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LTE的上下行调度算法将被介绍。

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简介:
华为公司提供的关于LTE系统上下行资源调度算法的课程讲义,对基站的MAC层资源调度策略进行了较为详尽的阐述和介绍。

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  • LTE
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    本文介绍了LTE通信系统中上行链路与下行链路的关键调度算法原理及其应用,旨在为读者提供理论基础和技术细节。 华为公司的关于LTE系统上下行资源调度算法的课程讲义详细介绍了基站MAC层的资源调度算法。
  • 关于LTE中RRC简要
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    本文将对LTE网络中的无线资源控制(RRC)层进行简明扼要的概述,包括其主要功能、状态和过程。 RRC子层协议的整体介绍包括其功能概述以及不同状态的详细解释。RRC(无线资源控制)子层是移动通信系统中的关键部分,负责管理用户设备与网络之间的连接。它支持两种主要模式:空闲模式和连接模式。 在空闲模式下,UE(用户设备)不直接与网络建立数据传输路径;而在连接模式中,则保持持续的数据链路以确保快速响应服务请求。 RRC子层还涉及多个重要过程: 1. 小区选择:确定初始接入小区。 2. 小区重选:在不同条件下切换至更优的小区。 3. RRC连接建立:实现UE与网络之间的通信初始化。 4. 重新配置(重配)过程:更新已存在的无线资源设置,以适应变化的服务需求或环境条件。 5. 切换操作:当移动性要求改变服务小区时执行。
  • 关于LTE中QoS研究
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    本文深入探讨了在LTE网络环境下提高服务质量(QoS)的关键技术——特别是针对不同业务需求设计和优化QoS调度算法。通过分析现有算法的优点与不足,并提出改进策略,旨在为用户提供更加稳定、高效的无线通信体验。 本段落详细介绍了LTE中的QoS调度算法,并进行了相应的仿真分析。
  • 加密:Present
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    Present算法是一种轻量级块密码算法,适用于资源受限的设备。它以简洁的设计和高效的加解密处理能力而著称,在物联网等领域应用广泛。 在当今的信息科技领域里,轻量级加密算法是专门为了满足资源受限环境需求而设计的重要技术之一。其中,PRESENT是一种特别针对此类需求的块加密算法,在物联网(IoT)、RFID标签及传感器网络等小型计算设备广泛应用背景下显得尤为重要。这些设备需要能够在极其有限的硬件和能耗条件下执行有效的加密操作;然而传统如AES这样的强大加密标准并不适合这种极端环境。 为了填补这一空白,研究人员开发了PRESENT加密算法。本段落详细阐述了该算法的设计理念、特点以及实现步骤,并强调其在设计过程中既保证安全性又追求高效性以适应RFID标签和传感器网络等超轻量级应用场景的需求。 这个算法由一组来自不同国家的研究人员合作完成:包括德国波鸿鲁尔大学信息技术安全学院的A.Bogdanov, L.R.Knudsen, G.Leander, C.Paar 和 A.Poschmann,丹麦技术大学的Lars R. Knudsen和C.Vikkelsoe,以及法国电信R&D 的M.J.B. Robshaw、Y.Seurin和C.Vikkelsoe。 算法背景及优势: 论文摘要部分指出,在AES确立之后,新的块加密算法的需求显著减少。尽管如此,AES并不适合RFID标签或传感器网络这类极端受限环境中的应用需求,因此设计一种既能满足硬件限制又能保持高安全性的超轻量级块加密算法变得尤为重要。 目标与应用场景: PRESENT算法的目标是创建一个针对硬件优化的块加密解决方案,特别注重在面积和功耗方面的考量。同时,在确保数据安全性的同时实现高效的硬件性能要求。文中提到该设计借鉴了DES的经典工作方法,并结合Serpent(一种AES候选者)的优点,以保证安全性的前提下进一步优化了算法。 应用场景: 这种类型的加密技术尤其适用于极小的计算设备中,这些设备不仅在消费品领域广泛使用,还构成了隐形通信基础设施的一部分。由于资源极其有限,因此需要一个全新的适应硬件和能源限制的加密方案来满足其需求。 创新点: PRESENT通过结合经典加密原理与最新的硬件优化技术,解决了以往算法在受限环境下的不足之处。特别是在确保安全性的基础上实现了高效的硬件性能表现,这通常被认为是相互矛盾的目标。该算法采用了1570 GE(等效门)的技术参数,在轻量级领域内达到了领先的紧凑型流密码标准。 实现细节: 尽管文档中没有提供具体的代码实现,但详细描述了其具体步骤包括比特操作、密钥扩展机制和轮函数的实施过程等内容,确保每一步设计都被清晰地阐述出来以保证解释上的完整性和通顺性。 通过本段落介绍可以看出PRESENT算法在资源受限设备中的实际应用价值,并且它展示了传统与现代技术结合下的加密原理创新。此外,这项研究还体现了密码学领域为了适应新的环境需求而不断进步的特性,对于安全工程师和密码学者来说具有很高的参考意义。
  • FCFS进程
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    FCFS(先来先服务)是一种基本的进程调度算法,按照进程到达的先后顺序进行调度。该方法简单直接,但可能造成响应时间长和资源利用率低的问题。 我对自己的程序很有信心,并附上了详细的说明书以供参考。该程序采用先来先服务的FCFC原则。
  • SURF详解
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    简介:本文详细解析了SURF(Speeded Up Robust Features)算法,包括其基础理论、关键步骤及应用场景,旨在帮助读者全面理解并掌握这一高效的计算机视觉特征检测技术。 本段落将详细介绍SURF算法,并首先介绍SIF算法。随后会讲解SURF算法及其效果图。
  • SIFT(中文)
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    SIFT算法是一种计算机视觉技术,用于检测和描述图像中的关键特征点,广泛应用于物体识别、目标跟踪及图片拼接等领域。 SIFT算法由D.G.Lowe在1999年提出,并于2004年进行了完善总结。随后,Y.Ke对该算法的描述子部分进行了改进,使用PCA替代了直方图的方式。 SIFT的主要思想是:它是一种用于提取局部特征的方法,在尺度空间中寻找极值点来获取位置、尺度和旋转不变量的信息。 SIFT算法具有以下主要特点: a) SIFT特征作为图像的局部特性,对旋转、缩放以及亮度变化保持不变性,并且对于视角改变、仿射变换及噪声也能提供一定的稳定性。 b) 具有良好的独特性和丰富的信息含量,在大规模特征数据库中能够实现快速准确匹配。 c) 产生大量的SIFT特征向量,即使针对少数物体也是如此。 d) 实现速度快,经过优化的算法甚至可以达到实时处理的要求。 e) 扩展性强,易于与其他类型的特征向量结合使用。
  • LLL应用与
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    LLL算法是一种在计算机科学和数论中广泛应用的高效晶格缩减算法,用于近似解决最短向量问题等难题,在密码学、优化以及组合技术等领域发挥重要作用。 LLL算法介绍详尽清晰,涵盖了该算法的背景、基础理论及其实现方法,并探讨了其广泛应用场景,非常值得学习与研究,欢迎阅读了解。
  • LTE OFDM峰均比(PAR)基本原理
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    本文章介绍了在LTE系统中OFDM技术所面临的峰均功率比(PAR)问题的基本概念、其重要性以及它对系统性能的影响。 峰均比(PAR)指的是在OFDM信号的时域上,当N路正交子载波信号同时以最大值且同极性叠加产生峰值功率时,该峰值与平均功率的比例。PAPR大小受子载泽数量N的影响,在N较大时,例如当N=1024时,峰均比可以达到30dB。 OFDM系统中的高PAPR对发送端的功率放大器提出了更高的线性度要求,并且会降低功放效率。因此,如何有效地减少OFDM信号的峰均比对于改善系统的性能和控制成本具有重要意义。