基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

粉砂地层中列车载荷对曲线隧道沉降的影响

为揭示粉砂土层中列车移动载荷作用下曲线隧道沉降规律,采用MIDAS数值模拟软件,对地铁列车载荷进行动态模拟,以郑州地铁一号线一期工程为背景,对隧道结构进行现场实测,将作用在轨道上的载荷分解成列车轴重引起的竖向力、横向力以及轨道超高引起的离心力,研究列车移动载荷对不同曲线半径和车速条件下隧道周围土层动力响应和沉降的影响....     

融合虚拟机分簇与休眠机制的MEC任务卸载策略

为了在低延时约束下降低能源消耗,研究一种移动边缘计算任务卸载策略.采用虚拟机分簇技术,在移动边缘计算服务器中设置始终保持活跃的主模块及可以适时休眠的备用模块.基于备用模块虚拟机周期性休眠机制,建立同步多重休假排队模型,利用拟生灭过程与矩阵几何解方法,给出任务平均延时及系统节能率.实验结果验证了该任务卸载策略的有效性.融...     

MEC架构下基于DDPG的车联网任务卸载和资源分配

为了缓解车联网中个体车辆计算资源配置过低而导致的任务处理时延较大的问题,提出了一种移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)架构下的动态任务卸载策略和资源分配方案。以最小化全网任务处理时延为目标,将车联网中的任务卸载和资源分配问题建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP),并利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法进行了问题求解。仿真结果表明,与执行者-评价者(actor-critic, AC)和深度Q网络(deep Q-network, DQN)这2种算法相比,DDPG算法以最快的算法收敛特性获得最小的全网任务处理时延。     

约束的移动对象最近邻轨迹查询

提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.     

移动数据库中支持车辆交通管理的时空模型

提出了一种用于有效管理交通,基于基本空间对象模型,紧密结合时间维的时空模型.针对当前大多数时空模型的局限性在于把复杂立体化的交通网络变成平面化的实体、导致网络分析效率不高的问题,以现有成熟的关系数据库为底层架构,采用自底向上的嵌套方式对移动对象(交通工具)和固定空间对象(交通网络、路标、区域等)进行建模,以及分层和栅格化处理交通网络的各个区域,有效地提高了时空查询和各种操作的效率.     

TDD-LTE无线网的优化

随着第四代移动网络的大规模建设,LTE高带宽带来了丰富的多媒体业务和数据业务,但网络问题也变得复杂多样,网络优化需从新的角度、使用新的方法及解决方案来满足网络的新需求.同时,快速扩张的4G业务对其本身的运营及其优化提出了新要求,如何取得投入与收益间的最高性价比成为LTE网络优化的关键.介绍TDD-LTE的原理及其关键技...     

共轭效应的类型及电子云移动的方向

共轭效应存在于共轭体系中,它是由于轨道相互交盖而引起共轭体系中各键上的电子云密度发生平均化的一种电子效应。共轭效应使体系的键长趋于平均化,体系能量降低,分子趋于稳定。共轭效应广泛存在于有机化合物之中,它的存在对有机化合物的性质往往起着主导作用。共轭效应的类型主要可归纳为以下三种：1π－π共轭效应π－π共轭效应是由于两个或多个π轨道互相交盖而引起的共轭效应。下列分子中均存在着π－π共轭效应。等。π－π共轭体系中的π键通常称为正常π键,其特点是共用电子数等于参与共轭的原子数,相当多的共轭体系中的共轭…     

机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.