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低功耗蓝牙5.0邻居发现协议时延模型研究
被引量：
7
1
作者
骆冰清
王佩佩
+1 位作者
王正康
孙知信
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期226-237,共12页
针对低功耗蓝牙网络邻居发现时延难以评估的问题,面向蓝牙5.0标准提出一种基于中国剩余定理的低功耗蓝牙邻居发现时延分析模型,建立邻居发现过程中广播间隔、扫描间隔以及扫描窗口参数配置与发现时延大小的理论关系,验证了不同参数配置...
针对低功耗蓝牙网络邻居发现时延难以评估的问题,面向蓝牙5.0标准提出一种基于中国剩余定理的低功耗蓝牙邻居发现时延分析模型,建立邻居发现过程中广播间隔、扫描间隔以及扫描窗口参数配置与发现时延大小的理论关系,验证了不同参数配置条件对邻居发现时延大小的影响。实验结果表明,所提出的模型能够有效预测参数配置影响下的时延峰值,为不同的应用场景提供参数配置验证与指导。
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关键词
低功耗蓝牙
邻居发现
时延模型
参数配置
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职称材料
一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法
被引量：
1
2
作者
王宁
韩京宇
+1 位作者
王尚凌
万杨兰
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期675-680,共6页
路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-cong...
路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。
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关键词
移动对象
位置预测
GPS数据
位置相关服务
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职称材料
题名
低功耗蓝牙5.0邻居发现协议时延模型研究
被引量：
7
1
作者
骆冰清
王佩佩
王正康
孙知信
机构
江苏省
大数据
安全与
智能
处理
重点
实验室
(
南京邮电大学
)
南京邮电大学
计算机学院、软件学院、网络与空间
安全
学院
南京邮电大学
国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术)
宽带无线通信与传感网技术教育部
重点
实验室
(
南京邮电大学
)
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期226-237,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61702281,No.61672299)。
文摘
针对低功耗蓝牙网络邻居发现时延难以评估的问题,面向蓝牙5.0标准提出一种基于中国剩余定理的低功耗蓝牙邻居发现时延分析模型,建立邻居发现过程中广播间隔、扫描间隔以及扫描窗口参数配置与发现时延大小的理论关系,验证了不同参数配置条件对邻居发现时延大小的影响。实验结果表明,所提出的模型能够有效预测参数配置影响下的时延峰值,为不同的应用场景提供参数配置验证与指导。
关键词
低功耗蓝牙
邻居发现
时延模型
参数配置
Keywords
Bluetooth low energy
neighbor discovery
latency model
parameter configuration
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法
被引量：
1
2
作者
王宁
韩京宇
王尚凌
万杨兰
机构
南京邮电大学
计算机学院
江苏省
大数据
安全与
智能
处理
重点
实验室
(
南京邮电大学
)
东南
大学
计算机网络和信息集成教育部
重点
实验室
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期675-680,共6页
基金
国家自然科学基金（61003040,61373139,61602260）资助项目
东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室（项目号K93-9-2015-07C）资助项目
+1 种基金
江苏省自然科学基金面上基金（BK20171447）资助项目
江苏省高校自然科学研究面上基金（17KJB520024）资助项目
文摘
路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。
关键词
移动对象
位置预测
GPS数据
位置相关服务
Keywords
mobile object
location prediction
GPS data
location based services
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低功耗蓝牙5.0邻居发现协议时延模型研究
骆冰清
王佩佩
王正康
孙知信
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
2
一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法
王宁
韩京宇
王尚凌
万杨兰
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
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