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林世俊

作品数：54 被引量：0H指数：0
供职机构：厦门大学更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 54篇中文专利

领域

  • 9篇电子电信
  • 8篇自动化与计算...

主题

  • 23篇蜂窝
  • 17篇能耗
  • 16篇通信
  • 15篇资源分配
  • 15篇网络
  • 10篇中继
  • 10篇系统能耗
  • 9篇信道
  • 8篇能耗优化
  • 8篇网络编码
  • 8篇物理层
  • 8篇物理层网络编...
  • 8篇层网络
  • 7篇最小化
  • 6篇中继选择
  • 6篇上网
  • 6篇损耗
  • 6篇通信系统
  • 6篇吞吐
  • 6篇吞吐量

机构

  • 54篇厦门大学

作者

  • 54篇林世俊
  • 50篇石江宏
  • 10篇陈辉煌
  • 6篇谢剑敏
  • 6篇刘文涛
  • 2篇江峰
  • 2篇洪学敏

年份

  • 6篇2024
  • 4篇2023
  • 3篇2022
  • 1篇2021
  • 9篇2020
  • 5篇2019
  • 5篇2018
  • 6篇2017
  • 4篇2016
  • 4篇2015
  • 2篇2014
  • 2篇2013
  • 2篇2012
  • 1篇2011
共 54 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种用于GPS信号捕获算法的分段相关累加方法
本发明公开了一种用于GPS信号捕获算法的分段相关累加方法，其特征在于设定匹配滤波块的长度作为I路、Q路寄存器块和本地C/A码寄存器块的长度，同时利用一系列除法判别的结果将得到的分段相关数据进行储存，最后输出至后级的FFT...
林世俊石江宏陈辉煌
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一种基于博弈论的D2D通信的能耗优化方法
本发明一种基于博弈论的D2D通信能量的优化方法，采用博弈论的思想，将D2D传输链路理解成为博弈游戏的参与者，每条D2D传输链路只知道自己和哪条蜂窝上行链路的配对信息，而不知道其他D2D传输链路和哪条蜂窝上行链路的配对信息...
林世俊刘文涛石江宏
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一种多蜂窝下的D2D通信的能耗优化方法
本发明公开了一种多蜂窝下的D2D通信的能耗优化方法，将优化问题分解为两个子问题，即蜂窝内的能耗优化和蜂窝间的干扰控制，先根据当前蜂窝间的干扰对单个目标蜂窝进行优化，再根据优化后目标蜂窝对其他蜂窝的干扰依次优化剩余的单蜂窝...
林世俊刘文涛石江宏
一种动态MEC网络中迁移决策与资源分配的联合优化方法
本发明涉及一种动态MEC网络中迁移决策和资源分配的联合优化方法，通过Lyapunov框架将长期问题转化为每个时隙下的确定性问题，涉及服务器选择，发射功率和服务器资源分配的优化。首先根据拉格朗日对偶分解得到给定服务器选择下...
林世俊朱凯歌石江宏
一种基于中继选择的D2D蜂窝通信系统能耗优化方法
本发明涉及一种基于中继选择的D2D蜂窝通信系统能耗优化方法，其通过将D2D蜂窝通信系统中的D2D用户与蜂窝用户组成多个联盟，然后比较多个联盟中的D2D用户直通和带中继所需的能耗，选择最低能耗组，最低能耗组的D2D用户的通...
江峰林世俊石江宏
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一种IoT网络的子信道资源分配方法
本发明涉及一种IoT网络的子信道资源最优分配方法，其通过研究将子信道合理分配给认证用户，并使IoT通信链路合理复用子信道，来最优化传输速率。即本发明将子信道资源合理分配给IoT通信链路和认证用户，使得在保证认证用户传输速...
林世俊刘俊威石江宏
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一种双向中继网络下的能量优化方法
本发明一种双向中继网络下的能量优化方法，将能量消耗转化为分段规划的求和问题，当问题为凸时，采用传统的凸优化的方法进行优化，当凸条件不满足时，先给定传输功率，得到最优的信噪比阈值；然后基于最优的信噪比阈值，采用迭代算法寻找...
林世俊石江宏
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一种用于GPS信号捕获算法的分段相关累加方法
本发明公开了一种用于GPS信号捕获算法的分段相关累加方法，其特征在于设定匹配滤波块的长度作为I路、Q路寄存器块和本地C/A码寄存器块的长度，同时利用一系列除法判别的结果将得到的分段相关数据进行储存，最后输出至后级的FFT...
林世俊石江宏陈辉煌
一种单蜂窝下D2D通信的能耗优化方法
本发明一种单蜂窝下D2D通信的能耗优化方法，提出了一种基于二分图最优匹配的D2D用户资源分配策略，在不超过系统容量的前提下，选择合适的时间，选择合适的蜂窝链路与D2D传输链路配对，使得系统能耗最优化；通过实验表明，基于匈...
林世俊刘文涛石江宏
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基于统计的捕获判别方法
本发明公开了一种基于统计的捕获判别方法，其特征在于：将接收得到的卫星信号取其部分，并分为相邻的多个数据段，数据段长度大于卫星信号中伪码序列的周期；然后对全部数据段分别进行捕获处理，每一个数据段得到一个最高相关峰值，将该最...
林世俊石江宏陈辉煌
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