随着大数据技术的发展和对海量数据存储、分析需求的提高,成熟的分布式存储系统越来越多。通过对不同分布式基础存储系统内部的存储策略、管理策略、架构思想等关键技术点的对比和分析,对当前流行的分布式存储系统在设计思想、创新性技术上进行了追根溯源。对比传统数据存储与分布式数据存储的技术发展和应用实例,揭示了数据存储追求更大、更快、更安全的发展潮流,重点研究了大数据基础存储实例中基于文件、键值对和表格这三种分布式存储方式。正如网络技术的发展到SDN(Software Defined Network)一样,存储方式也在发生深刻变化—软件定义存储。通过对当前大数据主流基础存储系统技术的发展和应用实例所进行的对比研究,为分布式存储系统,特别是基础存储系统的开发,提供了一些在系统设计上的参考,也为在从事大数据方面有业务需求的工作人员在选择底层存储策略时提供了借鉴。
在全双工大规模多入多出(massive MIMO)中继系统中,大量基站天线的数模转换给系统带来的硬件损伤和能量消耗,并且系统的性能可能会受到环路干扰的影响。为此,基于最大比传输/合并预处理方案,对多用户全双工massive MIMO放大转发中继系统进行研究,该系统由massive MIMO基站和多对单天线用户组成,massive M IM O基站采用低分辨数模转换且工作在全双工模式。通过随机矩阵理论,获得任一用户对各态历经速率的闭式解,并分别研究3种不同功率分配方案下的系统渐近特性。性能分析结果表明,当信源发射功率为常量且基站的发射功率与基站传输天线成反比时,系统能同时有效地遏制环路干扰和低分辨率ADCs的影响,而当信源和基站的发射功率同时与天线数成反比时,系统可抑制环路干扰的影响,但不能抑制量化噪声的影响。
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