基于分层极化特性的箔条云识别方法

箔条作为典型的无源干扰手段, 在空中运动扩散和分布取向复杂多变, 具有不确定性, 其雷达特性相当复杂, 即使先进的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)导引头也难以应对。对此, 从箔条云的极化特性和空气动力学特性入手, 提出一种基于分层极化特性的箔条云干扰识别方法, 利用箔条云特有的分层极化特性来识别箔条干扰。所提方法利用干涉原理获取目标的高度维信息, 提出特征识别量ρ用于衡量箔条云和舰船目标的极化特性差异, 并讨论了所提方法的适用范围。理论分析和仿真结果验证了所提方法的可行性。     

基于水下云边协同架构的珊瑚礁监测新机制

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统, 水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks, UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而, 随着水下传感设备的大规模应用, 感知数据的类型及数量大幅增加, 传统UASNs架构将原始数据直接上传至水面数据中心的集中处理方式给网络能耗和通信效率带来严峻挑战。本文构建了一种基于边缘计算的水下端边云系统架构, 并提出一种适用于该架构的两级协同珊瑚礁系统监测机制。该架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端, 减轻了云端处理负荷。该机制由两级监测环节组成, 同时包含了端侧图像处理和端边协同数据检测策略, 实现了机器学习任务的边缘侧执行和数据的原位处理。实验结果表明, 本文研究能够明显减少网络数据流量, 有效降低网络能耗及传输时延, 显著延长网络生命周期。     

软件定义云边协同架构下的水下监测新机制

传统基于硬件的水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks, UASNs)架构灵活性及可控性较差,难以满足水下多样化监测任务的需求。针对此问题,提出基于边缘计算的水下软件定义监测网络架构,并提出一种多级协同水下监测机制。该架构通过主从控制器将集中式云处理任务部署至边缘端,并对网络进行分级控制。该机制首先通过低轨遥感卫星进行大范围海洋监测,其次进行小范围监测,数据经原位处理及边缘处理后上传至水面进行分析,最后进行水下联合监测。仿真结果表明,所提出的监测架构和监测机制可降低异常数据处理时间成本和网络开销,在不同场景下的端到端延迟、网络能耗和包投递率方面都有良好的表现,提高了监测架构的灵活性。     

基于微服务架构的云制造调度仿真系统设计与开发

针对当前缺乏低耦合和高扩展的云制造调度仿真系统,无法方便地对调度算法性能进行测试的问题,以成本和完工时间最小化以及服务质量最大化为调度目标,提出一个可扩展的云制造调度模型,并在此基础上设计和开发了一个基于微服务架构的云制造调度仿真系统,实现了系统管理、资源管理、任务管理和仿真管理等功能,具有灵活自治、稳定、可扩展等特征。该仿真系统能够对调度算法的性能进行仿真、测试和优化,从而为云制造调度算法性能测试和参数优化提供了一个仿真平台。     

基于网络生活方式的个人用户云服务购买意愿研究

云计算是继大型计算机、个人计算机及互联网之后的第四次信息技术革命,它给电子商务企业对个人用户的服务模式带来了根本性变革,云服务产品正在被个体用户广泛使用与购买.然而,传统的消费者行为模型不能解释云服务产品的购买,立足于云服务产品对个人用户的功能价值与服务价值,并结合品牌价值,在问卷调查的基础上,运用因果研究和结构方程模型,研究了网络生活方式对个人用户云服务购买意愿的影响.结果显示:①网络生活方式直接及间接影响了个人用户购买云服务产品的意愿;②网络生活方式影响个人用户对云服务产品的功能感知、品牌感知和服务感知;③个人用户对云服务产品的功能感知、品牌感知和服务感知影响其够买意愿.针对个人用户,本研究提出的基于网络生活方式的云服务购买意愿模型,推动了个人用户云服务的使用和购买.