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CCI 是一个强大的工具

CCI 是一个强大的工具

基于机器学习的干扰图构造的超密集网络资源分配
IEEE Internet of Things Journal ( IF 10.238 ) Pub Date : 2020-03-01 , DOI: 10.1109/jiot.2019.2959232 Jiaqi Cao , Tao Peng , Xin CCI 是一个强大的工具 Liu , Weiguo Dong , Ran Duan , Yannan Yuan , Wenbo Wang , Shuguang Cui

超密集网络(UDN)被认为是一种有前途的技术,可以应对对数据速率或大规模访问(尤其是面向物联网(IoT)的应用)不断增长的需求提出的挑战。然而,由UDN中密集部署的毫微微小区产生的严重同信道干扰(CCI)构成了一个关键问题。冲突图被广泛认为是网络中潜在干扰约束的有效表示形式,并且是进行干扰管理的强大工具。与大多数以前基于精确的地理距离信息来构造冲突图的现有研究不同,后者通常很难在现实中获得,本文提出了一种准确而实用的基于机器学习的冲突图构造方法。根据构造的图,NP困难的吞吐量最大化问题被分解为用户聚类子问题和子信道分配子问题。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的,该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut,该算法可识别低干扰实体(即,集群)以进行频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。被分解成用户聚类子问题和子信道分配子问题。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的,该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut,该算法可识别低干扰实体(即,集群)以进行频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。被分解成用户聚类子问题和子信道分配子问题。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的,该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut,该算法可识别低干扰实体(即,集群)以进行频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的,该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut,该算法可识别低干扰实体(即,集群)以进行频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的,该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut,该算法可识别低干扰实体(即,集群)以进行频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。集群)以供频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。集群)以供频谱重用;提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法,可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外,为了进一步提高频谱效率,采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。部署了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。部署了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明,与其他现有方法相比,该方法可提高总吞吐量达186.68%。

Resource Allocation for Ultra-Dense Networks with Machine CCI 是一个强大的工具 Learning Based Interference Graph Construction

The ultradense network (UDN) has been identified as a promising technology to address the challenge of the ever increasing demands on data rates or massive accesses, especially for Internet of Things (IoT)-oriented applications. However, the severe co-channel interference (CCI) generated by densely deployed femtocells in UDN poses a critical issue. The conflict graph is widely recognized as an effective representation of the underlying interference constraints in the network and a powerful tool for interference management. Different from most prior studies that construct conflict graphs based on accurate geographical distance information, which is usually hard to obtain in reality, an accurate and practical machine-learning-based conflict graph construction approach is proposed in this article. Based on the constructed graph, the throughput maximization problem, which is NP-hard, is decoupled into a user clustering subproblem and a subchannel allocation subproblem. The former is solved by proposing a low complexity user clustering algorithm with modified balanced Min $k $ -Cut, which identifies low-interference entities (i.e., clusters) for spectrum reuse; and the latter is solved by presenting a subchannel allocation algorithm with accumulative intercluster interference considered, which could further reduce the interference caused by spectrum reuse. Moreover, to further improve the spectrum efficiency, a supplementary allocation algorithm is deployed to allocate the remaining subchannels. The simulation results show that the proposed approach improves the aggregate throughput by up to 186.68%, compared with the other existing methods.

【量亿数据-金融数据】CCI指标的运用

在常用的技术分析指标当中,CCI(顺势指标)是最为奇特的一种。CCI指标没有运行区域的限制,在正无穷和负无穷之间变化,但是,和所有其他没有运行区 域限制的指标不一样的是,它有一个相对的技术参照区域: 100和—100。按照指标分析,CCI指标的运行区间也分为三类: 100以上为超买区,— 100以下为超卖区, 100到—100之间为震荡区,但是该指标在这三个区域当中的运行所包含的技术含义与其他技术指标的超买与超卖的定义是不同的。

1. 当CCI指标从下向上突破 100线而进入非常态区间时,表明股价脱离常态而进入异常波动阶段,中短线应及时买入,如果有较大的成交量配合,买入信号则更为可靠;

3. 当CCI指标从上向下突破 100线而重新进入常态区间时,表明股价的上涨阶段可能结束,将进入一个比较长时间的盘整阶段,投资者应及时逢高卖出股票;

5. 当CCI指标在 100线~-100线的常态区间里运行时,投资者则可以用KD、RSI等其他超买超卖指标进行研判。

CCI指标的背离是指CCI指标的曲线的走势和股价K线图的走势方向正好相反。CCI指标的背离分为顶背离和底背离两种。 当CCI曲线处于远离 100线的高位,但它在创出近期新高后,CCI曲线反而形成一峰比一峰低的走势,而此时K线图上的股价却再次创出新高,形成一峰比 一峰高的走势,这就是顶背离。

顶背离现象一般是股价在高位即将反转的信号,表明股价短期内即将下跌,是卖出信号。在实际走势中,CCI指标出现顶背离是指 股价在进入拉升过程中,先创出一个高点,CCI指标也相应在﹢100线以上创出新的高点,之后,股价出现一定幅度的回落调整,CCI曲线也随着股价回落走 势出现调整。

1. 当CCI曲线向上突破 100线而进入非常态区间时,表明股价开始进入强势状态,投资者应及时买入股票;

2. 当CCI曲线向上突破 100线而进入非常态区间后,只要CCI曲线一直朝上运行,就表明股价强势依旧,投资者可以一路持股待涨;

3. 当CCI曲线在 100线以上的非常态区间,在远离 100线的地方开始掉头向下时,表明股价的强势状态将难以维持,是股价比较强的转势信号。如果前期的短期涨幅过高时更可确认。此时投资者应及时逢高卖出股票;

4. 当CCI曲线在 100线以上的非常态区间,在远离 100线的地方处于一路下跌时,表明股价的强势状态已经结束,投资者还应以逢高卖出股票为主;

1. 当CCI曲线在远离 100线上方的高位时,如果CCI曲线的走势形成M头或三重顶等顶部反转形态,可能预示着股价由强势转为弱势,股价可能大跌,应及时卖出股票。如果股价的曲线也出现同样形态则更可以确认,其跌幅可以用M头或三重顶等形态理论来研判;

尾盘30分钟週期的CCI指标由远离-100的最负的最远端向上运动,当快接近-100时候,即为投资者进入时期,股价在30分钟週期里由负的最远端向 正常区运动的概率极大,正常区为-100—- 100,每天有8个30分钟週期,当投资者进入后,次日股价在剩下的8个30分钟週期向上跑的概率极 大,甚至跑道 100以上。投资者可选择在这8个30分钟週期中退出。

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CCI(Common Compiler Infrastructure)相关组件有两个:CCI CCI 是一个强大的工具 Metadata和CCI Code and AST。这两个组件由微软研究院构建,现在都已经在CodePlex上开源。CCI Metadata的作用是用于读取和写入CLR程序集和pdb文件。它的作用和System.Reflection和System.Reflection.Emit有些类似,但它们最关键的一点不同是CCI Metadata直接读取“文件”,而System.Reflection需要“加载”。与CCI Code and AST组件功能相对应的就类似于System.CodeDom了,它会将一个程序集和pdb文件读取成层级化的,树状的对象结构。当然,它也不用加载程序集。从理论上说,CCI的这两个组件构成了.NET Reflector的基础功能。换句话说,你有需要像.CCI 是一个强大的工具 NET Reflector那样读取程序集的原数据和IL代码,甚至要去简单了解IL的含义吗?那么可以参考CCI的这两个组件。

Metadata目录中包含的便是CCI Metadata项目,而直接放在解决方案中的便是CCI Code and AST了。在这里,我们并不关心具体的Code和AST,因为我们只需要知道Attribute的数据,属于元数据,因此我们只需要使用CCI Metadata。

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