一种基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法

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第三代合作伙伴计划(3GPP)模式4提供了一种直连通信的接入方式,以支持车联网C-V2X应用。然而由于V2X网络动态变化的业务负载和车辆移动性导致信道质量不稳定,加剧了传输过程中分组碰撞问题。为了满足高可靠低时延的V2X通信需求,该文针对动态负载环境下的高效分布式资源分配策略,提出一种预留-重用联合的Q学习型半持续调度(RRC-QSPS)算法。该文首先对模式4中现有的半持续调度(SPS)算法分组碰撞问题进行理论建模,分析了影响碰撞概率的关键参数,继而提出了动态业务环境下车辆智能体的强化Q学习模型,建
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传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。本文针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明:时空地理加权
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针对大气可降水量(Precipitable Water Vapor, PWV)精细化过程中插值算法的选取,本文系统性地分析了线性插值三角网法、克里金插值法、空间反距离(Inverse Distance Weighting , IDW)插值法3种方法,并提出了顾及GNSS水汽特性和站间距离的优化IDW插值方法。该方法通过分析GNSS站点距离与大气水汽分布特性对插值结果的影响,进而对插值参数进行优化,
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