日对偶方法和KKT条件得到了相应的闭式和半闭式解。仿真结果表明逻辑EH模型下I-E域小于线性和分段式EH模型下I-E域。在移动速度固定的情况下,当发射功率较大时,逻辑EH模型可以用分段式EH模型来代替。对于给定移动时间,移动速度越高,三种EH模型下的I-E域越小。5)为了探究低空移动SWIPT网络系统的覆盖率问题,考虑UAV辅助的SWIPT网络,利用二维泊松点过程理论对系统进行建模,研究分析系统信息、能量、联合信息-能量的覆盖性能界。针对该系统,利用随机几何和坎贝尔定理等理论分别推导出了基于PS和TS系统覆盖率的一般和闭式表达式。仿真结果表明非线性系统比线性系统具有更低的覆盖率,但是避免了采用线性EH模型带来的错误的系统性能评估。此外,非线性EH模型对基于TS系统的能量覆盖率的影响大于基于PS系统。
徐义生[6]（2020）在《基于多级节点的卫星资源动态管控系统的设计与实现》文中研究表明随着卫星通信系统建设的发展,卫星资源的管控力度越来越强,但依然存在比较严重的问题。一方面,由于在通信终端和网控中心设计时允许手动设置卫星资源进行组网通信,导致经常出现资源被非法占用的情况;另一方面,卫星资源被分散到各个通信网中,忙闲不均是常态,有些资源长期闲置,而另一些迫切的通信需求又得不到满足,严重影响了卫星通信系统效能的发挥。且各级卫星资源管理职能部门尚无成体系的资源管理与控制手段,往往依赖于人工预分配方式,效率偏低。针对上述问题,卫星资源动态管控系统以通信卫星资源为核心,围绕通信保障任务的高效实施和卫星资源的优化配置等核心问题,通过技术手段对具体通信任务所需的卫星资源进行科学规划,对卫星资源的分配、使用和回收过程进行全程控制,建立网系之间、单位之间和任务之间的卫星资源调配机制,实现资源的按需分配和即时回收,提高资源的复用度,有效提高通信卫星资源的使用效能。基于多级节点的卫星动态管控系统采用了 B/S构架、Spring技术等,系统可以配置多级节点,综合应用以上技术可以确保开发出的系统具有良好的安全性与实用性。本文在设计阶段便明确了系统的架构,科学的开展了需求分析工作,分析的内容主要包括系统的可操作性与科学性的,并逐步设计并实现了了系统管理、资源监视、装备管理、资源管理及任务管理等功能。在系统开发完成后,本文基于有关标准全面测试了系统的功能,测试结果说明本文开发出的系统已大致满足所有预期功能,具有良好的安全性与实用性。本研究的具体工作主要包括:（1）充分了解行业背景及知识,深入挖掘企业痛点及用户需求,针对系统需求进行了全面的分析,明确了本系统所需满足的性能与功能需求。（2）对多级节点数据交互进行设计,便于上下级节点之间数据交互,提出了任务资源规划策略,为系统的实现提供理论依据。（3）对系统包括的系统管理、任务管理、资源管理、装备管理、资源监视五大功能模块以及数据库进行了详细的设计,通过对以上关键部分的阐述,设计并实现了卫星资源动态管控系统。
周笛[7]（2019）在《面向任务的空间信息网络资源管理方法研究》文中研究说明空间信息网络是以各类空间平台（如地球同步轨道卫星、中轨卫星或低轨卫星、升空平台等）为载体,以运控地面段（如网络控制分系统、地面站和任务管理中心等）为控制管理平面,实现实时获取、处理和传输海量空间信息的网络系统,是我国“十三五”国家战略百大工程项目之一。与传统地面无线网络相比,空间信息网络具有全球覆盖、组网灵活、远距离传输等显着优点,并为导航定位、应急救灾、航天测控、智能交通等应用提供一体化服务与支撑,已逐渐成为国家战略利益的高边疆。相比于传统地面网络资源特征,空间信息网络中的网络资源具有离散分布性、异构性、动态性以及资源受限、协同能力弱等特点。此外,空间信息网络中的资源多样,资源间的冲突关系复杂且具有时变性。与此同时,空间信息网络中的任务复杂多样,不同任务类型有不同的任务特征,例如通信任务具有时延小、可靠性高的特征,而观测任务具有数据量大、观测频率需求的特征。空间信息网络中每项任务往往需要多种资源协同完成,不同任务对资源的需求也互不相同,例如观测任务需要成像仪资源而通信任务则不需要。因此,在面向任务的网络资源管理过程中,既要满足任务对资源的需求,又要保证资源的无冲突调度。繁多的资源种类、不同的任务对资源需求的多样性、网络资源以及资源之间冲突的时变性给空间信息网络资源的管理带来极大的挑战。为了缓解资源紧张和任务需求发展的矛盾,如何针对空间信息网络的多维资源特点以及多样的任务特征及需求,研究适用于空间信息网络的高效资源管理方法至关重要。本文研究了适用于应对不同类型任务需求及链路资源时变动态的空间信息网络多维资源联合管理算法,实现了任务需求与多维资源的高效匹配,从而提升资源利用率,进而提升任务数据回传量。具体研究内容如下:1.针对观测任务分布与传输资源分布不匹配造成的局部资源瓶颈问题,提出了任务感知的资源联合管理策略,实现了具有差异性的观测任务与链路资源、能量资源及存储资源的有效匹配。具体而言,首先,利用时间扩展图刻画网络的多维资源关系。进而,基于该图,本论文将最大化网络加权回传数据量的资源管理问题建模为一个混合整数线性规划（MILP,mixed-integer linear program）问题。为了高效的求解该问题,通过利用其问题的特点,本论文提出一个原始分解的方法将原问题等价的拆成可以并行求解的多个子问题,从而以多项式计算复杂度求解了所建模的问题。为了进一步降低其计算复杂度,提出冲突图的思想,并且在冲突图上提出一个考虑卫星剩余能量、任务数据差异性的链路度量。基于该冲突图,进一步设计了一个启发式的基于任务调度的资源分配算法。最后,通过仿真验证了所提出算法的有效性,并且证实了资源管理中考虑能量约束以及任务差异性的必要性。2.针对信道状态分布对任务调度中的链路调度和功率分配之间耦合关系的制约问题,提出了基于信道感知的中继卫星任务调度方法,从而实现任务与链路、功率资源之间的有效匹配。由于用户卫星轨道运动和大气衰减等原因,中继卫星系统星地、星间链路信道状态呈时空非均匀特征。链路的信道状态和链路可用功率共同决定了链路的传输能力,而链路的信道状态分布制约了任务时空分布与链路传输能力的匹配。因此,为了提升匹配精度,即提升网络任务完成率,本论文提出联合优化网络可行星间链路调度和下行链路功率分配的策略。具体来讲,首先,基于时间扩展图,将基于中继卫星协作传输的任务调度问题建模为一个混合整数非线性规划（MINLP,mixed-integer nonlinear program）问题,其求解很具有挑战性。为了使所建模的问题可解,本论文将原始问题等价的拆分成一个功率分配问题和一个基于最优功率分配的任务调度问题,该任务调度问题仍然是一个MILP问题。本论文进一步设计了一个两阶段的方法高效的求解该MILP问题。最后,仿真结果验证了所提方法在任务完成率方面的有效性,同时也证实了在任务调度决策过程中考虑时变且具有差异化的星间链路和星地链路的必要性。3.针对确定性到达的任务与随机到达任务之间的资源竞争问题,本论文提出了一种基于随机到达任务模糊信息的两阶段任务编排方法,进而研究随机任务到达分布对链路容量分配、存储器容量分配及能量分配之间耦合关系的作用机理,从而保障网络的整体收益。该方法考虑了网络资源的动态重构特性以及规划周期内随机任务到达的模糊性,设计了一种任务到达分布鲁棒的两阶段随机优化架构。具体而言,利用时间扩展图刻画网络动态且时变的资源,并将具有时延约束的任务规划问题建模为一个两阶段随机流优化问题。随后,受分布式鲁棒优化的启发,本论文引入了模糊集的概念来刻画不确定分布的网络数据到达。基于所提出的模糊集,本论文进一步提出一个数据到达分布鲁棒的两阶段任务编排算法。本论文将原始的随机优化问题转化为一个确定性的锥规划问题,其可以相对高效的求解。最后,通过仿真实验,本论文研究了不同网络参数对网络性能的影响,同时验证了所提出的算法在部分可知随机任务数据到达分布信息的情况下,相比现有算法可以获得更好的任务数据传输性能。
付禹陶[8]（2019）在《空天地网络中广域物联数据传输技术研究》文中提出随着卫星发射技术及通信技术的进步,低轨道通信卫星技术成为全球通信行业研究热点之一。相关学者希望通过利用卫星广域覆盖的优势在地面网络难以到达或部署成本过高的区域形成有益补充,因此提出了空天地一体化网络的概念。与此同时,物联网由于具有极大的可扩展性和实用性,受到了越来越多的关注。在众多的物联网技术中,以NB-IoT（Narrow-Band Internet of Things）为代表的低功耗广域网具有低成本、广覆盖的特点,在未来低速率物联网业务中扮演着重要角色。目前,在物联网方面,相关研究主要集中在利用地面蜂窝网络或有线网络进行物联网数据的传输;在空天地一体化网络方面,相关研究主要集中在数据的下行传输问题上。本论文针对地面网络不可达的区域,利用低轨卫星及临空平台的广覆盖的优势,从网络部署及资源分配的角度,深入研究了针对地面网络受限区域的感知物联数据上传问题。形成了一套基于空天地网络的感知物联数据传输的系统方案,解决了偏远广域感知物联数据的上传问题。论文的主要工作包括:1、偏远地区感知物联网的建模及性能分析。针对偏远广域地区物联网感知数据上传的问题和由于地形复杂的原因导致的部分物联网数据无法通过地面传输的问题,本文利用空天地一体化网络中天基部分和空基部分广域覆盖的特性,提出了一个先使用浮空平台（Stratosphere Airship）和地面站（Terrestrial Station）来汇聚物联网数据,再通过天基网络将数据回传的感知物联网络架构,并从电磁波损耗模型、节点分布模型、地面站及浮空平台能耗模型等角度对所提出的网络场景进行详细地建模。最后分析场景中不同因素对网络吞吐量和能效带来的影响。2、感知物联网中汇聚节点的部署及频谱分配策略研究。首先,对网络部署汇聚节点的能力进行约束,在满足感知物联网数据上传需求的基础上,从网络总体的吞吐量和能效两方面出发,对场景进行建模、理论推导以及仿真测试,得到偏远地区感知物联网络中浮空平台与地面站的最优部署方案;然后,对网络所能使用的频谱资源进行约束,建模存在的干扰问题,结合上述的网络节点部署方案,从网络总体的吞吐量和能效两个角度出发,通过仿真测试分析了不同因素对频谱资源分配策略的影响,并得出最优的资源分配策略。3、感知物联网络中的存储资源分配策略研究。在低轨卫星无法实现目标区域无间断覆盖时,由于卫星周期与物联网节点产生数据周期之间的差异,会出现数据传输速率不匹配的问题。将感知物联数据经由汇聚节点上传至低轨卫星的过程建模为M/D/1排队论模型,结合上述得出的汇聚节点部署策略和频谱资源分配策略,为浮空平台和地面站分配存储能力。探究在网络总体存储能力受限的情况下,如何对存储资源进行分配可以更好地提升物联网数据的成功传输率和存储空间的利用率,并通过仿真得出最优的存储资源分配方案。
董彦磊[9]（2018）在《卫星通信系统运行控制关键技术研究》文中进行了进一步梳理当今世界,大国竞争日趋激烈,促使空间已经成为世界各强国间高新技术角逐的主战场。作为空间信息技术发展的重要方向之一,卫星通信的建设和发展对国防安全、民用生产等领域具有深刻影响,而构建智能、高效、合理、可行的运控系统是发挥卫星通信系统效能的关键。针对地球同步轨道（Geosynchronous Earth Orbit,GEO）卫星移动通信、GEO宽带卫星通信和低轨道（Low Earth Orbit,LEO）星座卫星通信等典型卫通系统的管控问题,本文开展卫星通信系统运行控制关键技术研究。总结全文工作,其主要成果和创新点如下:1.面向GEO卫星移动通信运行控制的资源规划关键技术研究。针对GEO卫星移动通信运行控制的资源规划问题,设计了GEO卫星点波束平面覆盖和球面覆盖计算模型;构建了GEO卫星的滚动姿态偏差、俯仰姿态偏差、偏航姿态偏差与地面波束覆盖范围之间的数理模型,分析了三类偏差对地面波束覆盖范围的影响;利用所建立的卫星移动通信资源描述模型、终端分布模型和通信业务模型,提出了基于多模型融合的GEO卫星移动通信资源规划算法。将所提模型和算法工程化实现,并转化应用到了国内第一个军民共用的“天通一号”卫星移动通信系统中。实践表明:上述工作为GEO卫星移动通信系统的姿态控制、波束资源规划提供了合理的设计支撑。2.面向GEO宽带卫星通信运行控制的资源调度关键技术研究。围绕各类星、网、地等异构资源和任务需求,建立了基于资源虚拟化思想的统一模型;探讨了通信任务与卫星、网系和地面站型资源之间的匹配约束问题,确定了基于任务的卫星资源需求匹配关系;以卫星资源使用效率最高为优化目标,提出了一种改进的遗传-粒子群任务资源调度算法。将所提模型和算法工程化实现,并转化应用到了我国某军事卫星通信系统中。实践表明:上述工作能够为多任务资源规划调度等实际工程应用提供通用理论支撑。3.面向LEO星座卫星通信运行控制的移动性管理关键技术研究。针对LEO星座网络拓扑高动态变化带来移动性管理负荷重问题,提出了一种面向动态外地代理的卫星网络移动性管理机制;基于移动代理簇、归属移动外地代理和托管移动外地代理,探索了地面移动节点对于LEO卫星的接入切换策略,优化了移动性管理流程,降低了移动性管理信令开销。对上述研究进行了仿真验证,结果表明:面向动态外地代理的移动性管理机制能适应LEO星座网络的高动态特性,减少移动性管理中星地之间信息交互次数和移动性管理开销与切换时延,降低网络的移动性管理负荷。4.卫星通信系统运行态势精确感知技术研究。针对目前卫通系统通信效能感知精细化程度低问题,从态势体系要素建立和态势信息获取入手,建立了板卡级、设备级、节点级、网络级和应用级的卫星通信态势信息获取模型;建立了分层分级的态势评估综合指标体系,并通过引入“决策融合”和“可信度”的思想,提出了基于决策融合的系统态势评估方法;结合逆向传播（Back Propagation,BP）神经网络并行处理、快速学习以及模糊集算法适合处理不精确和不确定语义变量的优势,提出了模糊集-神经网络混合态势预测算法,对比验证了所提算法在预测精度和收敛速度等方面相比传统BP神经网络算法的优越性。
刘桂鹏[10]（2017）在《面向大规模信号深度搜索的云平台任务调度与资源组织方法》文中提出随着飞行器隐身技术的发展,追踪敌方隐形飞行目标变得越来越难。信息化时代的进步带来了卫星通信量激增。卫星与地面站之间的广阔空间充斥着电磁波信号,而在空中通过的隐形飞行目标将不可避免地影响到空间电磁环境,通过对当前电磁波信号与历史电磁波信号进行对比计算,便有可能发现隐形飞行目标。这样的探测系统面临着计算数据量庞大、实时性要求高等挑战。云计算技术可以高效解决大数据处理所面临的种种难题,十分适合应用于军事数据分析,尤其是像通过对比电磁波来探测隐形飞行器这样数据量庞大且实时性要求高的应用。在此背景下,面向特定应用的云平台被搭建起来。数据源源不断地从多个数据源输送到此特定的云平台来被进行处理,数据管理者可以使用多个计算中心对地理上分散的数据进行实时处理。由于需被处理的数据动态产生,且处理数据的计算成本变化不定,数据管理者希望低成本处理多源数据时会面临将各数据源动态产生的数据迁移至哪些计算中心、由各计算中心提供哪些合适的计算资源来处理数据的问题。本文研究面向大规模信号搜索的云平台中的任务调度与资源组织优化方法。首先,以上问题被转化为联合随机优化问题,基于李雅普诺夫（Lyapunov）优化框架,以上联合随机优化问题被分解为两个独立的子问题,并分别被求解,然后基于上述求解结果设计算法。分析发现,本文所提算法能在保证数据处理在一定时延内完成的前提下不断趋近线下最优解。基于真实数据集进行的实验验证了理论分析的正确性,以及所提算法的优越性。此外,构建了大规模信号深度搜索云平台,并在其上实际运行了相关隐形飞行目标探测应用,所研制系统己在战略支援部队某研究所部署应用。
二、卫星研制的两层资源分配模型（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、卫星研制的两层资源分配模型（论文提纲范文）
（1）基于TDMA的无中心卫星通信系统资源动态控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 TDMA卫星通信系统资源分配技术 |
| 2.1 TDMA卫星通信系统 |
| 2.2 有中心TDMA时隙资源分配方法 |
| 2.3 无中心TDMA时隙分配方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 无中心TDMA卫星通信系统资源动态调控算法设计 |
| 3.1 帧结构设计 |
| 3.2 无中心TDMA系统业务通信策略 |
| 3.3 无中心TDMA卫星通信系统资源动态调控算法设计 |
| 3.3.1 动态调控算法设计 |
| 3.3.2 资源分配对比分析 |
| 3.4 无中心TDMA卫星通信系统的仿真分析 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 业务平均到达时长与业务呼通率、业务平均接续时延的关系 |
| 3.4.3 业务平均通话时长与业务呼通率、业务平均接续时延的关系 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无中心TDMA卫星通信系统动态调控策略的实验与分析 |
| 4.1 无中心TDMA卫星通信系统的半实物仿真系统设计 |
| 4.1.1 半实物仿真介绍 |
| 4.1.2 基于C/S架构的半实物仿真系统 |
| 4.2 无中心TDMA卫星通信系统的半实物仿真实现 |
| 4.2.1 用户终端站模块 |
| 4.2.2 卫星信道仲裁模块 |
| 4.3 无中心TDMA卫星通信系统的半实物测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）无人机中继通信链路性能分析与资源分配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 无人机应用发展 |
| 1.1.2 无人机在中继通信领域应用 |
| 1.1.3 无人机中继通信链路性能评估 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机通信研究现状 |
| 1.2.2 无人机中继通信链路性能研究现状 |
| 1.2.3 当前研究存在的问题 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 论文研究框架 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 无人机中继通信基础模型与优化理论概述 |
| 2.1 无人机中继通信无线传输技术 |
| 2.1.1 无人机中继通信基本场景 |
| 2.1.2 中继双工模式 |
| 2.1.3 多链路中继接入方式 |
| 2.2 无人机中继通信大尺度衰落模型 |
| 2.2.1 空地信道视距概率模型 |
| 2.2.2 空地信道路径损耗模型 |
| 2.3 无人机中继通信小尺度衰落模型 |
| 2.3.1 莱斯衰落信道 |
| 2.3.2 莱斯分布特性 |
| 2.4 多元函数优化 |
| 2.4.1 凸优化 |
| 2.4.2 连续凸近似 |
| 2.4.3 块坐标下降 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 无人机静态中继位置优化与资源分配 |
| 3.1 相关工作分析 |
| 3.2 基于视距概率的全双工无人机静态中继可靠性建模 |
| 3.3 无人机中继位置与资源分配联合优化算法 |
| 3.3.1 基于视距概率的无人机中继位置优化 |
| 3.3.2 基于全双工的无人机中继功率控制与带宽分配优化 |
| 3.3.3 联合位置-资源优化算法 |
| 3.4 算法仿真 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 预设轨迹下无人机移动中继动态资源分配 |
| 4.1 相关工作分析 |
| 4.2 基于下行链路NOMA的无人机移动中继可靠性建模 |
| 4.3 时变信道下动态资源分配优化算法 |
| 4.4 算法仿真 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 无人机移动中继三维轨迹设计与资源分配 |
| 5.1 相关工作分析 |
| 5.2 基于时变莱斯衰落信道的无人机移动中继可靠性建模 |
| 5.3 无人机移动中继三维轨迹与功率分配联合优化算法 |
| 5.3.1 基于时变莱斯因子的无人机三维轨迹优化 |
| 5.3.2 基于无人机轨迹的动态功率分配优化 |
| 5.3.3 联合轨迹-功率优化算法 |
| 5.4 无人机移动中继二维轨迹设计与功率分配 |
| 5.5 算法仿真 |
| 5.5.1 参数设置 |
| 5.5.2 二维轨迹仿真结果分析 |
| 5.5.3 三维轨迹仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 缩略语对照表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
（3）敏捷卫星多目标在轨协同观测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 敏捷卫星任务规划研究现状 |
| 1.2.2 空间动态多目标协同观测研究现状 |
| 1.2.3 空间分布式协同组网技术研究现状 |
| 1.2.4 多星协同系统与协同规划技术发展现状 |
| 1.2.5 多约束星座设计技术研究现状 |
| 1.2.6 研究现状总结 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.3.1 论文研究思路与研究内容 |
| 1.3.2 论文主要创新点 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第2章 区域静态多目标多星自主协同技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 敏捷成像卫星工作模式与任务流程 |
| 2.2.1 敏捷成像卫星的工作模式 |
| 2.2.2 敏捷成像卫星成像过程 |
| 2.3 区域静态多目标观测问题描述 |
| 2.3.1 协同观测问题 |
| 2.3.2 卫星间协同架构 |
| 2.4 基于前后向链条优化组合方法的单星任务规划方法 |
| 2.4.1 单星多目标观测问题描述 |
| 2.4.2 单星任务规划模型 |
| 2.4.3 前后向链条多目标观测序列规划算法设计 |
| 2.4.4 仿真校验 |
| 2.5 基于约束的分层协同观测策略 |
| 2.5.1 协同观测问题 |
| 2.5.2 协同观测规划模型 |
| 2.5.3 基于约束的分层协同规划方法 |
| 2.6 仿真验证 |
| 2.6.1 仿真场景设置 |
| 2.6.2 并行规划原则观测结果对比分析 |
| 2.6.3 并行规划原则+OFBCCM与参考算法规划结果对比分析 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 空间动态多目标协同观测架构研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空间动态多目标协同观测任务分析 |
| 3.2.1 低轨敏捷卫星星座空间动态多目标观测问题 |
| 3.2.2 低轨敏捷卫星星座任务流程 |
| 3.2.3 重要概念定义 |
| 3.2.4 低轨敏捷卫星星座协同的主要特点 |
| 3.3 空间动态多目标协同观测总体架构研究思路 |
| 3.3.1 关键问题 |
| 3.3.2 研究工作思路 |
| 3.4 低轨敏捷卫星空间动态多目标协同调度模型 |
| 3.4.1 空间动态目标协同观测模型 |
| 3.4.2 低轨敏捷卫星空间动态多目标协同调度模型 |
| 3.4.3 任务规划与调度数学模型 |
| 3.4.4 协同任务规划及调度方法 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 面向协同观测的星座设计与组网技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于协同观测与通信组网双重约束的星座设计 |
| 4.2.1 星座设计目标 |
| 4.2.2 基于立体观测与组网通信约束的星座设计 |
| 4.2.3 低轨敏捷星座设计结果 |
| 4.3 面向协同的星座网络架构 |
| 4.3.1 协议架构 |
| 4.3.2 星间链路及传输性能分析 |
| 4.3.3 星座的周期性运动特性 |
| 4.3.4 星座拓扑结构 |
| 4.3.5 星座传输时延仿真 |
| 4.4 协同过程信息流分析及网络传输要求分析 |
| 4.4.1 系统协同信息流分析 |
| 4.4.2 协同信息类型即传输要求分析 |
| 4.4.3 面向协同的传输需求分析 |
| 4.5 面向协同的路由算法研究 |
| 4.5.1 卫星网络模型 |
| 4.5.2 面向协同的信息传输策略 |
| 4.5.3 仿真分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于星座时空特征的任务规划与资源调度策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 低轨敏捷星座实时决策与调度问题研究 |
| 5.2.1 低轨敏捷星座决策与调度流程 |
| 5.2.2 全局决策问题 |
| 5.2.3 区域决策问题 |
| 5.3 多重优化全局分组策略 |
| 5.3.1 全球分区管控值守分组策略 |
| 5.3.2 基于相对运动分析的动态快速分组策略 |
| 5.4 基于多重策略的调度方案求解方法 |
| 5.4.1 基于多重策略的调度流程 |
| 5.4.2 目标与卫星的可见性分析 |
| 5.4.3 区域观测窗口调度方案求解 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.5.1 仿真输入条件 |
| 5.5.2 卫星分组结果分析 |
| 5.5.3 观测窗口分配结果分析 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 仿真参数 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）卫星动态光网络的路由和资源管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星动态路由算法研究现状 |
| 1.2.2 全光网络波长路由研究现状 |
| 1.2.3 星上资源管理研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 卫星光网络中基于蜂群优化的RWA算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 卫星光网络模型 |
| 2.2.1 卫星星座类型 |
| 2.2.2 卫星空间位置的数学模型 |
| 2.2.3 卫星光网络的路由设备 |
| 2.2.4 基于波长路由的卫星光网络模型 |
| 2.3 基于链路代价的蜂群优化RWA算法 |
| 2.3.1 蜂群算法基本原理 |
| 2.3.2 全局路由预计算和初始化 |
| 2.3.3 基于链路代价函数的路径搜索 |
| 2.3.4 基于可行解比较的全局优化 |
| 2.4 BCO-LCRWA算法仿真与性能分析 |
| 2.4.1 仿真参数设置 |
| 2.4.2 仿真结果与性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 卫星光网络中基于安全路由策略的负载均衡算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 卫星网络安全路由方案 |
| 3.2.1 空间网络的安全威胁 |
| 3.2.2 基于信任评估安全路由方案 |
| 3.3 基于安全路由的负载均衡算法 |
| 3.3.1 基于安全机制的负载修正模型 |
| 3.3.2 卫星光网络中基于安全策略的负载均衡算法 |
| 3.3.3 仿真与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于业务分流的卫星拥塞控制算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常见的网络服务机制 |
| 4.3 基于业务分布的流量修正模型 |
| 4.4 基于大流量业务需求的拥塞控制算法 |
| 4.4.1 拥塞控制问题优化模型 |
| 4.4.2 基于波长利用率的拥塞指标 |
| 4.4.3 基于人工蜂群机制的拥塞控制算法 |
| 4.4.4 仿真与性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于多QoS保证的带宽分配方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 宽带卫星系统模型 |
| 5.3 基于多QoS保证的动态带宽分配方法 |
| 5.3.1 跨层带宽分配模型 |
| 5.3.2 基于效用函数的优化模型 |
| 5.3.3 基于蜂群优化的动态带宽分配算法 |
| 5.4 BO-CL-DBA算法仿真性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 缩略语列表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和其他成果 |
（5）能量收集电路非线性特性下SWIPT网络性能优化与分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语 |
| 常用数学符号 |
| 1 绪论 |
| 1.1 无线能量受限网络 |
| 1.1.1 无线能量收集技术概述 |
| 1.1.2 无线信能同传 |
| 1.2 无线能量收集模型 |
| 1.2.1 线性能量收集模型 |
| 1.2.2 非线性能量收集模型 |
| 1.2.3 线性和非线性EH模型对比 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 研究综述 |
| 1.3.2 研究不足 |
| 1.4 创新工作与章节安排 |
| 1.4.1 创新工作 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 同构多用户SWIPT网络发射功率最小化设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型 |
| 2.2.1 信息和能量传输 |
| 2.2.2 EH模型 |
| 2.3 问题建模及求解 |
| 2.3.1 问题建模 |
| 2.3.2 问题求解 |
| 2.3.3 全局最优性分析 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.4.1 用户的信息需求对系统性能的影响 |
| 2.4.2 用户的能量需求对系统性能的影响 |
| 2.4.3 用户数量对系统性能的影响 |
| 2.4.4 SDR结果最优性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 异构多用户SWIPT网络发射功率最小化设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 EH模型 |
| 3.2.2 传输协议 |
| 3.3 问题建模及求解 |
| 3.3.1 问题建模 |
| 3.3.2 两层求解算法 |
| 3.3.3 两层算法复杂度分析 |
| 3.3.4 SCA算法 |
| 3.3.5 SCA算法收敛性分析 |
| 3.3.6 SCA算法复杂度分析 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.4.1 两层算法和SCA算法对比 |
| 3.4.2 用户数量对系统性能影响 |
| 3.4.3 用户信息和能量需求对系统性能的影响 |
| 3.4.4 用户距离对系统性能影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 非完美信道下多中继SWIPT网络中断性能分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 传输协议 |
| 4.3 系统中断概率和可靠吞吐量 |
| 4.3.1 信道增益的分布 |
| 4.3.2 系统中断概率分析 |
| 4.3.3 高低SNR下系统中断概率 |
| 4.3.4 系统可靠吞吐量分析 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 中继数量对系统性能的影响 |
| 4.4.2 第J个最佳中继对系统性能的影响 |
| 4.4.3 源端 S和目的端 D_l天线数量对系统性能的影响 |
| 4.4.4 信道非完美性对系统性能的影响 |
| 4.4.5 其他参数对系统性能的影响 |
| 4.4.6 TS和PS接收机结构下系统性能对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 地面移动SWIPT网络信息-能量域分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 信息和能量传输 |
| 5.2.2 EH模型 |
| 5.3 信息-能量域定义及问题建模 |
| 5.3.1 计算信息I_(max)优化问题 |
| 5.3.2 计算能量E_(max)优化问题 |
| 5.3.3 计算信息-能量域C_(I-E)边界点优化问题 |
| 5.4 联合功率和传输时间优化设计 |
| 5.4.1 线性EH模型下信息-能量域问题建模及求解 |
| 5.4.2 逻辑EH下信息-能量域问题建模及求解 |
| 5.4.3 分段式EH模型下信息-能量域问题建模及求解 |
| 5.4.4 问题求解复杂度分析 |
| 5.5 仿真结果与分析 |
| 5.5.1 线性和分段式EH模型:最优能量转化效率η |
| 5.5.2 SCA算法收敛性 |
| 5.5.3 信息-能量域与移动速度的关系 |
| 5.5.4 准静态场景中的信息-能量域 |
| 5.5.5 不同移动距离L_0下相对高速移动场景中的信息-能量域 |
| 5.5.6 移动距离与EH电路的饱和效应 |
| 5.5.7 收集的能量与移动速度的关系 |
| 5.5.8 不同EH模型下信息-能量域的偏差 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 低空移动SWIPT网络覆盖性能分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统模型 |
| 6.2.1 最近UAV距离 |
| 6.2.2 信道衰落模型 |
| 6.2.3 EH模型 |
| 6.3 信息和能量传输模型 |
| 6.3.1 基于PS系统 |
| 6.3.2 基于TS系统 |
| 6.4 系统覆盖率分析 |
| 6.4.1 系统覆盖率的定义 |
| 6.4.2 基于PS系统的覆盖率分析 |
| 6.4.3 基于TS系统的覆盖率分析 |
| 6.4.4 基于PS和TS系统覆盖率汇总 |
| 6.5 仿真结果与分析 |
| 6.5.1 用户信息和能量需求对网络覆盖率的影响 |
| 6.5.2 UAV部署密度对网络覆盖率的影响 |
| 6.5.3 UAV部署高度和传输功率对网络覆盖率的影响 |
| 6.5.4 PS和TS因子对网络覆盖率的影响 |
| 6.5.5 UAV部署半径及高度对网络覆盖率的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文与其他成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于多级节点的卫星资源动态管控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 开发技术介绍 |
| 2.1 Spring |
| 2.2 Java |
| 2.3 Web Service |
| 2.4 Oracle11g |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统可行性分析 |
| 3.2 系统需求概述 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 系统管理模块 |
| 3.3.2 任务管理模块 |
| 3.3.3 装备管理模块 |
| 3.3.4 资源管理模块 |
| 3.3.5 资源监视模块 |
| 3.4 多级节点数据交互分析 |
| 3.5 系统性能需求分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 多级节点数据交互与任务资源规划设计 |
| 4.1 资源管理方式对比 |
| 4.1.1 集中式管控方式 |
| 4.1.2 分布式管控方式 |
| 4.2 系统总体部署结构设计 |
| 4.3 系统逻辑结构设计 |
| 4.4 系统软件实现结构设计 |
| 4.5 系统信息交互关系设计 |
| 4.5.1 系统总体信息交互设计 |
| 4.5.2 上下级信息交互关系 |
| 4.6 数据交互设计总结 |
| 4.7 任务资源规划设计 |
| 4.7.1 候选资源的指标体系 |
| 4.7.2 基于TOPSIS的卫星资源选择模型 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计 |
| 5.1 系统设计原则 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.3 系统总体功能设计 |
| 5.4 系统功能设计 |
| 5.4.1 系统管理模块设计 |
| 5.4.2 任务管理模块设计 |
| 5.4.3 资源管理模块设计 |
| 5.4.4 装备管理模块设计 |
| 5.4.5 资源监视模块设计 |
| 5.5 系统数据库设计 |
| 5.5.1 数据库设计原则 |
| 5.5.2 E-R图 |
| 5.5.3 数据库表设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统实现 |
| 6.1 系统开发环境 |
| 6.2 系统功能实现 |
| 6.2.1 系统界面 |
| 6.2.2 系统管理模块实现 |
| 6.2.3 任务管理模块实现 |
| 6.2.4 资源管理模块实现 |
| 6.2.5 装备管理模块实现 |
| 6.2.6 资源监视模块实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 测试的基本概念 |
| 7.2 测试说明 |
| 7.3 白盒测试和黑盒测试 |
| 7.4 测试方法 |
| 7.5 功能测试 |
| 7.6 性能测试 |
| 7.7 测试结果 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 研究生期间参与的项目和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）面向任务的空间信息网络资源管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 空间信息网络的研究背景及意义 |
| 1.1.1 空间信息网络系统组成 |
| 1.1.2 空间信息网络国内外研究现状 |
| 1.2 空间信息网络任务特性及分类 |
| 1.3 空间信息网络资源管理方法设计现状及面临的挑战 |
| 1.3.1 空间信息网络资源管理方法研究现状 |
| 1.3.2 空间信息网络资源管理方法面临的挑战 |
| 1.4 论文的主要贡献及结构安排 |
| 第二章 任务感知的多维资源联合管理策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 系统模型及问题建模 |
| 2.3.1 时间扩展图 |
| 2.3.2 任务数据流模型 |
| 2.3.3 问题建模 |
| 2.4 基于原始分解的网络收益最大化算法 |
| 2.4.1 RAPD算法 |
| 2.4.2 复杂度分析 |
| 2.5 基于冲突图的启发式算法 |
| 2.6 仿真结果与分析 |
| 2.6.1 仿真参数设置 |
| 2.6.2 网络性能 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 信道感知的中继卫星任务调度策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 网络场景 |
| 3.2.2 信道模型 |
| 3.2.3 时间扩展图 |
| 3.2.4 任务流模型 |
| 3.3 问题建模 |
| 3.3.1 相关约束 |
| 3.3.2 问题建模 |
| 3.4 最优功率导向的基于图的任务调度算法 |
| 3.4.1 算法框架 |
| 3.4.2 信道感知的链路连接算法 |
| 3.4.3 基于聚合最短路径的任务调度算法 |
| 3.4.4 局部搜索算法 |
| 3.4.5 算法复杂度分析 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 仿真参数设置 |
| 3.5.2 网络性能分析 |
| 3.6 本章结语 |
| 第四章 任务到达分布鲁棒的两阶段任务编排策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 信道模型 |
| 4.2.2 时间扩展图 |
| 4.2.3 能量相关模型 |
| 4.3 问题建模 |
| 4.3.1 基本约束 |
| 4.3.2 优化问题建模 |
| 4.4 数据到达分布鲁棒的两阶段算法 |
| 4.4.1 二阶段随机数据到达分布的模糊集 |
| 4.4.2 DADR-TR算法设计 |
| 4.4.3 复杂度分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 仿真场景及参数设置 |
| 4.5.2 性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文内容总结 |
| 5.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）空天地网络中广域物联数据传输技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 空天地感知物联网络的建模及性能分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 场景描述 |
| 2.3 系统模型 |
| 2.3.1 节点的分布建模 |
| 2.3.2 地形复杂程度建模 |
| 2.3.3 电磁波损耗建模 |
| 2.3.4 能耗建模 |
| 2.3.5 地面物联网节点接入模型 |
| 2.4 性能分析 |
| 2.4.1 able-C节点接入浮空平台的概率计算 |
| 2.4.2 浮空平台的性能分析 |
| 2.4.3 地面站的性能分析 |
| 2.5 仿真结果 |
| 2.5.1 各项因素对able-C节点接入浮空平台概率的影响 |
| 2.5.2 浮空平台性能的仿真结果分析 |
| 2.5.3 地面站性能的仿真结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 空天地感知物联网络的部署和频谱分配策略 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 场景描述 |
| 3.3 优化问题建立及研究 |
| 3.3.1 基于功率受限的网络部署策略研究 |
| 3.3.2 基于频谱受限的频谱资源分配策略研究 |
| 3.3.3 联合优化网络部署与频谱分配策略 |
| 3.4 仿真结果 |
| 3.4.1 网络部署策略研究的仿真结果 |
| 3.4.2 频谱资源分配策略研究的仿真结果 |
| 3.4.3 联合优化的仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 空天地感知物联网络的存储资源分配策略 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 场景描述 |
| 4.3 系统模型 |
| 4.3.1 网络总体建模 |
| 4.3.2 浮空平台汇聚节点的排队论模型 |
| 4.3.3 地面站汇聚节点的排队论模型 |
| 4.4 优化问题描述及求解 |
| 4.4.1 存储资源分配问题的描述 |
| 4.4.2 存储资源分配问题的求解 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.5.1 存储资源分配方案对数据传输成功率的影响 |
| 4.5.2 存储资源分配方案对存储空间利用率的影响 |
| 4.5.3 存储资源分配方案对综合加权指标的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）卫星通信系统运行控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 本文的主要研究内容、创新点 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第二章 卫星通信运行控制系统及技术简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 国外卫星通信运行控制系统发展概况 |
| 2.2.1 TSAT卫星通信运行控制系统 |
| 2.2.2 Thuraya卫星移动通信运行控制系统 |
| 2.2.3 Iridium低轨星座卫星通信运行控制系统 |
| 2.3 国内卫星通信运行控制系统发展概况 |
| 2.3.1 中星16卫星通信运行控制系统 |
| 2.3.2 天通一号卫星移动通信运行控制系统 |
| 2.4 卫星通信系统运行控制关键技术研究现状 |
| 2.4.1 GEO卫星移动通信资源规划技术 |
| 2.4.2 GEO宽带卫星通信资源调度技术 |
| 2.4.3 LEO星座移动性及路由管理技术 |
| 2.4.4 基于态势感知的效能评估技术 |
| 2.5 本文选题的背景和研究重点 |
| 第三章 基于多模型融合的GEO卫星移动通信资源规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 波束覆盖计算 |
| 3.2.1 星地相对静止平面覆盖计算 |
| 3.2.2 星地相对静止球面覆盖计算 |
| 3.3 卫星姿态偏置对波束覆盖影响 |
| 3.3.1 构建卫星姿态坐标系 |
| 3.3.2 姿态偏置对波束覆盖影响分析 |
| 3.4 基于多模型融合资源规划算法 |
| 3.4.1 资源描述模型 |
| 3.4.2 终端分布模型 |
| 3.4.3 通信业务模型 |
| 3.4.4 资源规划 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 波束覆盖仿真分析 |
| 3.5.2 卫星姿态偏置仿真分析 |
| 3.5.3 资源规划仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于混合遗传粒子群算法的GEO宽带卫星通信资源调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多域异构资源统一建模 |
| 4.2.1 卫星资源描述模型 |
| 4.2.2 通信网系资源描述模型 |
| 4.2.3 地面站型资源描述模型 |
| 4.3 任务资源匹配约束分析 |
| 4.3.1 任务需求描述模型 |
| 4.3.2 任务资源匹配约束 |
| 4.4 基于混合遗传粒子群算法的任务资源调度 |
| 4.4.1 资源调度问题模型抽象 |
| 4.4.2 基于遗传和粒子群的资源调度改进方法 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 面向动态外地代理的LEO星座网络移动性管理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 地面移动IP协议适用性分析 |
| 5.3 面向动态外地代理的移动性管理机制 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 基于移动代理域的位置区划分 |
| 5.3.3 移动节点接入切换策略 |
| 5.3.4 信关站接入切换策略 |
| 5.4 移动性管理开销分析 |
| 5.5 仿真结果与分析 |
| 5.5.1 移动性管理开销 |
| 5.5.2 绑定更新次数 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 移动、宽带、低轨融合卫星通信运行态势精确感知技术研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 细颗粒度态势信息获取模型 |
| 6.3 基于决策融合的态势综合评估 |
| 6.3.1 态势评估数据预处理 |
| 6.3.2 分层分级的态势评估指标体系 |
| 6.3.3 基于决策融合的态势评估方法 |
| 6.4 模糊集-神经网络混合态势预测算法 |
| 6.5 仿真结果与分析 |
| 6.5.1 基于决策融合的态势评估分析 |
| 6.5.2 态势预测仿真分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文的主要工作及贡献 |
| 7.2 下一步的工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（10）面向大规模信号深度搜索的云平台任务调度与资源组织方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关问题研究现状 |
| 1.2.1 云计算及其军事应用 |
| 1.2.2 云计算中的任务调度与资源组织问题的研究现状 |
| 1.2.3 李雅普诺夫优化方法的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 面向大规模信号深度搜索的云平台任务调度与资源组织问题分析 |
| 2.1 大规模信号深度搜索云平台系统模型构建 |
| 2.1.1 任务模型 |
| 2.1.2 计算资源模型 |
| 2.1.3 系统框架 |
| 2.2 面向大规模信号深度搜索的云平台任务调度与资源组织目标 |
| 2.3 面向大规模信号深度搜索的云平台任务调度与资源组织实现方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 虚拟机集群常启情况下任务调度与资源组织方法 |
| 3.1 虚拟机集群常启情况下任务调度与资源组织问题形式化 |
| 3.2 虚拟机集群常启情况下任务调度与资源组织问题转化 |
| 3.3 虚拟机集群常启情况下在线算法设计 |
| 3.3.1 任务调度 |
| 3.3.2 资源组织 |
| 3.3.3 在线算法 |
| 3.4 算法AAO性能分析 |
| 3.4.1 成本最优性 |
| 3.4.2 队列负载上界 |
| 3.4.3 数据处理最差延迟 |
| 3.4.4 算法复杂度 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 虚拟机集群非常启情况下任务调度与资源组织方法 |
| 4.1 虚拟机集群非常启情况下任务调度与资源组织问题形式化 |
| 4.2 虚拟机集群非常启情况下任务调度与资源组织问题转化 |
| 4.3 虚拟机集群非常启情况下在线算法设计 |
| 4.3.1 任务调度 |
| 4.3.2 资源组织 |
| 4.3.3 在线算法 |
| 4.4 算法AANO性能分析 |
| 4.4.1 成本最优性 |
| 4.4.2 队列负载上界 |
| 4.4.3 数据处理最差延迟 |
| 4.4.4 算法复杂度 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 仿真实验及结果分析 |
| 5.1 数据集描述 |
| 5.2 实验设置 |
| 5.3 参数对算法性能的影响 |
| 5.3.1 参数x对算法性能的影响 |
| 5.3.2 参数ε_c对算法性能的影响 |
| 5.3.3 参数β对算法性能的影响 |
| 5.3.4 参数α对算法性能的影响 |
| 5.4 算法的有效性验证实验 |
| 5.5 对比实验以及实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 大规模信号深度搜索云平台构建与应用 |
| 6.1 服务器虚拟化系统 |
| 6.2 Spark虚拟机集群 |
| 6.3 大规模深度搜索云平台的使用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要工作及创新 |
| 7.2 论文后续的研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、卫星研制的两层资源分配模型（论文参考文献）
- [1]基于TDMA的无中心卫星通信系统资源动态控制策略研究[D]. 孙凯. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]无人机中继通信链路性能分析与资源分配技术研究[D]. 王雷. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]敏捷卫星多目标在轨协同观测技术研究[D]. 张晟宇. 中国科学院大学(中国科学院微小卫星创新研究院）, 2021(02)
- [4]卫星动态光网络的路由和资源管理方法研究[D]. 刘晔祺. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]能量收集电路非线性特性下SWIPT网络性能优化与分析[D]. 蒋瑞红. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]基于多级节点的卫星资源动态管控系统的设计与实现[D]. 徐义生. 扬州大学, 2020(04)
- [7]面向任务的空间信息网络资源管理方法研究[D]. 周笛. 西安电子科技大学, 2019
- [8]空天地网络中广域物联数据传输技术研究[D]. 付禹陶. 北京邮电大学, 2019(09)
- [9]卫星通信系统运行控制关键技术研究[D]. 董彦磊. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2018(03)
- [10]面向大规模信号深度搜索的云平台任务调度与资源组织方法[D]. 刘桂鹏. 国防科技大学, 2017(02)