【摘 要】
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第五代移动通信技术（5G）是近年来通信领域的研究热点,在5G的三大场景之一——海量物联网通信场景中,大规模连接的工业物联网是一个典型通信场景,在这类通信场景中,传感器观察物理过程,并将测量结果传输给远程估计器,从而形成估计值并跟踪源的过程参数,这也被称为远程跟踪系统。在这个系统中,传输调度是物联网设备通信的重要环节,特别地,集中式调度是常常被采用的调度方式,然而在海量物联网中,集中式调度因其信令开
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“信息时效约束下的深空测控通信传输技术研究”； 深圳市科技研发资金基础研究计划“面向空间信息网络的在轨智能压缩与高效适配传输技术研究”；
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第五代移动通信技术（5G）是近年来通信领域的研究热点,在5G的三大场景之一——海量物联网通信场景中,大规模连接的工业物联网是一个典型通信场景,在这类通信场景中,传感器观察物理过程,并将测量结果传输给远程估计器,从而形成估计值并跟踪源的过程参数,这也被称为远程跟踪系统。在这个系统中,传输调度是物联网设备通信的重要环节,特别地,集中式调度是常常被采用的调度方式,然而在海量物联网中,集中式调度因其信令开销大的特点表现出了很大不足,所以,一个信令开销小的基于分布式调度策略的远程跟踪系统有待被研究。因此,本课题聚焦于对远程状态跟踪系统的状态估计性能展开研究,通过优化基于时隙ALOHA的分布式调度策略下节点的信道接入概率（channel access probability,CAP）,使得CAP的选择既能满足较好的状态跟踪效果,又能适用于大规模物联网通信场景。针对基于时隙ALOHA的高斯随机过程的估计误差分析和优化的问题,本文从2个传感器观测两个时空相关高斯随机过程的简单场景入手进行了研究,其中时间相关性是通过最近提出的信息年龄（age of information,Ao I）计算的,Ao I可以用来在接收端处衡量信息老化的程度,因此可以作为度量时间相关性的量。本文利用线性贝叶斯估计全面的分析了基于时隙ALOHA的CAP与平均估计误差的关系,并将分析方法泛化到了多个相关高斯随机过程的通信场景,推导了以最小均方误差（minimum mean squared error,MMSE）为目标函数时的平均估计误差表达式,并通过理论分析和蒙特卡洛仿真相结合的方式表明,CAP与网络的MMSE的关系为阈值型,即当CAP大于或小于该阈值时,系统的估计误差都会增大。因此,存在一个最优CAP,使系统的估计误差最小,通过二维搜索可以找到这个最优值。为了进一步提升时隙ALOHA的估计误差性能,本文在传统的时隙ALOHA的基础上提出了两种基于即时估计误差的分布式调度策略,即基于单一阈值法的固定CAP和基于Sigmoid的动态CAP,使得节点的CAP更加合理地分配,仿真表明估计误差性能得到了提升,并达到了与集中式调度估计误差性能相近的效果,这在一定程度上能缓解传统时隙ALOHA和集中式调度存在的问题。
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目的:基于CT定量分析方法,建立肺部磨玻璃结节恶性程度以及生存情况的预测模型,从而为临床诊断及治疗提供更为准确的数据支撑。方法:通过对收集肺结节患者的临床及病理资料进行回顾性分析,纳入2014年12月至2019年10月期间于安徽医科大学附属省立医院胸外科接受肺切除手术的112例患者,并通过收集纳入患者的肺结节CT影像学资料,对其表征予以定量分析,由2位具有高年资的影像科医生及1位具有高年资的胸外科