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河北深泽方言中的“V-X-C”动趋式
1
作者
曹庆改
《中国语言文学研究》
CSSCI
2017年第2期26-34,共9页
深泽方言＂V-X-C＂动趋式普遍存在于口语中。其与趋向补语＂来、去、走、跑＂搭配时,＂表示使物体移动＂的动词表现出的组合能力最强,其次是＂表示躯体、物体运动＂和＂表示比喻用法＂的动词,＂趋向动词＂类词语与趋向补语的组合能力最弱。
关键词
深泽方言
动趋式
“
v
-
x
-
c
”
否定形式
句法功能
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职称材料
5G蜂窝车联网(C-V2X)资源分配优化与性能评估
被引量：
3
2
作者
洪莹
沙宇晨
+2 位作者
丁飞
陈竺
张登银
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期346-354,共9页
为改善蜂窝车联网(C-V2X)频谱利用效率,提出了一种针对系统下行吞吐量最大化、并保证车对车通讯(V2V)链路连接性的资源分配算法。定义蜂窝车联网信道模型,在最大发射功率、中断概率等约束条件下建立优化模型并对其进行分步求解,采用二...
为改善蜂窝车联网(C-V2X)频谱利用效率,提出了一种针对系统下行吞吐量最大化、并保证车对车通讯(V2V)链路连接性的资源分配算法。定义蜂窝车联网信道模型,在最大发射功率、中断概率等约束条件下建立优化模型并对其进行分步求解,采用二分图最佳匹配(KM)算法动态调度信道资源,实现C-V2X通信系统中车辆到路边设施(V2I)下行链路与V2V链路之间动态分配网络资源,最后通过不同交通场景评估算法的优化性能。结果表明:本算法经7次迭代后进入稳态,在保证V2V链路连接性条件下实现了V2I链路资源的优化分配,下行链路频谱效率相较于贪心算法平均提升3.5%以上。
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关键词
智慧交通
蜂窝车联网(
c
-
v
2
x
)
v
2
x
通信
车对车通讯(
v
2
v
)
资源分配
吞吐量
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职称材料
面向C-V2X通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法
被引量：
8
3
作者
陈成瑞
孙宁
+1 位作者
何世彪
廖勇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2687-2693,共7页
为了在不显著提升计算复杂度的情况下,有效提升通信系统的误码率(BER)性能,利用深度学习在数据处理方面的强大能力,提出一种面向基于蜂窝网络的车联网(C-V2X)通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法——V-EstEqNet。与传统算法分...
为了在不显著提升计算复杂度的情况下,有效提升通信系统的误码率(BER)性能,利用深度学习在数据处理方面的强大能力,提出一种面向基于蜂窝网络的车联网(C-V2X)通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法——V-EstEqNet。与传统算法分两个阶段分别进行信道估计与均衡不同,V-EstEqNet将通信系统接收机中的信道估计与信道均衡进行联合考虑,并利用深度学习网络直接对接收数据进行校正和恢复,无须进行显式的信道估计环节即可完成信道均衡。具体而言,首先利用大量的接收数据对网络进行离线训练,使网络学习到叠加在接收数据中的信道特性;然后利用该特性恢复原始的发送数据。仿真实验结果表明,在不同的速度场景下,所提算法可以更加有效地追踪信道特性;同时,相较于传统信道估计算法(最小二乘法(LS)和线性最小均方误差法(LMMSE))配合传统信道均衡算法(迫零(ZF)均衡算法和最小均方误差(MMSE)均衡算法),所提算法在低速环境下有最高有6dB的BER增益,在高速环境下最高有9dB的BER增益。
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关键词
车联网
基于蜂窝网络的车联网
信道估计
信道均衡
深度学习
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职称材料
基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法
被引量：
2
4
作者
夏小涵
蔡超
+3 位作者
邱佳慧
杨静远
张香云
肖然
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期210-221,共12页
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这...
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistical information grid,STING)的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost)进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。
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关键词
蜂窝车联网
统计信息网格聚类
指纹定位
极端梯度提升
稀疏栅格优化
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职称材料
题名
河北深泽方言中的“V-X-C”动趋式
1
作者
曹庆改
机构
河北师范大学文学院
河北体育学院
出处
《中国语言文学研究》
CSSCI
2017年第2期26-34,共9页
文摘
深泽方言＂V-X-C＂动趋式普遍存在于口语中。其与趋向补语＂来、去、走、跑＂搭配时,＂表示使物体移动＂的动词表现出的组合能力最强,其次是＂表示躯体、物体运动＂和＂表示比喻用法＂的动词,＂趋向动词＂类词语与趋向补语的组合能力最弱。
关键词
深泽方言
动趋式
“
v
-
x
-
c
”
否定形式
句法功能
分类号
H172.1 [语言文字—汉语]
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职称材料
题名
5G蜂窝车联网(C-V2X)资源分配优化与性能评估
被引量：
3
2
作者
洪莹
沙宇晨
丁飞
陈竺
张登银
机构
南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室
南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期346-354,共9页
基金
工业和信息化部产业技术基础公共服务平台项目(2019-00892-3-1)
江苏省产业前瞻与关键核心技术(重点项目)(BE2019004-3)
江苏省研究生科研创新计划(KYCX23_1054,KYCX23_1058)。
文摘
为改善蜂窝车联网(C-V2X)频谱利用效率,提出了一种针对系统下行吞吐量最大化、并保证车对车通讯(V2V)链路连接性的资源分配算法。定义蜂窝车联网信道模型,在最大发射功率、中断概率等约束条件下建立优化模型并对其进行分步求解,采用二分图最佳匹配(KM)算法动态调度信道资源,实现C-V2X通信系统中车辆到路边设施(V2I)下行链路与V2V链路之间动态分配网络资源,最后通过不同交通场景评估算法的优化性能。结果表明:本算法经7次迭代后进入稳态,在保证V2V链路连接性条件下实现了V2I链路资源的优化分配,下行链路频谱效率相较于贪心算法平均提升3.5%以上。
关键词
智慧交通
蜂窝车联网(
c
-
v
2
x
)
v
2
x
通信
车对车通讯(
v
2
v
)
资源分配
吞吐量
Keywords
intelligent transportation
v
ehi
c
le-to-e
v
erything(
v
2
x
)
c
ellular-
v
2
x
(
c
-
v
2
x
)
resour
c
e allo
c
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throughput
分类号
TN919.2 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
面向C-V2X通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法
被引量：
8
3
作者
陈成瑞
孙宁
何世彪
廖勇
机构
重庆工程学院电子信息学院
重庆大学微电子与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2687-2693,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61501066)
重庆市自然科学基金资助项目(cstc2019jcyj-msxmX0017)。
文摘
为了在不显著提升计算复杂度的情况下,有效提升通信系统的误码率(BER)性能,利用深度学习在数据处理方面的强大能力,提出一种面向基于蜂窝网络的车联网(C-V2X)通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法——V-EstEqNet。与传统算法分两个阶段分别进行信道估计与均衡不同,V-EstEqNet将通信系统接收机中的信道估计与信道均衡进行联合考虑,并利用深度学习网络直接对接收数据进行校正和恢复,无须进行显式的信道估计环节即可完成信道均衡。具体而言,首先利用大量的接收数据对网络进行离线训练,使网络学习到叠加在接收数据中的信道特性;然后利用该特性恢复原始的发送数据。仿真实验结果表明,在不同的速度场景下,所提算法可以更加有效地追踪信道特性;同时,相较于传统信道估计算法(最小二乘法(LS)和线性最小均方误差法(LMMSE))配合传统信道均衡算法(迫零(ZF)均衡算法和最小均方误差(MMSE)均衡算法),所提算法在低速环境下有最高有6dB的BER增益,在高速环境下最高有9dB的BER增益。
关键词
车联网
基于蜂窝网络的车联网
信道估计
信道均衡
深度学习
Keywords
v
ehi
c
le to E
v
erything(
v
2
x
)
c
elluar-
v
2
x
(
c
-
v
2
x
)
c
hannel estimation
c
hannel equalization
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法
被引量：
2
4
作者
夏小涵
蔡超
邱佳慧
杨静远
张香云
肖然
机构
中国联合网络通信有限公司智网创新中心
生态环境部核与辐射安全中心
爱立信(中国)通信有限公司
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期210-221,共12页
基金
国家自然科学基金(No.62071031)
国家重点研发计划(No.2018YFB1600600)资助。
文摘
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistical information grid,STING)的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost)进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。
关键词
蜂窝车联网
统计信息网格聚类
指纹定位
极端梯度提升
稀疏栅格优化
Keywords
c
ellular-
v
2
x
(
c
-
v
2
x
)
statisti
c
al information grid(STING)
fingerprint posi-tioning
e
x
treme gradient boosting(
x
GBoost)
sparse grid optimization
分类号
TN913 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
河北深泽方言中的“V-X-C”动趋式
曹庆改
《中国语言文学研究》
CSSCI
2017
0
下载PDF
职称材料
2
5G蜂窝车联网(C-V2X)资源分配优化与性能评估
洪莹
沙宇晨
丁飞
陈竺
张登银
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
3
面向C-V2X通信的基于深度学习的联合信道估计与均衡算法
陈成瑞
孙宁
何世彪
廖勇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
8
下载PDF
职称材料
4
基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法
夏小涵
蔡超
邱佳慧
杨静远
张香云
肖然
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
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