随着物联网(IoT, internet of things)基站的部署愈发密集,网络干扰管控的重要性愈发凸显。物联网中,设备常采用随机接入,以分布式的方式接入信道。在海量设备的物联网场景中,节点之间可能会出现严重的干扰,导致网络的吞吐量性能严重下...随着物联网(IoT, internet of things)基站的部署愈发密集,网络干扰管控的重要性愈发凸显。物联网中,设备常采用随机接入,以分布式的方式接入信道。在海量设备的物联网场景中,节点之间可能会出现严重的干扰,导致网络的吞吐量性能严重下降。为了解决随机接入网络中的干扰管控问题,考虑基于协作接收的多基站时隙Aloha网络,利用强化学习工具,设计自适应传输算法,实现干扰管控,优化网络的吞吐量性能,并提高网络的公平性。首先,设计了基于Q-学习的自适应传输算法,通过仿真验证了该算法面对不同网络流量时均能保障较高的网络吞吐量性能。其次,为了提高网络的公平性,采用惩罚函数法改进自适应传输算法,并通过仿真验证了面向公平性优化后的算法能够大幅提高网络的公平性,并保障网络的吞吐性能。展开更多
鄂东罗田县地热资源丰富,发育多处地热田,但对各地热田的系统性研究不足。选取该县4处典型地热田,通过分析地热流体的水化学、C-H-O同位素特征,探讨地热流体的成因和各地热田的相关性。结果表明,区内地热流体属蒸汽型水,水化学类型主要...鄂东罗田县地热资源丰富,发育多处地热田,但对各地热田的系统性研究不足。选取该县4处典型地热田,通过分析地热流体的水化学、C-H-O同位素特征,探讨地热流体的成因和各地热田的相关性。结果表明,区内地热流体属蒸汽型水,水化学类型主要为SO 4-Na·Ca型和SO 4-Ca·Na型;硅焓模型估算地热流体热储温度为144~195℃,冷水混入比例为66.6%~76.3%;C-H-O同位素组成指示地热流体由大气降水补给,年龄为4490~10290 a BP。综合分析认为,区内地热田主要受控于区域性NE向断裂,自东北向西南(白庙河→姚家嘴→许家冲/三里畈地热田),总体表现出地热流体的径流距离、Cl-与Na+浓度、热储温度、化学平衡程度等逐渐升高的特征,推断白庙河、姚家嘴、许家冲地热田属同一地热系统(东安河地热系统)。研究成果对东安河地热系统乃至更大区域的地热资源勘查工作具有指导意义。展开更多
文摘随着物联网(IoT, internet of things)基站的部署愈发密集,网络干扰管控的重要性愈发凸显。物联网中,设备常采用随机接入,以分布式的方式接入信道。在海量设备的物联网场景中,节点之间可能会出现严重的干扰,导致网络的吞吐量性能严重下降。为了解决随机接入网络中的干扰管控问题,考虑基于协作接收的多基站时隙Aloha网络,利用强化学习工具,设计自适应传输算法,实现干扰管控,优化网络的吞吐量性能,并提高网络的公平性。首先,设计了基于Q-学习的自适应传输算法,通过仿真验证了该算法面对不同网络流量时均能保障较高的网络吞吐量性能。其次,为了提高网络的公平性,采用惩罚函数法改进自适应传输算法,并通过仿真验证了面向公平性优化后的算法能够大幅提高网络的公平性,并保障网络的吞吐性能。
文摘鄂东罗田县地热资源丰富,发育多处地热田,但对各地热田的系统性研究不足。选取该县4处典型地热田,通过分析地热流体的水化学、C-H-O同位素特征,探讨地热流体的成因和各地热田的相关性。结果表明,区内地热流体属蒸汽型水,水化学类型主要为SO 4-Na·Ca型和SO 4-Ca·Na型;硅焓模型估算地热流体热储温度为144~195℃,冷水混入比例为66.6%~76.3%;C-H-O同位素组成指示地热流体由大气降水补给,年龄为4490~10290 a BP。综合分析认为,区内地热田主要受控于区域性NE向断裂,自东北向西南(白庙河→姚家嘴→许家冲/三里畈地热田),总体表现出地热流体的径流距离、Cl-与Na+浓度、热储温度、化学平衡程度等逐渐升高的特征,推断白庙河、姚家嘴、许家冲地热田属同一地热系统(东安河地热系统)。研究成果对东安河地热系统乃至更大区域的地热资源勘查工作具有指导意义。
