面向大规模校园WiFi网络服务质量边缘监控技术

针对WiFi网络需要实时监控和故障难以定位的问题,提出面向大规模校园WiFi网络的边缘测试方案.通过使用容器技术分发网络测试样本,快速将测试任务分发到部署的网络探针节点,从网络边缘侧测试网络性能,实时监控校园网络的运行状态.当WiFi网络发生故障时,根据从边缘节点采集的测试结果,结合网络拓扑信息,帮助网络运维人员分析导致网络故障的原因.实验测试证明,依托复旦大学WiFi网络,该边缘测试方案能快速分发网络测试样本,获取网络探针设备返回的测试结果数据,从而高效完成大规模校园网络监控任务.     

纠删码存储系统中数据修复性能优化研究进展与展望

纠删码被广泛应用于分布式存储系统以保存在线应用的用户数据。当部分存储节点发生故障时,纠删码存储系统需使用新的存储节点替换原有失效节点,并恢复失效的用户数据。由于需要执行数据编码、传输和读写等操作,纠删码存储系统通常需要消耗较长的时间执行数据修复操作,存储的用户数据将长期处于不可靠状态。为了保障存储数据的可靠性,研究学者提出了多种数据修复性能优化方案以减少数据修复时间。本文介绍了数据修复性能优化问题,分析了各个应用场景下主要的性能瓶颈和性能优化难点,总结了提升数据修复性能的主要技术方案和研究工作,并对数据修复性能优化研究领域的未来发展方向进行展望,为纠删码存储系统设计人员准确选择适合特定应用场景的数据修复性能优化方案提供思路。     

基于混合自适应Memetic算法的贝叶斯网络结构学习

Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适应的快速收敛性,提出了一种云自适应的混沌变异搜索进行局部搜索,实现全局优化,跳出局部最优。实验证明该算法在贝叶斯网络结构学习中具有很好的效果。     

基于无线传感器网络的温湿度监控系统

本文设计并实现了由一些相互独立可移动传感器节点、基站构成的无线温湿度监控系统。每个可移动传感器节点以STC12LE5A32S2微处理器为核心,附加温湿度传感器、射频收发模块nRF905及其他外围设备,实现了数据的采集,处理和收发等功能;基站主要由基站节点及上位机组成,是数据的总监测中心,实现温湿度数据的实时显示、绘图、报警、存储等功能。