一种802.11功率控制MAC协议及仿真研究

提出了一种基于IEEE802.11的功率控制MAC(medium access control)协议,在控制包中包含发送功率和容许接收功率,通过两个通信节点之间的控制信息的交换来决定数据包的发送功率和限制其他邻节点的发送功率,有效降低隐藏终端和暴露终端之间的干扰,并且在数据接收的同时允许邻节点同时发送信息.通过仿真与802.11MAC协议进行比较,结果表明,在移动自组网中,该功率控制协议能够提高系统的吞吐量性能,而大大减少移动节点的功率消耗,提高节点的能量利用效率,并降低超过93%的系统能耗.     

基于虚拟机的数据中心能耗测量

提出一种基于计算密集型与I/O密集型建立虚拟机动态能耗的数学模型方法.结合了设备运行状态参数,在模型功耗处于计算密集型时引入了虚拟机的CPU使用率与CPU频率,处于I/O密集型时引入了虚拟机的硬盘读写总字节数与内存读写总字节数计算功耗,并对功耗进行积分得出数据中心能耗.与常规方法相比该方法进一步细化了测量粒度,且在使用Wordcount运行任务与Sort运行任务进行节点能耗测试时,得出能耗的平均误差为0.062 5.实验结果在粒度细化的同时保证了常规方法的同级别测量精度.     

基于博弈论和粒子群优化的移动边缘计算任务卸载方法

移动边缘计算（mobile-edge computing, MEC）是一种新兴的计算范式,移动设备可以通过将计算密集型任务卸载到边缘服务器上来降低本地计算能耗和计算时延。首先,该文研究了在微蜂窝基站密集区域场景下的多移动设备独立任务集计算卸载问题,其中每个微蜂窝基站配备了一个计算性能有限的MEC服务器。为了尽可能地降低移动设备的任务集计算能耗和计算时延,使用博弈论的方法将该问题建模为一个非合作多移动设备计算卸载策略博弈。通过对该博弈的分析,证明了其纳什均衡的存在性和有限改进性。然后,设计了一个基于博弈论的分布式计算卸载算法（game theory based distributed computation offloading algorithm, GDCOA）,并在GDCOA中引入了一个基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）的移动设备任务集卸载策略改进算法（PSO based improving computation offloading policy algorithm, PSOIPA）。GDCOA在有限次迭代后可以达到一个均衡状态。最...     

LTE网络中融合二次插值和TOA观测的终端定位方法

针对LTE蜂窝网络中移动终端的精确定位问题,提出一种融合二次插值和到达时间(TOA)观测的定位方法 .首先,基站将具有时间差的样本信号发送到移动终端,通过测量获得信号的TOA.然后,计算信号样本之间的互相关性,找出最大值及其相邻的两个值.接着,利用二次插值法,基于这3个点拟合出一个抛物线函数,并以函数最大值所对应的时间差作为最终估计的时间差值.最后,根据时间差值计算出与基站的距离,进而实现终端定位.仿真结果表明,该方法具有较高的定位精度.     

SwiftDB:一个支持行业应用的移动数据库系统

SwiftDB是一个面向行业应用的嵌入式移动数据库管理系统,它的底层文件格式同时支持SwiftDB自己的.sdb格式和MicrosoftPocketAccess的.cdb格式;通过功能强大的同步服务器实现了移动终端对企业中心数据库的共享和同步,并屏蔽了中心数据库的异构性;通过引入接入代理层的概念,屏蔽了移动终端的移动性,从新的角度提出了一个在移动计算环境下实现数据库事务管理的完整方案;提供动态报表工具、嵌入式GIS/GPS应用平台、编程API等工具,使SwiftDB成为一个完整的移动应用开发运行平台;系统采用面向对象的实现技术,内部模块进行了合理的划分,可以针对具体应用的需求,进行十分灵活、细致的定制.经过试用,表明SwiftDB的设计简单实用,能够较好地满足行业移动计算的需求.     

基于Hadoop的车辆管理系统设计与实现

为了提升车辆管理系统的应用效果及用户满意度,设计一种基于Hadoop的车辆管理系统.该系统是以Hadoop为核心的三层架构,数据存储层利用数据采集接口接收交警侧采集终端传输的车辆数据,经数据加载、查询、存储后,通过数据访问服务接口将数据传输至服务层.服务层利用Min-Max方法获取车辆移动近似节点和车辆短时位置信息,获...     

面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法(intelligent computing offloading method, ICOM).首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法(non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II)实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则(multi-criteria decision making, MCDM)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法

要：边缘计算在处理大量计算复杂的任务时，可能会引发任务实时执行效果下降以及能耗高等方面的问题。为此提出一种面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法，首先根据实时保证率将任务分流到云计算和边缘计算，然后基于弹性资源特性提出能耗感知的资源调度策略，为实时任务生成虚拟资源配置方案，最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性，该算法可以在保证实时性的前提下降低能耗。     

基于ConvLSTM的移动边缘计算服务器能耗模型

针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆（convolutional long short-term memory, ConvLSTM）神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型（intelligence server energy consumption model,IECM）,用于预测和优化服务器的能量消耗。通过收集服务器运行时间参数,使用熵值法筛选和保留显著影响服务器能耗的参数。基于选定的参数,利用ConvLSTM神经网络训练服务器能耗模型的深度网络。与现有的能耗模型相比,IECM在CPU密集型、I/O密集型、内存密集型和混合型任务上,能够适应服务器工作负载的动态变化,并在能耗预测上具有更好的准确性。     

针对无线测温网节能时间同步的新方法

时间同步对无线传感器网络的应用至关重要。由于无线测温网工作环境的限制和网络以及节点的自身因素,使得现有的时间同步方法对于网络的适用度不高。为解决这些问题,笔者提出了一种精度高、功耗低、方便快捷、可适用于无线测温网的节能时间同步方法。网络时间同步的任务主要由主节点完成,从节点仅完成必要的任务。主节点根据影响实时时钟偏差的因素,计算出一个周期内与从节点之间的实时时钟误差是否在允许范围内,由此判断是否将校正信息发送给从节点进行相应的同步操作。而为了减少从节点空闲侦听的能耗和避免从节点间出现网络碰撞现象,从节点采用周期性自唤醒工作模式,且为了保证良好的同步精度,采用秒脉冲更新补偿操作。最后通过仿真验证该方法的可行性与其优势。     

支持子网整体漫游的MIP-RS协议

针对子网整体移动的问题,分析了移动IP的不足,借鉴IPv6中的网络移动性,提出在现有IPv4网络中可支持子网整体漫游的MIP-RS协议. 移动子网以STA/AP为网关,通过家乡代理、外地代理和网内选路代理之间的协作,结合隧道技术实现了多跳的移动IP,突破了移动IP技术中从家乡代理与外区代理间隧道出口到移动点只能有“一跳”的限制,使网络中所有节点可通过多跳访问移动子网中的节点,实现移动子网的漫游. 基于自行研发的STA/AP实现了MIP-RS. 实测结果表明,在子网以车速移动时移动子网中的节点和固定网络中的节点能进行高速双向数据通信.     

基于节点重要度的农村公路布局最小树算法

农村公路网布局中应该考虑工程造价,同时需要兼顾节点的相对重要程度介绍了节点重要度的计算方法,提出基于节点重要度的Kruskal最小树算法.根据分层次规划的思想,基于节点重要度对各节点进行分层,在此基础上运用Kruskal最小树算法,进行算法设计求解,将此方法应用到某县公路布局规划,取得了良好的效果.     

M2M通信中能耗均衡的联合分簇-休眠管理策略

针对M2M通信中存在的能量问题,主要研究一种能耗均衡的联合分簇-休眠管理策略. 为了解决LEACH分簇算法中存在的节点间能耗不均衡等问题,利用经纬线对簇头节点所处区域进行非均匀划分,以保证所有簇头节点的能耗相同. 分析网络中的最优分簇数目,并提出基于失真度的节点休眠调度进一步降低能耗,综合设计了联合分簇-休眠管理策略. 仿真及分析表明,所提出的策略能降低并均衡M2M通信的网络能耗,延长网络寿命.     

基于模糊认知图的变电站巡检机器人的行为规划研究

提出了一种基于模糊认知图的移动机器人行为规划方法。针对变电站设备巡检机器人智能化的高级应用问题,提出了一种分层式混合复杂系统机器人任务规划的逻辑结构,介绍了任务分解和任务规划的工作原理。以巡检作业过程中的相关事件为概念节点,给出节点之间的连接权值,建立任务行为规划的模糊认知图模型,实现了任务分解和生成行为动作逻辑序列。同时,结合机器人导航定位等传感器实时信息,自动调整机器人巡检实时动作序列。该方法不需要复杂的计算和大量的训练,实验验证了其可行性和有效性。     

改进的无单元Galerkin法分析薄板自由振动

改进移动最小二乘近似(IMLS)采用带权正交多项式基函数,避免了对力矩矩阵的求逆过程,从而比移动最小二乘近似(MLS)节省了计算时间.但是由于其只要求近似函数在各节点处误差的平方和最小,对近似函数导数没有任何限制,使得在处理要求导数连续等问题时产生较大误差.而考虑导数近似的广义移动最小二乘近似(GMLS),虽然提高了近似函数的精度,但由于增加了节点自由度,显著增加了计算时间.结合IMLS和GMLS各自的优点,给出了改进的广义移动最小二乘近似(IGMLS).该近似在构造函数时要求近似函数在所有节点处误差的平方和与近似函数导数仅在导数边界附近各节点处误差的平方和之和最小.同时,为了节省计算时间,基函数采用加权正交多项式.将IGMLS与无单元Galerkin法(EFG)相结合,给出了基于IGMLS的EFG法.通过对薄板离散建立了相应的薄板自由振动代数方程.通过数值算例证实了IGMLS比IMLS具有更高的精度,所需的运算时间要小于GMLS.     

一种基于复合物参与度的关键蛋白质预测方法

针对在交互网络上的关键蛋白质识别通常只关注节点在拓扑层面上的一些特性,但关键蛋白质识别过程中有必要结合蛋白质功能方面的信息,提出了一种基于复合物参与度的关键蛋白质预测方法 DPC(Degree of Participation in Complexes),该方法考虑节点在复合物中邻居节点的数量,综合了蛋白质在复合物内部以及在全局总体上的拓扑特性.在酵母蛋白质网络上的实验结果表明,DPC在关键蛋白质识别率方面明显优于其他六种经典的节点中心性拓扑参数,并且DPC能够识别出参与多个复合物的蛋白质,与关键蛋白质的生物意义相吻合.     

顾及空间邻接关系的无人机影像匹配并行算法

为解决无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)影像匹配并行算法的负载均衡和特征数据传输问题,提出一种顾及空间邻接关系的影像匹配并行算法,旨在不降低原有匹配精度的前提下,最大限度地提高影像匹配效率.在特征提取阶段,根据影像空间邻接关系完成各对应节点的初始任务划分,随后进行稍细粒度的二次划分,以确定最终的特征提取任务.在任务调度时,根据计算节点的状态优先分配对应节点的任务.对应节点的任务全部分配完毕再分配其他节点对应的任务.在匹配阶段,首先根据特征提取任务划分匹配任务,然后根据特征提取任务的节点编号划定对应于每一节点的匹配任务单元,使用相同的任务调度方法完成整个测区的影像匹配.对一套有1 463幅UAV影像的典型数据进行实验,结果表明该算法不但能实现并行系统的负载平衡,还能减小特征数据的传输量,从而显著提高影像匹配效率.     

基于物联网的智能门禁系统在移动互联终端的研究与设计

论述了物联网模式下设计的门禁系统与移动终端的互联,并基于物联网技术上提出了具体的解决方案,通过对移动互联、门禁系统进行全面阐述,有针对性的采取不同技术介绍了设计思路及方法,最后能够创建一种更加快捷,方便,安全的智能门禁系统.     

解决波分复用星形单跳网容量受限的一种有效途径

针对波分复用星形单跳网网络容量受限问题,提出了一种新的基于单根光纤连接节点的星形耦合器并联组网解决方法.文章首先论述了星形耦合器并联组网的网络结构;接着分析了各节点之间的通信情况;最后对网络容量进行了计算和分析.