一种物联网数据库高性能廉价闪存缓冲队列机制

在物联网环境中,大量的传感器产生了海量的数据.这些数据一般需要立刻保存到数据库中,以实现分析与应用.大量传感器数据写入到数据库中,会在存储系统中产生严重的小数据同步写性能瓶颈,严重影响数据库系统性能.本文设计了一种物联网数据库高性能廉价闪存缓冲队列——IFCQD（Inexpensive Flash Cache Queue for Database）.IFCQD充分利用了USB 30接口与FLASH闪存的高速特性,在保证数据同步写入存储器,不会意外丢失的基础上,可以显著地优化大量数据写入到数据库中的性能.针对FLASH闪存的特性,本文还使用了双重索引法来提高闪存缓冲机制的性能.实验表明,IFCQD机制可以基于廉价的闪存,在物联网应用环境中显著地提高数据采集系统的性能.     

海量数据下线性混合效应模型的估计算法

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。     

基于三维空间模型的毫米波异构蜂窝网络性能分析

针对城市环境下毫米波异构基站密集分布情况,采用三维空间模型分析毫米波异构蜂窝网络的性能.首先各层基站分布建模为三维泊松点过程,推导出三维空间下D球阻碍模型的路径损耗强度函数.然后采用最大偏置接收功率接入准则,假设收发端使用大规模天线阵列获得最大的波束成形增益,在Nakagami衰落信道下,推导出目标用户的覆盖概率表达式.最后通过蒙特卡罗仿真和二维空间模型的性能进行了对比,并分析了D球阻碍模型、基站偏置因子和天线增益等参数变化对覆盖概率的影响.实验结果表明,三维空间模型对毫米波异构蜂窝网络的性能分析更加精确.     

考虑道路形状约束的车辆轨迹聚类方法

随着车联网技术的不断发展,产生了海量车辆轨迹数据。这些车辆轨迹数据可以通过聚类分析方法挖掘出车辆行驶的潜在规律,从而实现指导车辆出行的目的。提出一种基于密度的车辆轨迹聚类方法,对基于道路形状关键点位置选取的车辆轨迹信息进行重构,并考虑车辆在路网中移动的空间约束,分析聚类结果得到城市道路的交通状况,以此指导车辆出行以避免或减轻车辆拥堵。基于福州市真实的车辆数据对提出的车辆轨迹聚类算法进行验证,并对最后的聚类结果进行了详细的分析。实验结果表明,针对车辆轨迹聚类并结合道路网络的方法能够更加真实反映车辆的行为特征。     

超密集异构网络中的一种混合资源分配方法

针对在宏小区覆盖范围内高密度部署小小区所带来的跨层干扰和同层干扰,研究了超密集异构蜂窝网络中的资源分配问题,采用了一种共享频谱与分离频谱共存的混合频谱分配方案。依据簇中小基站与宏基站的干扰是否超过设定的阈值,将簇进行分类并以不同的方式进行资源分配,超过阈值的簇采用分离频谱的方式分配资源,反之,可共享整段频谱。而在每个小基站簇内,在相应的约束条件下采用对偶分解法求出规划的优化目标,为每个小基站分配子信道和功率。基于联合分配方案提出算法1和算法2(次梯度算法),算法1最接近最优解决策略,而算法2可以解决高复杂度问题,具有更高的实用性。仿真结果表明,所提方案能够有效地抑制干扰、提升系统容量,同时兼顾用户间公平性。     

Web应用中的海量数据访问缓存技术

随着Web技术的不断发展,Web支持的业务访问量也与日俱增,如何安全可靠地处理海量数据是目前探讨的重要问题之一。通过分析现有数据访问缓存技术,针对存在的一些不足,提出了一个海量数据访问处理的框架模型,即通过综合运用各类数据缓存技术,使设计出的程序限制性地使用硬件资源,避免了过载宕机,提高数据的重用性,减轻数据库的访问负担。实验说明,这种模型可以提高数据存取的效率和并行处理能力。     

基于XML的异构数据集成系统的研究与设计

本文针对当前异构系统中存在的数据孤立问题,在对多源异构数据集成技术以及基于XML文档的异构数据集成、交换技术进行研究的基础上,设计了基于XML的异构数据集成的流程和技术路线,针对数据库与XML文档的异同,分析并设计了数据库与XML文档之间的映射和转换模型,通过应用实例描述了基于XML-QL查询语言的异构数据集成算法。     

博闻：Ettaflood：海量数据的传输

虽然颠覆性技术具有不可预测性,但通过了解世界各地的研发实验室进行的研发工作,我们总能够窥视一些未来的景象。作为美国思科公司首席未来畅想家和首席技术专家,埃文斯相信如下技术趋势将在未来10年内戏剧性地改变我们的世界。     

Best-retransmission count selection for environment optimization over wireless heterogeneous networks

This paper proposes an environment-aware best- retransmission count selected optimization control scheme over IEEE 802.11 multi-hop wireless networks. The proposed scheme predicts the wireless resources by using statistical channel state and provides maximum retransmission count optimization based on wireless channel environment state to improve the packet delivery success ratio. The media access control （MAC） layer selects the best-retransmission count by perceiving the types of packet loss in wireless link and using the wireless channel charac- teristics and environment information, and adjusts the packet for- warding adaptively aiming at improving the packet retransmission probability. Simulation results show that the best-retransmission count selected scheme achieves a higher packet successful delivery percentage and a lower packet collision probability than the corresponding traditional MAC transmission control protocols.     

一种基于Fuzzy丢包区分的TCP拥塞控制算法

在无线/有线混合网络中,传统TCP把所有的分组丢失简单归因于网络拥塞的盲目性严重影响了异构网络中TCP的性能.在对当前丢包区分算法分析的基础上,提出了一种采用fuzzy逻辑进行丢包区分的方法来解决这个具有明显fuzzy特征的问题,即采用条件概率构造不同丢包模式下的隶属度函数,从而按照最大隶属原则进行丢包原因区分,基于此方法,提出了一种适合无线环境的TCP拥塞控制算法.仿真验证表明,该算法较当前主要TCP版本及典型区分算法具有更为理想的效果.