基于网络编码的车载移动网络数据传输优化 被引量：2

1

作者 李繁 金明录 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期170-174,214,共6页

车载网络系统已成为未来网络通信的重要发展趋势之一。通过车载网络系统,汽车与汽车间可以实时地分享行车信息,以避免车祸的发生,同时可以通过点对点信息分享的技术来传输数字多媒体信息。通过网络编码的方式来传递封包,针对汽车行进方... 车载网络系统已成为未来网络通信的重要发展趋势之一。通过车载网络系统,汽车与汽车间可以实时地分享行车信息,以避免车祸的发生,同时可以通过点对点信息分享的技术来传输数字多媒体信息。通过网络编码的方式来传递封包,针对汽车行进方向来分群组,并且通过结合ROMSGP的分组方法及改善VANETCODE的优先权设定策略来改善车载网络系统的整体性能。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性,并与原VANETCODE算法进行了性能对比。仿真结果表明:优化后的VANETCODE在性能上有了显著的改善。 展开更多

关键词 网络编码 ROMSGP VANET

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应用于蜂窝系统上的网络编码两阶段算法

2

作者 李繁 刘新晨 严星 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期3820-3824,共5页

为了提高移动节点的频谱和能量效率,提出了一类应用于蜂窝系统中的新型中继通讯方法,在该系统中部分节点通过中继节点与基站通讯,且通讯代价得到了有效改进,因此被称为中继受益节点。这些中继受益节点不但通过网络编码混合上行链路和下... 为了提高移动节点的频谱和能量效率,提出了一类应用于蜂窝系统中的新型中继通讯方法,在该系统中部分节点通过中继节点与基站通讯,且通讯代价得到了有效改进,因此被称为中继受益节点。这些中继受益节点不但通过网络编码混合上行链路和下行链路,而且采用了MRC模型与基站协同传输。通过使用协同传输,进一步提出了一种两阶段算法选择中继节点及确定中继节点的传输功率。实例仿真计算结果表明,应用该算法的系统减少了能量消耗。 展开更多

关键词 网络编码 中继 协同传输 最高比结合 频谱效率

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计弱连接条件下网络数据多信道传输节点路径调控方法 被引量：3

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作者 严星 吴向前 高敬礼 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期100-102,107,共4页

针对传统方法在计弱连接条件下调控网络数据传输路径时,无法均匀调整传输节点路径上的信息量,导致数据传输能耗较大且数据传输效率低,提出一种计弱连接条件下网络数据多信道传输节点路径调控方法。构建网络数据多信道传输节点模型,确定... 针对传统方法在计弱连接条件下调控网络数据传输路径时,无法均匀调整传输节点路径上的信息量,导致数据传输能耗较大且数据传输效率低,提出一种计弱连接条件下网络数据多信道传输节点路径调控方法。构建网络数据多信道传输节点模型,确定最佳的数据传输节点路径队列,使传输节点路径上的信息量均匀传输。利用信道分配的路径调控方法进行数据传输节点路径优化,有效降低数据传输能耗,提高了数据多信道节点传输效率,完成对计弱连接条件下网络数据多信道传输节点路径的调控。实验结果表明,该方法有效提高了数据多信道节点传输的效率,可有效解决传统方法存在的弊端,对该领域发展有着重要意义。 展开更多

关键词 计弱连接 网络数据 多信道传输节点 传输效率 路径调控 信道分配

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基于广义粒度自编码器的模糊粗糙聚类方法

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作者 李繁 张晓宇 刘林东 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期266-275,共10页

为了解决模糊化器参数的不确定性问题,提出基于广义粒度自编码器的模糊粗糙聚类方法。基于阴影集优化每个聚类的划分阈值,将所有模式划分为不同的近似区域;通过多粒度近似区域捕捉模糊参数产生的不确定性,包括模糊化系数产生的不确定性... 为了解决模糊化器参数的不确定性问题,提出基于广义粒度自编码器的模糊粗糙聚类方法。基于阴影集优化每个聚类的划分阈值,将所有模式划分为不同的近似区域;通过多粒度近似区域捕捉模糊参数产生的不确定性,包括模糊化系数产生的不确定性,边界区域和重叠分区产生的模糊性;进一步建立多级粒度自编码器评价聚类模型的质量。多个数据集聚类对比实验表明该方法能够有效挖掘不确定信息,提升聚类性能。 展开更多

关键词 多粒度 聚类 阴影集 模糊

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分布式奇异值分解最小平方估计算法 被引量：2

5

作者 李繁 金明录 刘继 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期6-12,45,共8页

对奇异值(SVD)分解求解最小平方估计的问题进行了研究。提出迭代式分割与合并的算法(IDMSVD),目的是改善奇异值分解在估计参数时非常耗费时间以及内存空间的问题。基于IDMSVD提出了分布式迭代式分割与合并算法(MRDSVD),使用Hadoop平台的... 对奇异值(SVD)分解求解最小平方估计的问题进行了研究。提出迭代式分割与合并的算法(IDMSVD),目的是改善奇异值分解在估计参数时非常耗费时间以及内存空间的问题。基于IDMSVD提出了分布式迭代式分割与合并算法(MRDSVD),使用Hadoop平台的MapReduce来实现,实验结果显示,IDMSVD可以有效改善SVD求最小平方解耗费运行时间与内存空间的问题,MRDSVD算法可进一步改善IDMSVD的运行时间。 展开更多

关键词 矩阵分解 奇异值分解 最小平方估计 大型数据集 分布式

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稀疏形式下的区块式快速指数运算算法

6

作者 李繁 刘继 严星 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1503-1507,共5页

针对在许多类El Gamal公钥密码体制中计算AXmod n与AXBXmod n复杂度高等问题,提出了稀松形式下的区块式快速指数运算算法来改善其模指数运算。使用转换状态图来分析其效能,同时将其概念加以延伸,加强其实用性。分析表明,此算法在预先计... 针对在许多类El Gamal公钥密码体制中计算AXmod n与AXBXmod n复杂度高等问题,提出了稀松形式下的区块式快速指数运算算法来改善其模指数运算。使用转换状态图来分析其效能,同时将其概念加以延伸,加强其实用性。分析表明,此算法在预先计算量小的时候有较好的效能,因此也特别适用于像智能卡这类存储空间受限的装置。 展开更多

关键词 公钥密码体制 模指数 稀疏形式 区块算法

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基于GPU的并行奇异值分解最小平方估计算法

7

作者 李繁 金明录 刘继 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第6期63-68,共6页

对奇异值分解(SVD)求解最小平方估计的问题进行了研究。提出迭代式分割与合并的算法(IDMSVD),目的是解决奇异值分解在估计参数时非常耗费内存空间的问题。基于IDMSVD提出了并行IDMSVD算法,并使用GPU实现之。实验结果显示,IDMSVD可以有... 对奇异值分解(SVD)求解最小平方估计的问题进行了研究。提出迭代式分割与合并的算法(IDMSVD),目的是解决奇异值分解在估计参数时非常耗费内存空间的问题。基于IDMSVD提出了并行IDMSVD算法,并使用GPU实现之。实验结果显示,IDMSVD可以有效地解决SVD求最小平方解耗费运行时间与内存空间的问题,并行IDMSVD算法可进一步改善IDMSVD的运行时间。 展开更多

关键词 奇异值分解 最小平方估计 并行处理

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一种分布式超梯度的对偶分解CDN负载管理算法 被引量：1

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作者 木尼拉.塔里甫 安尼瓦尔.加马力 贾志先 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期70-75,共6页

为提高内容分发网络(CDN)负载管理的均衡性,提出一种快速控制包分布式超梯度的对偶分解CDN负载管理算法。在泛播CDN中给出简化的DNS控制负载管理模型,以解决CDN运营商的基本操作问题。制定CDN负载管理问题的凸优化模型,并给出一种快速... 为提高内容分发网络(CDN)负载管理的均衡性,提出一种快速控制包分布式超梯度的对偶分解CDN负载管理算法。在泛播CDN中给出简化的DNS控制负载管理模型,以解决CDN运营商的基本操作问题。制定CDN负载管理问题的凸优化模型,并给出一种快速控制包的分布式对偶算法,对凸优化模型进行求解,以提升模型的性能优化。实验结果表明,与OSPR算法和GS算法相比,该算法具有更低的数据传输延迟和能量消耗。 展开更多

关键词 内容分发网络 负载管理 快速控制包 分布式 超梯度 对偶分解

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基于GPU的特征脸算法优化研究

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作者 李繁 严星 张晓宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期197-204,共8页

特征脸算法是基于脸部表征的常用人脸辨识方法之一。当训练数据量较大时,不管是训练还是测试模块都非常耗时。基于此,采用CUDA并行运算架构实现GPU加速特征脸算法。针对GPU并行运算的效果取决于硬件规格、算法本身的复杂度和可并行性,... 特征脸算法是基于脸部表征的常用人脸辨识方法之一。当训练数据量较大时,不管是训练还是测试模块都非常耗时。基于此,采用CUDA并行运算架构实现GPU加速特征脸算法。针对GPU并行运算的效果取决于硬件规格、算法本身的复杂度和可并行性,以及程序开发者使用GPU的并行化方式等因素,文中首先提出在特征脸算法训练阶段的计算平均值、zero mean、正规化特征脸等计算步骤以及测试阶段的投影到特征脸空间、计算欧几里得距离等计算步骤使用GPU优化加速;其次在相应计算步骤采用不同的并行化加速方法并做出效能评估。实验结果表明,在人脸训练数据量在320~1920的范围内,各计算步骤加速效果明显。与Intel i7-5960X相比,GTX1060显示适配器在训练模块中可达到平均约71.7倍的加速效果,在测试模块中可达到平均约34.1倍的加速效果。 展开更多

关键词 人脸辨识 特征脸 GPU并行运算 旋转运算 核心函数

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四面体网格剖分下速度与反射界面的同时反演

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作者 何雷宇 严星 白超英 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期921-931,共11页

针对含起伏地表、不规则反射界面及速度异常体的复杂模型的走时正、反演问题,本文采用四面体单元进行模型参数化,实现多震相地震射线的追踪计算,且推导了四面体单元下走时关于速度、走时关于反射点深度的偏导数计算公式;结合共轭梯度法... 针对含起伏地表、不规则反射界面及速度异常体的复杂模型的走时正、反演问题,本文采用四面体单元进行模型参数化,实现多震相地震射线的追踪计算,且推导了四面体单元下走时关于速度、走时关于反射点深度的偏导数计算公式;结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘反演问题,实现了多震相走时联合及同时反演成像;通过在同时反演中对不同种类Jacobi偏导元素做归一化处理,有效解决了不规则界面存在散射而导致的散射点所在区域射线过密、速度和界面过度更新问题。数值模拟结果表明:采用四面体单元进行模型参数化,复杂模型正演计算结果具有较高精度;同时反演可准确刻画不规则反射界面和速度异常体。因此,本文提出的走时成像方法具有有效性和实用性。 展开更多

关键词 四面体单元 多震相射线追踪 多波联合反演 同时反演 走时层析成像

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基于GPU的LLE算法加速及性能优化

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作者 李繁 严星 张晓宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第5期1314-1322,共9页

为提高非线性数据降维算法效能,分析这类算法的特点,综合考虑KNN计算和解决Sparse特征值两个问题,提出将LLE算法中的KNN搜索算法及大型稀疏矩阵解特征值这两个部分并行在GPU的运算平台上,通过这种方法来加快所有基于LLE发展而来的数据... 为提高非线性数据降维算法效能,分析这类算法的特点,综合考虑KNN计算和解决Sparse特征值两个问题,提出将LLE算法中的KNN搜索算法及大型稀疏矩阵解特征值这两个部分并行在GPU的运算平台上,通过这种方法来加快所有基于LLE发展而来的数据降维技术的执行时间。仿真计算结果表明,在KNN方面整体加速可达40至50倍,在解大型稀疏矩阵特征值的部分加速至10倍左右。整体来说,数据降维算法加速10倍左右,有效运用GPU提高了LLE这类算法的性能。 展开更多

关键词 图形处理器 统一计算设备架构 LLE算法 KNN搜索 降维

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夜间低照度船舶监控视频图像均衡化增强方法 被引量：2

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作者 李繁 张晓宇 刘林东 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第10期70-72,共3页

在夜间低照度环境下,传统船舶监控视频图像增强方法存在图像暗部及高光等区域识别异常的问题,导致对比度系数与照度参量调节均衡度异常,整体效果无法满足实际应用要求,因此根据夜间低照度环境特征,提出夜间低照度船舶监控视频图像均衡... 在夜间低照度环境下,传统船舶监控视频图像增强方法存在图像暗部及高光等区域识别异常的问题,导致对比度系数与照度参量调节均衡度异常,整体效果无法满足实际应用要求,因此根据夜间低照度环境特征,提出夜间低照度船舶监控视频图像均衡化增强方法。首先,对夜间低照度船舶监控视频图像对比度进行补偿;然后,对低照度图像的照度值进行判定,并完成图像高光区域的确认;最后,通过S曲线函数对低照度区域进行照度值的均衡调节。通过对比实验证明,提出方法能够显著改善低照度视频图像显示效果,实际应用效果更好。 展开更多

关键词 夜间低照度 监控视频图像 均衡化 增强

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