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D2D 異構網(wǎng)絡技術（即終端直通技術），不需要通過基站或核心網(wǎng)進行數(shù)據(jù)中轉和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數(shù)據(jù)，為突破上述技術瓶頸提供了一種新型的網(wǎng)絡架構。目前，D2D 技術已被IMT-2020（5G）推進組確定為第5代移動通信系統(tǒng)的關鍵技術之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優(yōu)化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數(shù)據(jù)傳輸中對能量效率的優(yōu)化，將使得數(shù)據(jù)傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達，嚴重影響服務質量和用戶體驗。針對4G 智能手機的用戶調查結果表明，只有不到25%的用戶對手機續(xù)航時間表示滿意，手機續(xù)航時間已經(jīng)成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內在關聯(lián)，其研究結果表明，在考慮實際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡單的單調遞減關系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現(xiàn)先單調遞增后單調遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會帶來移動終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對D2D異構網(wǎng)絡頻譜資源復用的復雜場景，將針對能效最優(yōu)的NP難聯(lián)合資源分配問題轉換為用戶偏好下的隨信道狀態(tài)和干擾水平而動態(tài)變化的一對一匹配問題，并通過采用穩(wěn)定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優(yōu)化理論來解決能效優(yōu)化問題。研究結果表明，在保障QoS情況下，相比傳統(tǒng)的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動終端的功率消耗降低200%以上。，本項目的核心研究方向正是將節(jié)能減排戰(zhàn)略方針落實到移動通信的基礎研究領域中，與國家中長期科技發(fā)展方向和國際通信產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展趨勢相一致，將在技術、環(huán)境和經(jīng)濟等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負責人周振宇自參加工作起即投入到異構網(wǎng)絡資源分配、干擾協(xié)調、移動性管理、自組織組網(wǎng)等方面的研究工作中，作為項目負責人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年科學基金項目、北京市自然科學基金青年科學基金項目、北京市優(yōu)秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎和豐富的研究經(jīng)驗。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領域主流期刊發(fā)表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領域旗艦會議發(fā)表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國科學院院士、加拿大科學院院士、英國皇家科學院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領域頂級期刊引用和正面評價。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內僅選拔1 篇）、IEEE 通信協(xié)會綠色通信與計算專委會最佳論文獎（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會議上頒獎） 　　目前擔任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學術期刊的編輯及客座編輯，擔任IEEE ISADS’15 智能電網(wǎng)通信與網(wǎng)絡技術專題研討會聯(lián)合主席，擔任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學術會議的技術委員會委員。在國際標準化方面，擔任IEEE 異構網(wǎng)絡授權/非授權頻譜融合標委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應邀在IEEE 車輛技術協(xié)會旗艦會議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報告（報告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優(yōu)秀人才計劃”，2017 年入選IEEE 高級會員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國國家自然科學基金委項目61601180和61601181，中央高校基礎研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學術振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。

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本發(fā)明公開了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當前網(wǎng)絡信息和用戶信息；兩個用戶需要在通信時長 T 內完成各自的數(shù)據(jù)傳輸，當距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時，用戶 i 在通信時長 T 內使用全部頻譜資源將數(shù)據(jù)量 Di 通過D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時長 T 內使用全部頻譜資源通過 NOMA 方式將數(shù)據(jù)量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數(shù)據(jù)作為強用戶數(shù)據(jù)，基站首先對其進行解碼，然后再解碼用戶 j 的數(shù)據(jù)；本發(fā)明提供的結合 D2D 技術的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統(tǒng)頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統(tǒng)能效。

本發(fā)明公開了一種D2D通信中能效最大化的功率分配方法，在有蜂窩網(wǎng)絡覆蓋的上行場景中，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務質量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的全局能源效率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用MM方法將非凸問題近似為可求解的子優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到子問題的優(yōu)化解。本發(fā)明適用范圍廣，頻譜資源共享模式具有通用性，計算量小，速度快。

本發(fā)明公開了一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務質量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的頻譜效率。在給定蜂窩頻帶資源的情況下，最大化D2D通信的頻譜效率等價于最大化D2D通信的和速率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用凸近似的方法將非凸問題近似為可求解的凸優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到凸問題的優(yōu)化解。本發(fā)明具有收斂速度快，計算量小，易于實現(xiàn)，結果精度高等優(yōu)點。

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使用ZEISS COMET L3D 2 ，就是使用最新的傳感器技術和以項目為導向的軟件進行簡單、可靠的三維數(shù)據(jù)采集。由于系統(tǒng)獨特的靈活性，可以快速、準確地獲取零部件的三維數(shù)據(jù)，極大的擴展了大任務量測量工作的范圍。規(guī)格參數(shù)： 分辨率 2448 x 2050 測量體積 ，單位mm3 測量場 45 45 x 38 x 30 測量場 75 74 x 62 x 45 測量場 100: 118 x 98 x 60 測量場 250: 255 x 211 x 140 測量場 500: 481 x 404 x 250

3D電子心理沙盤 （一）、軟件功能1、3D場景：①提供10個不同樣式的沙箱場景，根據(jù)沙盤主題進行自由選擇，包含草原、沙漠、湖畔、雪地等，沙箱場景與實際沙盤高度逼真。②場景編輯功能：在場景中，可以升降地面，調節(jié)水位高度，改變天氣狀態(tài)，比如晴天、多云、陰天、日出、日落、黃昏、黑天。提供60個地表畫刷，可以對地面進行背景替換和填充。2、3D沙具①10類沙具，包括人物類，動物類，植物類，建筑物類，景觀類，交通運輸類……，其他種類。總計不少于1500個3D沙具。②任一沙具不僅可以進行拖動、旋轉、移動，還可以刪除，同時系統(tǒng)自動記錄沙具編號、名稱、位置。某些動物類沙具可以設置為動態(tài)，如甩尾、踏步、抬頭、眨眼等微動作；沙漠或草原可以有明顯的刮風、下雨天氣。③自定義沙具屬性：管理員可以自定義沙具屬性，支持沙具的左右、上下、大小、發(fā)轉等操作，該屬性能夠為沙具意義分析報告提供參考根據(jù)。 3、可外接硬件：具有支持眼動儀的接口。支持眼動追蹤功能：系統(tǒng)預留外接眼動儀接口，一旦鏈接眼動儀即可實時記錄游戲者沙盤制作過程中眼動注視情況，回放時可以與沙盤畫面同步呈現(xiàn)，給老師提供眼動信息作為咨詢參考依據(jù)。對于心理沙盤游戲過程中的眼動與心理分析及研究提供客觀性數(shù)據(jù)支持。【眼動儀非標配】 4、沙盤環(huán)境操作與設置①通過地形編輯器（地形刷）對場景地形進行上升（凸起造山）、下降（洼陷造湖）、平坦（回填復原）等創(chuàng)造性制作場景，也可以通過控件進行地表切換（變色、草地沙地雪地等地形變換、調整明亮度），進行地形填充與批量化場景創(chuàng)設。②多種天氣切換：晴天、多云、陰天、日出、日落、黃昏、黑天等天氣與時間設置控件，將選擇后的場景更加豐富多彩。③水面設置具有調整水位高低、風吹波浪、水面渾濁、風向角度等4個功能，讓場景中的水面更具生氣。④根據(jù)不同來訪者自己的愛好與心理偏向，提供40多種場地顏色切換功能。 5、加載功能。將一次沙盤制作分為若干次，每次均在上次基礎上進行沙盤制作，適合多次連續(xù)咨詢。6、回放功能。系統(tǒng)提供實時回放，將沙盤制作過程重新呈現(xiàn)，可以作為學習資料進行存檔留存。 7、報告功能。 ①自動出具心理沙盤分析報告，報告內容分為基本信息、來訪者評價、作品截圖、移動/擺放列表、沙具使用數(shù)量統(tǒng)計圖、沙具意義分析、沙具布局熱點圖、不同象限眼動注視分布圖(加載眼動儀則呈現(xiàn)，不加載不呈現(xiàn))、整體分析記錄表等信息。沙盤組織者可以對其中的內容進行編輯。②沙盤報告是根據(jù)內部沙具意像智能化出具，是千人千面的智能動態(tài)化（非套用靜態(tài)模板）。

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