Ericsson切换算法研究
《2024年E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》范文
《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》篇一一、引言随着科学技术的飞速发展，大规模线性方程组的求解问题在众多领域中显得尤为重要。
GMRES（Generalized Minimum Residual）算法作为一种高效的迭代求解方法，在解决这类问题时具有广泛的应用。
而E-变换GMRES(m)算法则是在传统GMRES 算法的基础上进行优化与改进的一种算法。
本文将对E-变换GMRES(m)算法的研究及其在各领域的应用进行深入探讨。
二、E-变换GMRES(m)算法的原理与特点1. 算法原理E-变换GMRES(m)算法是一种基于Krylov子空间的迭代算法，它通过构建一系列与原系数矩阵相关的Krylov子空间，并在这些子空间中寻找最小残量的解。
与传统GMRES算法相比，E-变换GMRES(m)算法在迭代过程中引入了E-变换，从而提高了算法的收敛速度和求解精度。
2. 算法特点（1）高效性：E-变换GMRES(m)算法在迭代过程中能够快速收敛，大大减少了求解大规模线性方程组所需的时间。
（2）稳定性：该算法在求解过程中具有较好的稳定性，能够有效地处理病态矩阵问题。
（3）灵活性：E-变换GMRES(m)算法可以灵活地应用于各种不同的问题，如线性系统求解、偏微分方程的数值求解等。
三、E-变换GMRES(m)算法的数学基础与实现1. 数学基础E-变换GMRES(m)算法的数学基础包括线性代数、数值分析、矩阵理论等。
这些基础知识为算法的推导和实现提供了坚实的理论支撑。
2. 实现步骤（1）构建Krylov子空间：根据原系数矩阵和初始向量，构建一系列与原系数矩阵相关的Krylov子空间。
（2）E-变换：在每个Krylov子空间中引入E-变换，以提高算法的收敛速度和求解精度。
（3）求解最小残量：在经过E-变换的Krylov子空间中寻找最小残量的解。
（4）迭代更新：根据求解结果更新迭代过程，直至满足收敛条件或达到最大迭代次数。
开启爱立信3算法优化切换
开启爱立信3算法优化切换
于淑云
【期刊名称】《中国新通信》
【年(卷),期】2010()15
【摘要】Ericsson的Locating算法中包括Ericsson1和Ericsson3两种算
法,Ericsson1算法是基于GSM规范标准,它可以使用信号强度或路径损耗或两种同时来作为切换的判决条件;Ericsson3算法是爱立信公司在R7开始自发研究的一套定位算法,其设计思想是减少一些不必要的强信号切换,从而减少总切换数、减少切换掉话。
它只考虑信号强度来作为切换的判决,是一种简化的算法。
【总页数】4页(P29-32)
【关键词】算法;切换
【作者】于淑云
【作者单位】河北移动通信有限公司廊坊分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN925.93
【相关文献】
1.基于实时动态迟滞的LTE-R切换算法优化研究 [J], 杜涛;陈永刚;李德威
2.基于遗传禁忌算法优化的模糊神经网络垂直切换算法 [J], 郭强;朱若函;张晓萌
3.如何开启动态软切换降低CDMA1X语音软切换因子 [J], 杨明霞
4.基于功率-距离的LTE-R切换算法优化研究 [J], 陈永刚;杜涛;王攀琦;戴乾军
5.基于RBF神经网络的LTE-R切换算法优化 [J], 苏佳丽; 伍忠东; 丁龙斌; 朱婧因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Ericssion的切换算法说明
爱立信切换算法说明1爱立信切换算法概述爱立信网络的切换分为以下几种类型：切换类型有：1、更好小区切换a、往低层切换（即优先级更高）的切换b、在同层间的更好小区切换（切换主要基于信号强度大小）c、往高层切换（即优先级更低）的切换2、紧急切换a、质量差紧急切换(质量差紧急切换时，只用基本排序中的队列进行切换，不进行网络和分层网的调整）b、TA过远紧急切换3、O/U同心圆的切换(Overlaid/Underlaid subcell change)4、小区内切换(Intra-cell)5、快速移动的处理6、负荷分担(Cell Load Sharing)Ericssion切换算法的核心是“更好小区切换”，也就是往比服务小区更好的邻小区进行切换。
没有所谓的电平触发门限，也没有边缘切换的概念。
更好小区是相对于服务小区来说的，在K算法中，更好的定义由参数KHYST来定义，KHYST一般定义3－5dB,说明更好小区是比服务小区信号高3－5dB的小区，当更好小区始终排在服务区前面持续4-5秒钟后，即发生更好小区切换，其中4-5秒钟时间是系统设定的，在参数配置中不能修改时间长度。
因为移动通信网络结构的日益复杂，双频网络的引入，在更好小区切换中引入了分层设置的概念，该概念是基于网络覆盖的分层覆盖。
在一个大城市移动网络中，一般会有三种不同类型的小区，一种是大宏蜂窝小区，用于大面积的室外全覆盖（900M宏蜂窝小区），一种是小宏蜂窝小区，用于热点区域的话务吸收覆盖用（1800M宏蜂窝小区），一种是微蜂窝小区，用于室内覆盖用。
Ericssion针对该网络结构，设计了分层网络概念，不同的层拥有不同的优先级，在不同层间的切换有单独的参数控制。
分层网络中，layer1的优先级最高，为微蜂窝，layer2为次，主要是1800M 宏蜂窝小区，layer3优先级最低，为900M宏蜂窝小区。
层间切换门限由以下参数定义：LAYERTHR和LAYERHYST。
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换原理及应用希尔伯特变换是数学中一个重要的变换原理，它在信号处理、图像处理、量子力学等领域都有着广泛的应用。
希尔伯特变换的核心思想是将一个实函数转换为另一个实函数，通过这种变换可以方便地处理信号的相位信息。
下面我们将详细介绍希尔伯特变换的原理及其在不同领域的应用。
希尔伯特变换原理主要是通过对原始信号进行傅里叶变换，然后将其频谱中的负频率部分置零，最后再进行逆傅里叶变换得到希尔伯特变换。
希尔伯特变换的一个重要性质是在频域中将信号的相位信息提取出来，因此在信号处理中常常用于分析信号的瞬时特性。
在信号处理领域，希尔伯特变换常用于分析非平稳信号，例如音频信号、心电图等。
通过希尔伯特变换可以得到信号的瞬时频率、瞬时幅度等信息，从而更好地理解信号的特性。
另外，希尔伯特变换还可以用于信号的包络提取、调制识别等应用。
在图像处理领域，希尔伯特变换也有着重要的应用。
通过希尔伯特变换可以得到图像的相位信息，进而实现图像的边缘检测、纹理分析等功能。
希尔伯特变换在图像处理中还可以用于图像增强、图像压缩等方面。
在量子力学领域，希尔伯特变换是量子力学中的基本工具之一。
通过希尔伯特变换可以将量子态表示为希尔伯特空间中的矢量，在量子力学中希尔伯特变换有着重要的数学意义。
总的来说，希尔伯特变换是一种非常重要的数学工具，它在信号处理、图像处理、量子力学等领域都有着广泛的应用。
通过希尔伯特变换可以方便地处理信号的相位信息，实现信号的分析、处理和识别。
希尔伯特变换的原理相对简单，但在实际应用中却有着丰富的应用场景，对于提高数据处理的效率和准确性具有重要意义。
希尔伯特变换的研究对于推动数学、物理、工程等领域的发展都具有着积极的意义。
ERICSSON3算法原理及优化
截至7月14日，共在14个BSC中 实施ERICSSON3算法。
路面测试效果明显
统计掉话率基本不变
1.0%
0.60%
0.40%
0.20%
0.00% 6-4 6-5 6-6 6-7 6-8 6-9 7-9 7-10 7-11 7-12 7-13 7-14
含切换掉话率
不含切换掉话率
3. 算法的优势在于设定一个信号强度的基准HYSTSEP，当服务小 区的信号强度高于或低于这个基准时，可以使用不同的迟滞值， 更为灵活。
现网ERICSSON3算法调整原则
BSC挑选原则
优先选没有换层小区的BSC即所有小区的MSRXSUFF均一致(=20)； MSRXSUFF<>20的小区比例超过10%的BSC不建议开启E3算法；
HYSTSEP设置
上行干扰ICMBAND4和ICMBAND5的比例超过50%小区:70； 室内覆盖、室外非道路站:75； 覆盖道路的室外GSM900:75~80； 覆盖道路的室外GSM1800:80~85； 室外宏蜂窝和街道站设置值需根据之前拉网测试中的切换前 电平来确定。
(取切换前电平分布在80%以上的电平值，如某次拉网测试中 80%的切换前电平在-80dBm以上，则取HYSTSEP=80，以 此类推。
2. 更重要的一点：可根据信号强度门限选择不同的切换迟滞参数。 参数HYSTSEP指定服务小区的信号强度是高还是低。 -当下行接收信号强度小于HYSTSEP，使用迟滞值 LOHYST； -当下行接收信号强度大于HYSTSEP，使用迟滞值 HIHYST(相对较大，目的是为了减少强信号下不必要的 切换)；
现网ERICSSON3算法调整原则
HIHYST/ LOHYST设置
LOHYST=MIN(3,原来的KHYST)； HIHYST设置如下： 涉及到地铁站邻区关系：
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换原理及应用一、引言希尔伯特变换是一种经典的数学工具，具有广泛的应用领域。
本文将深入介绍希尔伯特变换的原理及其在不同领域的应用。
二、希尔伯特变换原理希尔伯特变换是一种线性积分变换，它是将一个实函数转换为另一个复函数的过程。
希尔伯特变换的主要思想是通过引入一种称为“解析信号”的复函数，来描述原始信号的相位和幅度信息。
希尔伯特变换可表示为：H(f)(t)=1π⋅P.V.∫f(x)t−x∞−∞dx其中，H(f)(t)表示函数f(t)的希尔伯特变换，P.V.表示柯西主值，∫表示积分。
三、希尔伯特变换的应用希尔伯特变换在信号处理、图像处理、通信等领域有着重要的应用。
下面将具体介绍希尔伯特变换在不同领域的应用。
3.1 信号处理在信号处理中，希尔伯特变换常用于提取原始信号的包络信息。
通过对原始信号进行希尔伯特变换，可以得到解析信号，然后从解析信号中提取包络。
这在音频处理、振动分析等领域有着重要的应用。
3.2 图像处理希尔伯特变换在图像处理中也有广泛的应用。
通过对图像进行希尔伯特变换，可以提取图像的边缘信息，并用于图像分割、目标识别等任务。
希尔伯特变换在图像处理中的具体应用包括图像增强、边缘检测等。
3.3 通信在通信领域，希尔伯特变换常被用于信号调制和解调中。
通过对信号进行希尔伯特变换，可以得到解调信号的相位信息，从而实现信号的解调。
希尔伯特变换在调频调相通信系统中具有重要的作用。
四、希尔伯特变换的优缺点希尔伯特变换作为一种强大的数学工具，有着许多优点，但也存在一些缺点。
4.1 优点•希尔伯特变换能够提取出信号的相位和幅度信息，对于研究信号的时频特性非常有用。
•希尔伯特变换具有线性性质，可以方便地与其他信号处理算法结合使用。
•希尔伯特变换可以应用于各种类型的信号，具有较广泛的适用性。
4.2 缺点•希尔伯特变换对噪声比较敏感，当信号中存在较强的噪声时，变换结果可能会受到严重干扰。
•希尔伯特变换计算量较大，对于大规模信号处理任务，可能需要较长的计算时间。
《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》范文
《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》篇一一、引言随着科学计算领域的发展，大型线性方程组的求解成为许多科学研究与技术应用中的关键环节。
其中，GMRES算法作为一种广泛应用的迭代算法，能够高效地求解线性系统的解集问题。
近年来，通过引入E-变换，GMRES算法的性能得到了进一步的提升。
本文将详细研究E-变换GMRES(m)算法的原理、特性及其在各类问题中的应用。
二、E-变换GMRES(m)算法原理GMRES算法是一种基于Arnoldi过程的方法，它能够通过Arnoldi过程生成一组列向量来逼近原线性系统的解。
然而，当处理大规模或特殊结构的线性系统时，传统的GMRES算法可能会面临收敛速度慢、数值稳定性差等问题。
针对这些问题，研究者提出了E-变换GMRES算法。
E-变换GMRES(m)算法通过引入E-变换矩阵，优化了Arnoldi过程。
该矩阵可以有效地调整Arnoldi过程产生的向量组，从而改善算法的收敛性和数值稳定性。
同时，m参数的选择对算法性能具有重要影响，合理的m值选择可以在一定程度上提高算法的求解精度和效率。
三、E-变换GMRES(m)算法特性分析1. 收敛性：E-变换GMRES(m)算法在处理某些具有特殊结构的线性系统时，具有更好的收敛性。
此外，适当的E-变换矩阵选择和m参数的设定能够进一步提高算法的收敛速度。
2. 数值稳定性：与传统的GMRES算法相比，E-变换GMRES(m)算法在处理大规模或病态问题时，具有更好的数值稳定性。
这得益于E-变换矩阵对Arnoldi过程向量的优化调整。
3. 计算效率：在适当的参数选择下，E-变换GMRES(m)算法能够在保证求解精度的同时，提高计算效率。
这主要得益于其优化了Arnoldi过程的向量生成过程。
四、E-变换GMRES(m)算法的应用1. 科学计算：E-变换GMRES(m)算法在科学计算领域具有广泛应用，如流体动力学、电磁场计算、量子力学等领域。
爱立信切换算法
一、切换依据
测量报告(MR)——有上行测量值和下行测量值两部分内容
上行：测量值由服务小区BTS获取，包含：对MS上行的接收电平 (ULRxLev)、接收质量(ULRxQal)、 下行：测量值由MS获取并上报，包含对服务小区的下行接收电平 (DLRxLev)、接收质量(DLRxQal)、对邻近小区的下行接收电平 (NCellRxLev) 。同时包含时间提前量的测量值(TA)等
两种算法的共同点： 1）、对基站TCH输出功率的校正 BSTXPWR与BSPWR不同时的修正 SS-DOWNm=rxlevm+BSTXPWRm-BSPWRm m指的是相邻小区和服务小 区 OL与UL不同时的修正（如果MS连接到overlaid子小区） SS-DOWNS=rxlevS+BSTXPWRUL-BSTXPWROL 当BTS激活功率控制时，服务小区非BCCH载波的测量值也要校正 2）、用最小允许接收电平来对小区进行初步的裁剪，把不满足最小允许接收电 平的小区去掉。（M准则）必须满足 MSRXMINn 和 BSRXMINn。 SS_DOWNn >=MSRXMIN 和 SS_Upn >=BSRXMIN 3）、有信号电平惩罚的进行信号电平的惩罚，相当于信号电平减去一个惩罚值 。 P_SS_DOWNn=SS_DOWNp-LOC_PENALTYp-HCS_PENALTYp 其中p为被惩罚的小区 LOC_PENALTYp 是指Handover fail、Bad quality urgency handover、Excessive timing advance urgency handover HCS_PENALTYp 是指当手机在宏蜂窝上移动时，对进入的微蜂窝小区有一个惩罚值， 防止微蜂窝小区进入排序，导致在宏蜂窝上快速移动时会切入微蜂窝。
爱立信切换案例
爱立信切换算法简介切换是蜂窝移动网络的特点之一，因此也是移动网络优化的重点，是保证服务质量的重要环节。
切换可以被认为是蜂窝通信中最复杂和最重要的过程，移动台的运动或附近环境的变化，导致了由衰落、障碍物和干扰引起的信号变化，这就是启动切换的主要原因。
切换无疑是呼叫期间处理的最关键性的过程，它用于保证无线资源在相同小区内变化（小区内切换），或在两个小区间变换（小区间切换），或者在同一MSC内或者不同MSC之间变换时的连续性。
切换过程必须快和准确，目标小区的选择必须是最佳。
而BSC进行切换决此的前提即为LOCATING定位算法，移动台在激活状态下，每480ms向BSS 发一次下行信号强度测量报告，同时BTS也对上行信号进行测量，BSS综合这些测量信息，经过滤波、计算、基本排队等得出切换决此使用的邻小区列表，这一过程就是定位（LOCATING）。
而在基本排队中包括两个算法，即ERICSSON 1和ERICSSON 3算法。
ERICSSON 1算法来源于GSM规范，可以选择路径损耗、信号强度或者两者的结合来作为切换准则。
ERICSSON 3算法并不是GSM规范算法，而是爱立信公司在R7开始自发研究的一套定位算法，仅仅以信号强度作为切换的准则。
ERICSSON 1算法主要包括4个参数：KHYST、KOFFSET和LHYST、LOFFSET。
1．1 参数说明KHYST:在进行K小区的评估时的信号强度迟滞值。
该参数是按信号强度标准定义的小区边界的迟滞值，它是在先定义了小区相邻关系的情况下定义的小区到小区的信号强度迟滞参数，也即是在每个小区的切换方向上可以独立的定义。
同时该参数为一个对称性参数，即在定义一个切换方向上的时候，在反方向也同样被自动定义。
KOFFSET:评估K小区时的信号强度偏置值。
通过该参数的设置可以以信号强度为偏置，使小区的切换边界靠近或远离服务小区，该偏置值以dB为单位LHYST:在进行L小区的评估时的路经损耗迟滞值。
《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》范文
《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》篇一一、引言在现代科学计算领域中，大规模线性系统的求解已成为一种重要的技术。
针对这种大规模系统的求解问题，Krylov子空间方法被广泛地应用。
其中，GMRES（广义最小残差）算法以其出色的数值稳定性和收敛性，成为了最受欢迎的算法之一。
而本文的主要研究对象则是经过优化的E-变换GMRES(m)算法。
该算法是在传统的GMRES算法基础上进行优化改进的，用于更有效地处理高阶或者高复杂度的线性系统问题。
二、E-变换GMRES(m)算法的原理E-变换GMRES(m)算法是一种基于Krylov子空间的迭代方法，主要目的是通过近似的方式解决大型线性系统的解。
它的主要原理是将待解决的线性系统通过一定的矩阵运算转化到一个更小的Krylov子空间内，并在该子空间中迭代寻找近似的解。
与传统GMRES算法相比，E-变换GMRES(m)通过特定的E-变换优化了子空间的构建和迭代过程，从而提高了解的准确性和计算效率。
三、E-变换GMRES(m)算法的特点与优势1. 高精确性：由于引入了E-变换，E-变换GMRES(m)算法在处理某些特定问题时，可以获得比传统GMRES更高的精度和更好的稳定性。
2. 快速收敛性：通过对Krylov子空间进行高效的优化，该算法能够快速地收敛到线性系统的解。
3. 良好的扩展性：E-变换GMRES(m)算法的参数m可以根据实际问题的需要进行调整，使其具有良好的灵活性和扩展性。
四、E-变换GMRES(m)算法的应用E-变换GMRES(m)算法在许多领域都有广泛的应用，如计算流体动力学、电磁场计算、量子物理模拟等。
在计算流体动力学中，大量的偏微分方程需要求解，E-变换GMRES(m)可以有效地解决这些问题。
在电磁场计算中，Maxwell方程组的求解需要极高的精度和稳定性，而E-变换GMRES(m)则能满足这些要求。
此外，该算法在处理大规模稀疏矩阵问题时也表现出色。
《2024年基于机器学习的切换优化研究》范文
《基于机器学习的切换优化研究》篇一一、引言在现代社会，切换优化技术在无线通信网络中发挥着越来越重要的作用。
为了解决传统切换方法中存在的问题，例如高切换率、高时延等，研究人员逐渐开始关注基于机器学习的切换优化方法。
本文将详细介绍基于机器学习的切换优化技术的研究背景、意义、目的和结构安排。
二、研究背景与意义随着无线通信网络的快速发展，切换优化技术已成为提高网络性能的关键技术之一。
传统的切换方法通常依赖于人工设置的阈值和规则，难以适应复杂的网络环境和用户需求。
因此，研究基于机器学习的切换优化技术具有重要的意义。
首先，机器学习技术可以自动学习和调整切换策略，以适应不同的网络环境和用户需求。
其次，通过机器学习技术，可以有效地降低切换过程中的时延和丢包率，提高网络性能。
此外，基于机器学习的切换优化技术还具有以下优点：能够根据网络状况动态调整参数、具备更强的泛化能力等。
因此，本研究具有重要的研究价值和应用前景。
三、研究目的本研究的主要目的是提出一种基于机器学习的切换优化方法，以解决传统切换方法中存在的问题。
具体来说，本研究将研究以下内容：1. 分析现有切换方法的问题和挑战；2. 探讨机器学习技术在切换优化中的应用；3. 设计并实现基于机器学习的切换优化算法；4. 通过实验验证算法的可行性和性能。
四、研究方法与实验结果本研究采用机器学习算法对切换过程进行建模和优化。
首先，收集了大量的切换数据集进行训练和测试；其次，设计了一种基于强化学习的切换优化算法；最后，通过实验验证了算法的可行性和性能。
实验结果表明，基于机器学习的切换优化算法可以有效地降低切换过程中的时延和丢包率，提高网络性能。
与传统的切换方法相比，该算法具有更高的灵活性和适应性。
此外，该算法还具有较低的复杂度和计算成本，适用于实时性要求较高的场景。
五、算法设计与实现本研究设计了一种基于强化学习的切换优化算法。
该算法通过学习历史切换数据来预测未来的网络状态和用户需求，并自动调整切换策略以适应不同的网络环境和用户需求。
LTE系统中的切换算法研究
LTE系统中的切换算法研究赵晓娟【摘要】LTE系统中基于无线接口的正交频分复用接入（OFDMA）方法在3GPP 中有详细的介绍。
OFDMA通过重复利用蜂窝当中的频带，从而有效提高了频谱利用率。
然而，同时也导致了蜂窝边缘的相邻信号的干扰（ICI）。
ICI不仅仅使得处在蜂窝边境用户的传输数据吞吐量下降，而且也同时会影响LTE系统当中的切换性能。
在LTE系统当中主要是通过使用层3滤波器，迟滞和TTT机制采取的硬切换过程。
为此，蜂窝边缘的干扰信号成了一个需要特别关注的问题。
提出的蜂窝间干扰协调（ICIC）机制是一项可以有效克服ICI的技术，通过仿真分析使用ICIC 可以有效提高LTE系统中的切换性能。
【期刊名称】《广东通信技术》【年(卷),期】2012(032)004【总页数】5页(P33-37)【关键词】LTE;切换;邻区蜂窝干扰协调（ICIC）【作者】赵晓娟【作者单位】重庆邮电大学无线网络技术研究所【正文语种】中文【中图分类】TN929.533赵晓娟重庆邮电大学无线网络技术研究所LTE(Long Term Evolution)项目是3G的演进，在3GPP当中已经进行了详尽的介绍。
OFDMA被3GPP采用，并作为LTE系统当中的无线接入技术。
之所以选择OFDMA技术，是因为它能够提供高的频谱利用率以及鲁棒性，尤其是在高速移动场景和存在各种衰落的场景下。
LTE系统精确规定在频率复用因子为1的时候，该系统可以获得最大的信号增益和更高的频谱资源利用率。
首先从一方面考虑，资源的充分利用能够提供更高的比特速率，其次，当复用因子为1的情况下也会带来ICI现象。
在不考虑任何干扰缓解或者协作机制的情况下，当用户在蜂窝边缘时ICI将会变成LTE系统当中的关键影响因素。
因此，诸多针对ICI的解决方案都已经被提出，这些机制根据干扰协作方式的不同被归类为动态方案或者静态方案。
本文提出了一个针对ICIC的静态机制，正如众所周知通过极小的频率复用而达到资源的优化利用。
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换是一种数学工具，用于将一个时间域信号转换为频率域信号。
它是一种线性变换，可以将一个实数函数f(t)转换为另一个实数函数F(ω)，其中ω是频率。
希尔伯特变换的原理是将一个实数函数f(t)与一个复数函数h(t)进行卷积，得到另一个实数函数g(t)，然后将g(t)进行傅里叶变换，得到频率域信号F(ω)。
希尔伯特变换的应用非常广泛，特别是在信号处理领域。
它可以用于分析和处理各种类型的信号，包括音频信号、图像信号、视频信号等。
在音频信号处理中，希尔伯特变换可以用于提取信号的包络，从而实现音频信号的压缩和降噪。
在图像处理中，希尔伯特变换可以用于提取图像的边缘和纹理信息，从而实现图像的分割和识别。
在视频处理中，希尔伯特变换可以用于提取视频的运动信息和纹理信息，从而实现视频的压缩和分析。
除了在信号处理领域，希尔伯特变换还有许多其他的应用。
在物理学中，希尔伯特变换可以用于描述量子力学中的波函数。
在工程学中，希尔伯特变换可以用于分析和设计滤波器和控制系统。
在金融学中，希尔伯特变换可以用于分析和预测股票价格和汇率变动。
希尔伯特变换是一种非常有用的数学工具，可以用于分析和处理各种类型的信号和数据。
它的应用范围非常广泛，涉及到许多不同的领域。
因此，学习和掌握希尔伯特变换的原理和应用是非常重要的，
对于提高我们的数学和工程能力有很大的帮助。
Erisson的切换算法
I. Ericsson切换算法A. 概述1.简介当MS移动时必须要在小区间切换才能保证通话连续进行。
切换的要求从广义来说，是保证覆盖、通话质量和容量。
这样，切换标准需要提供如下特性的连接：高的信号强度（覆盖和通话质量）、去除干扰（通话质量）、增大C/I值（通话质量和容量）、增大话务负荷（容量）。
分配排序算法是切换执行的基础，它在BSC完成，它是立即指配后移动台进行小区选择的算法。
E厂家GSM系统中小区选择有两个目的：1、质量和连续通话；2、为了减小网络中总的干扰而控制小区大小。
算法的输入是MS和BTS上报的信号强度和质量，输出是算法计算的可能的一系列候选的邻小区，这一系列小区根据切换的优先顺序排队和分类。
分配排序算法连续工作，每480ms完成一个计算周期。
执行切换有很多原因，切换标准基于三种不同类型的测量。
1、邻小区BCCH载波上的场强；2、通话质量；3、TA。
另一种激活MS的测量建立在对SACCH消息解码和BTS测量报告的基础上，这些数据通过“漏桶”算法进行计算。
在分配排序算法中有大量参数。
2.约定在介绍选择切换分配排序算法的过程中，我们进行以下约定。
1、大写字母RXLEV [0 to 63]RXQUAL [0 to 7]2、小写字母rxlev [-110 to -48 dBm]Rxqual [0 to 100 deci-transformed quality units (dtqu)]ta [0 to 63 bit periods]3、惩罚量p_rxlevp_SS_DOWNB. 几个基本概念1、基本排序将候选表进行重新整理的第一步就是进行“基本排序”。
这是爱立信1号、3号算法综合考虑信号强度、磁滞、偏移和惩罚等因素后完成的。
2、候选列表选择可能的切换小区，最合适的小区放在最前面，如果最前面的小区不是服务小区则准备发起切换。
3、小区层功能和大小类似的小区属于同一个小区层，HCS能分配给不同的层以不同的优先级。
浅谈爱立信3算法的应用
浅谈爱立信３算法的应用摘要:文章介绍了在LOCATING过程中处理基本排队时所用到的一种算法—ERICSSON 3算法,探讨了通过该算法控制切换的方法。
关键词:切换;LOCATING;ERICSSON 1;ERICSSON 3;优化GSM硬切换存在话音中断,对话音质量造成直接影响,切换将影响到用户感知。
但是切换又是保持接续和保持较好的通信链路所必须的,所以优化的重点是减少一些不必要的强信号切换,此时,ERICSSON 3算法将会有它的用武之地。
通过对此算法长时间的研究及试验,笔者总结出一些应用经验。
1ERICSSON 3算法简介ERICSSON 3算法主要包括4个参数:OFFSET、HIHYST、LOHYST及HYSTSEP。
其中OFFSET为偏移值,用于移置小区的边界。
HIHYST及LOHYST 为滞后值,为了减少乒乓切换。
HYSTSEP用于判断接收到的服务小区的信号强度是高还是低,如果接收到的服务小区的信号强度高于HYSTSEP,则认为是强信号小区,此时使用滞后值HIHYST,反之,则认为是弱信号小区,使用滞后值LOHYST,为了控制强信号切换,HIHYST可以大于LOHYST。
计算排队值的公式如下所示:RANKs=SS_DOWNsRANKn=p_S S_ DOWNn-OFFSETs,n-HYSTs,n2ERICSSON 3算法参数设置方法ERICSSON 3算法所涉及到的参数较少,但是也不能随便设置,要根据现网的一些特点进行设置,主要考虑到的是覆盖情况、路面测试情况和话务统计情况。
评估内容包括:通话的上下行信号强度、通话的上下行信号质量以及TA值分布等,我们使用的主要是上下行信号强度的测量功能。
话务统计中主要关注的是关于切换的一些统计,包括HOATTLSS、HOATTHSS、HOVERCNT等,所取的统计都为24h的切换关系,这样的调整更全面和精确。
笔者依据网络调整的实际经验,总结出3算法参数调整的一些方法如下。
一种新的CDMA软切换算法及其对软切换性能的改善
一种新的CDMA软切换算法及其对软切换性能的改善
肖琨;吴诗其
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2003(024)011
【摘要】定义了残余容损比(RCLR)的概念,提出了一种新的基于最大RCLR的无线移动CDMA小区系统的软切换判决算法,称之为RCLR算法.区别通常的最小路径损耗(MPOL)算法,RCLR算法不仅考虑了呼叫业务的路径损耗,而且兼顾了小区负载平衡.最后,通过分别在单层小区系统和分层小区系统中进行仿真,比较了RCLR算法和MPOL算法的软切换性能,仿真结果表明RCLR算法显著地改善了呼叫业务的中断概率和分层小区系统的层间溢出概率,减少了软切换次数.
【总页数】7页(P66-72)
【作者】肖琨;吴诗其
【作者单位】电子科技大学,信息所,四川,成都,610054;电子科技大学,信息所,四川,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.53
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《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》范文
《E-变换GMRES(m)算法的研究与应用》篇一一、引言随着科技的发展，大规模线性方程组的求解在众多领域中变得越来越重要。
GMRES（Generalized Minimum Residual）算法作为一种有效的迭代方法，被广泛应用于求解这一类问题。
然而，传统的GMRES算法在某些情况下可能存在收敛速度慢、计算量大等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了一系列改进的GMRES算法，其中E-变换GMRES(m)算法是一种较为典型的改进算法。
本文将就E-变换GMRES(m)算法的原理、实现以及应用进行详细的阐述和分析。
二、E-变换GMRES(m)算法的原理E-变换GMRES(m)算法是在GMRES算法的基础上，引入了E-变换技术，以提高算法的收敛速度和计算效率。
E-变换是一种基于矩阵分解的技术，通过对原矩阵进行适当的分解和变换，使得新的矩阵具有更好的性质，从而加速迭代过程的收敛。
在E-变换GMRES(m)算法中，首先对原矩阵进行E-变换，得到一个新的矩阵。
然后，利用GMRES算法的基本思想，通过构造一个Krylov子空间，求解最小二乘问题，得到残差最小的解。
在迭代过程中，E-变换的引入可以使得Krylov子空间的基向量具有更好的性质，从而提高算法的收敛速度和计算效率。
三、E-变换GMRES(m)算法的实现E-变换GMRES(m)算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 对原矩阵进行E-变换，得到新的矩阵；2. 构造Krylov子空间，选取适当的初始向量；3. 进行GMRES迭代过程，计算残差最小的解；4. 根据需要，对解进行后处理和优化。
在实现过程中，需要注意选择合适的E-变换方法和参数，以及合理设置GMRES算法的迭代次数和终止条件。
此外，还需要对解进行后处理和优化，以提高解的精度和稳定性。
四、E-变换GMRES(m)算法的应用E-变换GMRES(m)算法在众多领域中得到了广泛的应用。
例如，在计算机科学中，可以用于求解大规模线性方程组、图像处理等问题；在物理学中，可以用于求解偏微分方程、量子力学问题等；在工程领域中，可以用于结构分析、流体动力学模拟等问题。
带马尔可夫切换的Q过程的遍历性
带马尔可夫切换的Q过程的遍历性席福宝【期刊名称】《应用概率统计》【年(卷),期】2009(025)003【摘要】本文应用Foster-Lyapunov不等式和耦合方法,研究了一类带马尔可夫切换的Q过程的指数遍历性和强遍历性;同时,也构造了一些关于这类带马尔可夫切换的Q过程的耦合,并证明某些耦合是成功的.%Exponential ergodicity and strong ergodicity for a form of Q-processes with Markovian switch-ing are considered by virtue of the Foster-Lyapunov inequality and the coupling methods respec-tively. Meanwhile, some couplings of this form of Q-processes with Markovian switching are con-structed, and a coupling is proved to be successful.【总页数】13页(P225-237)【作者】席福宝【作者单位】北京理工大学数学系,北京,100081【正文语种】中文【中图分类】O1【相关文献】1.人口过程--遍历性及指数遍历性 [J], 吴群英2.带马尔可夫切换的Q-过程的耦合 [J], 巩宏丽;赵涛3.带拯救的碰撞分枝过程的常返性与遍历性 [J], 李俊平; 张红霞4.带马尔可夫切换的混合随机系统的鲁棒稳定性 [J], 查明鑫;谢涛;司文晓5.带马尔可夫切换的混合随机系统的鲁棒稳定性 [J], 查明鑫;谢涛;司文晓因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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目录1、Ericssion双频切换特点概述第 2 页，共16页2、Ericssion 切换算法排序的具体实现第 3 页，共16页2.1、基本排序Basic ranking 第 3 页，共16页2.1.1Ericssion 两种算法排序的共同点第 3 页，共16页2.2排序的分类第 4 页，共16页2.2.1Ericssion 1号算法第 4 页，共16页2.2.2、Ericssion 3 号算法第 5 页，共16页2.3排序过程中根据网络功能进行排序的调整第 5 页，共16页2.3.1组织排序列表第 5 页，共16页3、切换类型和判决条件第 12 页，共16页3.1切换类型第 13 页，共16页3.2各种切换类型的判决条件第 13 页，共16页3.2.1紧急切换(BQ和TA) 第 13 页，共16页3.2.2小区内切换第 14 页，共16页3.2.3快速移动的切换第 14 页，共16页3.2.4同心圆的切换第 15 页，共16页（Overlaid/Underlaid subcell change) 第 15 页，共16页3.2.5负荷分担第 16 页，共16页Ericssion的切换算法研究后的整理1、Ericssion双频切换特点概述Ericssion的双频网分为3层，绝对分层为layer1，layer2，layer3。
其中layer1的优先级最高，为1800或者微蜂窝，layer2为900M 的宏蜂窝，layer3为伞状蜂窝。
Ericssion 的切换算法的核心是往更好小区切换，也就是在排序中排在最前面的小区切换，没有所谓的电平触发门限，也没有边缘切换的概念。
当最好小区始终排在服务区前面持续4-5秒钟后，即发生更好小区切换，其中4-5秒钟时间是系统设定的，在参数配置中不能修改时间长度。
切换类型有：1、普通更好小区切换中有3种各为a、往低层切换（即优先级更高）的切换b、在同层间的更好小区切换c、往高层切换（即优先级更低）的切换2、紧急切换a、BQ(质量差紧急切换时，只用基本排序中的队列进行切换，不进行网络和分层网的调整）b、TA3、O/U同心圆的切换(Overlaid/Underlaid subcell change)4、小区内切换(Intra-cell)5、快速移动的处理6、负荷分担(Cell Load Sharing)从以上可以看出各个切换类型的触发条件分别如下：1、更好小区持续5秒钟2、TA、BQ4、同心圆中的改变、3、由于干扰引起小区内切换、4、快速移动时切换到宏小区、5、负荷过大时采用负荷分担切换（具体触发条件在后面有更详细的描述）排序原则：1、Ericssion 1号算法是根据路径损耗和接收电平进行K、L排序2、Ericssion 3号算法只是根据接收电平进行排序2、Ericssion 切换算法排序的具体实现图1 切换执行的过程2.1、基本排序Basic ranking2.1.1Ericssion 两种算法排序的共同点 有二种类型，通过参数EVALTYPE 来设定，当EVALTYPE =1时采用路径损耗和接收电平做为排序的原则，比较复杂。
当EVALTYPE =3时只采用接收电平做为排序的准则，比较简单，目前网上都是采用这种算法进行基本排序。
两种算法的共同点：1）、对基站TCH 输出功率的校正2）、 用最小允许接收电平来对小区进行初步的裁剪，把不满足最小允许接收电平的小区去掉。
必须满足MSRXMIN n 和BSRXMIN n. SS_DOWNn>=MSRXMIN 和 SS_UPn>=BSRXMIN3）、有信号电平惩罚的进行信号电平的惩罚，相当于信号电平减去一个惩罚值。
P_SS_DOWNn=SS_DOWNp-LOC_PENALTYp-HCS_PENALTYp 其中p 为被惩罚的小区LOC_PENALTYp 是指Handover fail 、Bad quality urgency handover 、Excessive timing advance urgency handoverHCS_PENALTYp 是指当手机在宏蜂窝上移动时，对进入的微蜂窝小区有一个惩罚值，防止微蜂窝小区进入排序，导致在宏蜂窝上快速移动时会切入微蜂窝。
2.2排序的分类2.2.1Ericssion 1号算法图2 Ericssion 算法1的流程Ericssion 1号 算法首先把信号电平高的和信号电平低的分离开来；邻近小区不满足足够电平（Sufficient level condition)的被认为是K 小区，排序时按照信号电平进行排序，满足足够电平的被认为是L 小区，排序时按照路径损耗进行排序。
M 准则低于其中一个就不进入排序K-算法L-算法Sufficient level conditions的定义有二个参数MSRXSUFF和BSRXSUFF做为Threshold。
其中可以通过TROFFSET 和TRHYST一个做为偏移，另外一个做为磁滞来调节。
因为不用此类基本排序算法，具体从略2.2.2、Ericssion 3 号算法Ericssion 3号算法比 1号简单，除了与 1 号算法相同的3个步骤外，它只采用接收信号电平进行排序而不考虑路径损耗。
2.2.2.1排序中所用的参数OFFSETn、HYSTEP、LOHYST、HIHYST。
当邻区的接收电平高于服务小区，更大的磁滞HIHYST被采用，当邻区的接收电平低于服务小区时，更小的磁滞LOHYST被采用。
RANKs=SS_DOWNsRANKn=p_SS_DOWNn-OFFSETn-HYSTn排序后的结果如下：2.3排序过程中根据网络功能进行排序的调整2.3.1组织排序列表经过基本排序后，小区按照双频网中的HCS的结构进行重新调整。
所有的小区均被划分为11种HCS的类别，如果几个小区在同一类别中再按照基本排序中的顺序进行排列。
分类：•服务小区s--指服务小区•邻近小区1 Layer1-3,分为1-3层，其中层1的优先级最高2 在基本排序中比服务小区高或低b(Better)serving cell with higher rankingw(Worse)serving cell with lower ranking3 信号强度高于或低于层间改变门限o(Over) 表示层间门限已满足u(Under)表示层间门限不满足4 对于层1和层2的每一个小区，有一个层间切换门限(LEVTHR)和磁滞（LEVHYST)，对层3的小区没有层间门限和磁滞的设定。
5 对于服务小区，LEVTHR-LEVHYST，用来判断服务小区是否高于层间的门限，为后面的综合排序做准备对邻近小区， LEVTHR+LEVHYST，用来判断邻近小区是否高于层间的门限，为后面的综合排序做准备Layer1+++SLayer2Layer3最后通过与层间门限与服务小区的比较，得到如下的一张表格。
相当于把每个小区都划分成其中的一类，同一类中的小区按照基本排序中的顺序排列，而其中类别的排序结果则依赖于以下的几种情况：•服务小区属于哪一层•服务小区的信号强度是否高于或低于LEVTHR-LEVHYST•如果分配请求达到时，分配到更差小区是否允许•是否过大的TA检测到•是否有小区内切换请求•Overlaid/Underlaid subcell change(同心圆之间的小区变化）1、当服务小区在Layer 1，且信号电平高于门限时，类别排序如下对上述情况的总结：1）、当没有直接重试请求、TA、O/U、Intra-cell handover request时属于正常切换；也就是说，当服务小区在层1且信号高于层间门限时，肯定不会切换到层2上去，只会在同层1更好小区间切换，并且只会切换到比服务小区信号电平更好同时也是高于自己层间切换门限的一个小区1bo。
----12）、当服务小区在层1且信号高于层间门限时，并且有Intra-cell Handover request和Overlaid/Underlaid 的小区改变时，由于O/U的优先级比较高，因此会发生O/U的切换，会切换到并且只会切换到比服务小区信号电平更好同时也是高于自己层间切换门限的一个小区1bo或者自己服务小区。
----2，3，43）当服务小区在层1且信号高于层间门限时，并且有过大的TA紧急切换时，它的排序小区首先发生TA紧急切换，侯选小区的排序是1bo,1wo,2bo,2wo,3b,3w,2bu,2wu,1bu,1wu,s；也就是说首先切换到层间门限满足的小区，排序时先排层间门限满足的小区，再排层间门限没有满足的小区并且层2的排在层1的前面。
-----5，6，7，84）9-10相当于有分配请求时包括如直接重试、重试到更好小区或更差小区，并且分配到更差小区(AW)功能没有打开时，它的排序是1bo，s，1bu。
也就是会只指配到层1的小区。
2、服务小区在层1，而它的信号强度低于它的门限值上述排序原则分析如下：当服务小区在层1且信号电平低于门限值时，切换到更高层就被允许了。
正常切换时，1bo，2bo,3b,2bu,1bu3、服务小区在层2，而它的信号强度高于它的门限值4、服务小区在层2，而它的信号强度低于它的门限值5、服务小区在层3总结对正常切换时的侯选小区排序原则：服务小区在层1，且高于层间门限1bo服务小区在层1，且低于层间门限1bo,2bo,3b,2bu,1bu服务小区在层2，且高于层间门限1bo,1wo,2bo,1bu服务小区在层2，且低于层间门限1bo,1wo,2bo,3b,2bu,1bu服务小区在层3 1bo,1wo,2bo,2wo,3b,2bu,1bu1、如果在层1而电平低于本层间门限（-80dBm），就会首先在同层里寻找更好小区1bo；然后引导往高层切换2bo；2、如果在层2而电平高于本层门限，就会首先在层1里面找层1中高于层间门限的小区而不管电平是否比服务小区更好1bo,1wo。
3、如果在层2而电平低于本层门限，就会在层1里面找层1中高于层间门限的小区，而不管电平是否比服务小区更好1bo,1wo。
然后在同层中找高于门限，电平高于服务小区的小区。
3、切换类型和判决条件3.1切换类型• 质量差紧急切换(BQ)• 正常切换(Normal)• TA 过大紧急切换(TA)• 同心圆子小区变化切换(Overlaid/Underlaid subcell change)• 小区内切换(Intra-cell handover)• 负荷分担(Cell Load Sharing)• 快速移动切换3.2各种切换类型的判决条件3.2.1紧急切换(BQ 和TA)有两个标准用来衡量紧急切换•质量R xqual(uplink)>QLIMUL或者R xqual(downlink)>QLIMDL在执行质量差紧急切换时，仅用基本排序原则，而不用通过网络调整来决定排序。