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集成BP神经网络预测模型的研究与应用 被引量:19
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作者 赵会敏 雒江涛 +3 位作者 杨军超 徐正 雷晓 罗林 《电信科学》 北大核心 2016年第2期60-67,共8页
BP神经刚络对逼近实数值提供了一种顽健有效的学习方法,适合对路口交通流量进行预测。针对BP神经网络存在易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题,提出了一种集成BP预测模型。该模型集成多个具有不同初始权值和训练集的BP模型,并以加权平... BP神经刚络对逼近实数值提供了一种顽健有效的学习方法,适合对路口交通流量进行预测。针对BP神经网络存在易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题,提出了一种集成BP预测模型。该模型集成多个具有不同初始权值和训练集的BP模型,并以加权平均值的方法作为结合方法。其中的每个BP模型是以一种改进的MapReduce方法实现的。将该模型运用到交通路口车辆分流流量大小的预测实例中,并依次与单机实现的单个BP模型和MapReduce实现的单个BP模型进行比较。结果表明,集成BP模型在路口车辆分流流量大小的预测中有较高的准确率和实时件。 展开更多
关键词 BP神经网络 集成预测 MAPREDUCE 加权平均值 交通路口分流流量大小的预测
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基于IRS辅助通信的无线供能传感器网络信息年龄优化 被引量:3
2
作者 杨荐焜 王茜竹 +1 位作者 冉泳屹 陈丰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期146-153,162,共9页
无线传感器与基站之间容易因障碍物阻挡,影响信息交付的及时性,传感器能量供应不足也会引起信息年龄(AoI)性能下降。构建一种基于智能反射面(IRS)辅助通信的无线供能传感器网络系统模型,提出一个联合优化能量发射矩阵、IRS相移和传感器... 无线传感器与基站之间容易因障碍物阻挡,影响信息交付的及时性,传感器能量供应不足也会引起信息年龄(AoI)性能下降。构建一种基于智能反射面(IRS)辅助通信的无线供能传感器网络系统模型,提出一个联合优化能量发射矩阵、IRS相移和传感器调度的多变量系统总信息年龄最小化优化问题。由于调度变量的二进制性质和IRS相移约束的非凸性质,导致该优化问题无法被直接求解,因此利用变量松弛和半正定凸松弛方法将原非凸问题转化为凸问题,并设计一种基于半正定凸松弛的信息年龄调度优化算法。实验结果表明,当能量站最大发射功率为45 dBm及IRS反射单元数为30时,所提算法相比循环调度算法、非能量收集算法,能将系统总AoI最大分别降低38%、46%,不仅可以为无线传感器持续供能,而且能提高系统的AoI性能。 展开更多
关键词 信息年龄 无线供能传感器网络 能量收集 智能反射面 传感器调度
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基于Hadoop的网络分流和流特征计算 被引量:6
3
作者 刘勇 雒江涛 +1 位作者 邓生雄 王小平 《电信科学》 北大核心 2014年第12期76-81,共6页
网络流量特征计算是网络流量分析的一个重要步骤,对于海量网络流量数据,并行化计算网络流量特征是高效网络流量分析的重要方法。针对传统单机处理成本高、可扩展性差的问题,提出一种基于Map Reduce编程模型的网络流量分析方法,并行实现... 网络流量特征计算是网络流量分析的一个重要步骤,对于海量网络流量数据,并行化计算网络流量特征是高效网络流量分析的重要方法。针对传统单机处理成本高、可扩展性差的问题,提出一种基于Map Reduce编程模型的网络流量分析方法,并行实现网络分流和流量特征计算。通过使用Hadoop平台对实际数据进行分析,统计常用网络流量属性特征,实验表明,该方法分析网络流量特征的结果准确可信,且适合分析大流量数据。 展开更多
关键词 网络分流 特征 并行计算
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异构蜂窝网络中能效优先的用户关联机制 被引量:1
4
作者 彭大芹 王付龙 孙向月 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期91-95,共5页
为提高异构蜂窝网络的系统能效,提出一种基于有效速率权重的用户关联与功率控制协同优化算法。设计一种双层迭代算法,求出用户关联指数和最佳传输功率。在功率不变的情况下,外层循环时将总比值形式的问题转化为多项式形式的问题,求得最... 为提高异构蜂窝网络的系统能效,提出一种基于有效速率权重的用户关联与功率控制协同优化算法。设计一种双层迭代算法,求出用户关联指数和最佳传输功率。在功率不变的情况下,外层循环时将总比值形式的问题转化为多项式形式的问题,求得最佳用户关联指数,内层循环时利用牛顿法分配基站的传输功率。实验结果表明,相比MSUA、MSUUA等算法,该算法具有较高的能效值,且能够使更多的用户关联到微基站。 展开更多
关键词 异构蜂窝网络 负载均衡 功率控制 用户关联 非线性混合整数
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C-V2X边缘服务器的动态负载均衡算法研究 被引量:14
5
作者 林峰 段建岚 +1 位作者 李传伟 蒋建春 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期201-206,221,共7页
为更好地解决蜂窝车联网与移动边缘计算融合应用场景下边缘服务器资源负载分配不均、资源利用率较低等问题,提出一种动态负载均衡算法。通过监测边缘服务器的实时运行状态动态更新负载指标权值,准确评估边缘服务器的实际负载状态,并结... 为更好地解决蜂窝车联网与移动边缘计算融合应用场景下边缘服务器资源负载分配不均、资源利用率较低等问题,提出一种动态负载均衡算法。通过监测边缘服务器的实时运行状态动态更新负载指标权值,准确评估边缘服务器的实际负载状态,并结合边缘服务器集群的负载率阈值、均值和标准差,实现任务的合理分配。实验结果表明,与传统随机轮询算法和最小流量均衡算法相比,该算法能够更好地提升边缘服务器集群的负载均衡度,缩短任务完成时间。 展开更多
关键词 蜂窝车联网 边缘计算 负载均衡 动态调整 集群
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命名数据网络中的一种主动拥塞控制策略 被引量:3
6
作者 王文静 雒江涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期115-120,共6页
为解决命名数据网络(Named Data Networking,NDN)中的拥塞控制问题,在加权公平排队(Weighted Fair Queuing,WFQ)算法的基础上,提出了基于即时调整兴趣包发送速率的名字加权公平排队(Name Weighted Fair Queuing,NWFQ)算法。当网络拥塞时... 为解决命名数据网络(Named Data Networking,NDN)中的拥塞控制问题,在加权公平排队(Weighted Fair Queuing,WFQ)算法的基础上,提出了基于即时调整兴趣包发送速率的名字加权公平排队(Name Weighted Fair Queuing,NWFQ)算法。当网络拥塞时,利用基于令牌桶算法的速率限制机制对超速流进行降速惩罚,同时更新兴趣包中的拥塞信息域并将其逐跳反馈给下游路由器;利用数据包将拥塞信息反馈给请求端,请求端据此调整兴趣包的发送速率,从而解决网络拥塞。基于ndn SIM的仿真结果表明,该算法能有效提升瓶颈链路利用率并接近95%,同时保证较低的丢包率和平均流完成时间。 展开更多
关键词 命名数据网络 拥塞控制 名字加权公平排队算法 惩罚函数 显式反馈
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一种基于循环神经网络的极化码BP译码算法 被引量:3
7
作者 何彦琦 彭大芹 赵雪志 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期197-203,共7页
置信传播(BP)算法作为极化码最常用的软判决输出译码算法之一,具有并行传输、高吞吐量等优点,但其存在收敛较慢、运算复杂度高等缺陷。提出一种基于循环神经网络的偏移最小和近似置信传播译码算法。通过偏移最小和近似算法替代乘法运算... 置信传播(BP)算法作为极化码最常用的软判决输出译码算法之一,具有并行传输、高吞吐量等优点,但其存在收敛较慢、运算复杂度高等缺陷。提出一种基于循环神经网络的偏移最小和近似置信传播译码算法。通过偏移最小和近似算法替代乘法运算,修改迭代过程中的消息更新策略,并运用改进的循环神经网络架构实现参数共享。仿真结果表明,相比传统BP译码算法,该译码算法在提升误码率(BER)性能的前提下,减少约75%的加法运算且收敛速度大幅提升,相比基于深度神经网络的BP译码算法,该算法在确保BER性能无显著下降的前提下,使用加法运算替代乘法运算,节省了约80%的存储空间开销。 展开更多
关键词 极化码 置信传播 循环神经网络 偏移最小和 运算复杂度
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C-V2X无线资源管理算法研究 被引量:1
8
作者 林峰 李传伟 +2 位作者 段建岚 蒋建春 付仕明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期212-218,共7页
在蜂窝车联网(C-V2X)的underlay模式下,蜂窝用户(C-UEs)与车载用户(V-UEs)共享上行频谱。为解决C-V2X中的同频干扰问题,并确定不同数据包优先级(PPPP)用户的传输优先度,在保障V-UEs与C-UEs通信可靠性的同时,以最大化所有用户的信息值为... 在蜂窝车联网(C-V2X)的underlay模式下,蜂窝用户(C-UEs)与车载用户(V-UEs)共享上行频谱。为解决C-V2X中的同频干扰问题,并确定不同数据包优先级(PPPP)用户的传输优先度,在保障V-UEs与C-UEs通信可靠性的同时,以最大化所有用户的信息值为目标,提出一种新的无线资源管理(RRM)算法。通过引入子用户的概念将RRM问题转换为功率分配问题与频率资源选择问题,在功率分配结果的基础上采用启发式算法实现低复杂度的频率资源选择,并对频率选择结果进行再分配得到最终发射功率。仿真结果表明,该算法相比正交分配算法能够有效提升所有用户的信息值,并保障系统可靠性。 展开更多
关键词 蜂窝车联网 传输优先度 信息值 功率控制 频率资源分配
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命名数据网络中可追溯且轻量级的细粒度访问控制机制 被引量:5
9
作者 雒江涛 何宸 王俊霞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2428-2434,共7页
由于命名数据网络(NDN)具有网内缓存特点,任意用户可直接从中间路由节点获取数据,同时,内容提供商也无法得知用户的访问信息。针对这些问题,该文结合基于身份的组合公钥和Schnorr签名方法,提出了“三次握手”匿名安全认证协议,同时,采... 由于命名数据网络(NDN)具有网内缓存特点,任意用户可直接从中间路由节点获取数据,同时,内容提供商也无法得知用户的访问信息。针对这些问题,该文结合基于身份的组合公钥和Schnorr签名方法,提出了“三次握手”匿名安全认证协议,同时,采用改进的秘密共享方法来高效分发内容密钥,实现了一种可追溯且轻量级的细粒度访问控制机制(TLAC),最后,通过实验验证了TLAC机制的高效性。 展开更多
关键词 命名数据网络 内容缓存 访问控制 可追溯性
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IEEE 802.11p/1609.4多信道协作机制改进研究 被引量:1
10
作者 林峰 周显东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期108-113,120,共7页
IEEE 802.11p/1609.4是车联网的专用接入访问控制协议。针对IEEE 802.11p/1609.4标准协议中多信道协作机制存在信道资源浪费、竞争信道拥塞等问题,在划分车载单元与路侧单元优先级的基础上,提出一种改进的多信道协作机制。将控制信道划... IEEE 802.11p/1609.4是车联网的专用接入访问控制协议。针对IEEE 802.11p/1609.4标准协议中多信道协作机制存在信道资源浪费、竞争信道拥塞等问题,在划分车载单元与路侧单元优先级的基础上,提出一种改进的多信道协作机制。将控制信道划分为注册时隙(RI)和轮询时隙(PI),RI节点利用服务信道提高空闲信道资源利用率,PI通过轮询列表在控制信道发布安全消息消除信道竞争。在Matlab和OMNET++的仿真环境下进行验证,结果表明改进机制在安全消息传输率、平均传输时延、服务信道吞吐量和消息丢失风险指数方面均有明显的性能提升,并且在高节点密度情况下,仍能保证消息传输效率。 展开更多
关键词 IEEE 802.11p/1609.4协议 车联网 多信道协作 路侧单元 信道接入机制
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基于知识与数据驱动的高速路车辆速度计算方法模型研究 被引量:1
11
作者 彭大芹 罗裕枫 范兴容 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2655-2660,共6页
由于目前通过蜂窝基站定位的精度不够高和信令数据产生的不确定性,所以通过手机信令数据估计交通信息参数的精确度仍然是一个巨大的挑战。高速路车辆速度参数是评估道路服务质量最常研究的参数之一,目前基于手机信令数据的交通参数估计... 由于目前通过蜂窝基站定位的精度不够高和信令数据产生的不确定性,所以通过手机信令数据估计交通信息参数的精确度仍然是一个巨大的挑战。高速路车辆速度参数是评估道路服务质量最常研究的参数之一,目前基于手机信令数据的交通参数估计基本步骤为数据收集及预处理、地图匹配、用户路线匹配确定和交通信息参数估计。在此基础上,根据物理运动学知识,针对手机信令数据产生的不确定性和容易参杂平行公路噪声用户数据的影响,提出一种融合距离加权的改进车辆速度计算方法,并在此方法上进一步提出一种消除平行公路干扰数据的车辆速度计算方法,提高计算准确度。利用某移动公司提供的平台进行实例验证,并采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)作为性能指标,该方法模型性能均优于传统方法模型,并且平均绝对百分比误差比传统方法降低10%左右,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 智能交通系统 手机信令数据 车辆速度 平行道路 噪声数据
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基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究
12
作者 李万林 王超 +2 位作者 许国良 雒江涛 张轩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期3013-3020,共8页
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP... 针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。 展开更多
关键词 信令数据 时空聚类 密度峰值快速聚类算法 驻留点识别 出行链
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Femto网络中基于自适应定价的功率控制算法
13
作者 彭大芹 孙向月 王付龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期100-104,共5页
为提高Femto网络的系统能效,提出一种自适应定价的功率控制算法。定义自适应定价因子为家庭基站每增加单位功率时网络能效的边缘下降幅度,每个家庭基站根据收集到的其他家庭基站发射功率信息计算自适应定价因子,以能效优先原则对家庭基... 为提高Femto网络的系统能效,提出一种自适应定价的功率控制算法。定义自适应定价因子为家庭基站每增加单位功率时网络能效的边缘下降幅度,每个家庭基站根据收集到的其他家庭基站发射功率信息计算自适应定价因子,以能效优先原则对家庭基站分配发射功率。在此基础上,采用分布式功率控制方法为每个家庭基站进行功率分配,并通过多次迭代求得系统的平均能效。利用MATLAB软件搭建系统仿真平台,实验结果表明,与基于固定定价的功率控制算法相比,该算法可提高约18.6 %的系统能效。 展开更多
关键词 网络能效 自适应定价 功率控制 定价因子 功率分配
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命名数据网络中的一种冗余控制策略
14
作者 姜一鸣 雒江涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期3048-3052,共5页
命名数据网络(named data networking,NDN)作为一种新型网络架构,支持多路径转发和网内缓存,使得网络中存在大量冗余数据,会大大增加拥塞可能性。为解决上述问题,以减少兴趣包和数据包的转发数量为出发点,提出了基于扩展链路状态通告(ex... 命名数据网络(named data networking,NDN)作为一种新型网络架构,支持多路径转发和网内缓存,使得网络中存在大量冗余数据,会大大增加拥塞可能性。为解决上述问题,以减少兴趣包和数据包的转发数量为出发点,提出了基于扩展链路状态通告(extended link state advertisements,ELSA)的冗余控制算法(ELSA-based redundant control,ELSA-RC)。该算法一方面在路由节点新添一个跳数数据库(hop DB)来保存兴趣包的最新跳数,并通过发送ELSA以增强邻居节点的hop DB更新,从而降低兴趣包转发深度;另一方面,基于待定请求表的接口信息和收到的ELSA消息来阻止重复数据包的返回。基于ndn SIM的仿真结果表明,相较传统NDN,采用ELSARC后兴趣包和数据包的传输数量分别减少了约15%和26%,平均时延减少了约14%。因此,使用ELSA-RC能显著减少兴趣包和数据包在网络中的无效扩散和重复传输,同时还能降低网络时延,使NDN性能得到提高。 展开更多
关键词 命名数据网络 拥塞 冗余控制 多路径转发 传输控制
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基于心智与扩展合同网的半自治多智能体任务分配 被引量:9
15
作者 张立 王茜竹 +2 位作者 赵春江 汪霞 姜大立 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2885-2892,共8页
为解决网络化制造背景下的任务优化分配难题,提出一种将心智模型与扩展合同网机制结合的半自治多Agent任务分配方法。所构建的心智模型包括两类共六种心智参数。以此为基础,扩展了合同网机制包括发标优选、竞标报价与多Agent任务分配三... 为解决网络化制造背景下的任务优化分配难题,提出一种将心智模型与扩展合同网机制结合的半自治多Agent任务分配方法。所构建的心智模型包括两类共六种心智参数。以此为基础,扩展了合同网机制包括发标优选、竞标报价与多Agent任务分配三个过程,通过发标适合度计算优化竞标Agent集;通过任务开销计算得到竞标报价;通过价格、协作、距离三个方面的成本评估,以总成本最小为目标建立任务分配优化模型与求解算法。采用企业原材料采购优化案例验证了该任务分配方法的有效性。结果表明,该方法消除了传统任务分配通信量大的缺陷,同时反映了任务候选者的主观意愿,为网络化制造条件下的任务分配提供了有效支持。 展开更多
关键词 多智能体 网络化制造 任务分配 心智模型 扩展合同网
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基于组合赋权方法的用户购车倾向评价 被引量:2
16
作者 王茜竹 韦青霞 +1 位作者 杨晓雅 康璐璐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期303-308,共6页
为准确快速地衡量用户的购车倾向,提出一种基于主客观组合赋权的用户购车倾向评价方法。利用多赋权法的兼容性特点保证指标权重的合理性并减少组合权重数量,根据购车倾向与已购车事件的相关性特点,基于真实购车用户数据构造理想点并修... 为准确快速地衡量用户的购车倾向,提出一种基于主客观组合赋权的用户购车倾向评价方法。利用多赋权法的兼容性特点保证指标权重的合理性并减少组合权重数量,根据购车倾向与已购车事件的相关性特点,基于真实购车用户数据构造理想点并修正指标权重,以提高购车倾向评价的准确性。实验结果表明,与传统理想点法和未经筛选直接加权的方法相比,该方法可在降低运算复杂度的同时,提高评价效果的准确性。 展开更多
关键词 购车倾向评价 组合赋权 兼容性 事件相关性 理想点广义最小距离
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面向NB-IoT终端的指纹匹配定位改进算法 被引量:1
17
作者 彭大芹 李靖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期178-183,191,共7页
窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性,但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高。基于信道状态信息(CSI)幅度和窄带参考信号接收功率(NRSRP),提出一种指纹匹配定位算法。利用CSI幅值和NRSRP离线构建指... 窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性,但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高。基于信道状态信息(CSI)幅度和窄带参考信号接收功率(NRSRP),提出一种指纹匹配定位算法。利用CSI幅值和NRSRP离线构建指纹,并在线收集待定位终端的指纹信息,采用K近邻(KNN)算法得到最近的K个近邻点,充分利用待定位终端和K个近邻点的NRSRP信息并通过无线信道传播模型估计距离差。在此基础上,使用极大似然估计算法得到最终的估计位置。实验结果表明,与KNN、WKNN等算法相比,该算法能有效降低定位误差,提高定位精度。 展开更多
关键词 窄带物联网 指纹匹配 K近邻 极大似然估计 信道状态信息
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基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法 被引量:10
18
作者 任媛 雒江涛 梁旭鹏 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1450-1456,共7页
运动员检测是篮球运动智能化分析的基础,由于篮球视频存在场景复杂、目标运动快速、目标间遮挡严重的问题,现有目标检测技术不能实现对密集遮挡运动员的精确检测.为此,提出一种基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法.首先通过... 运动员检测是篮球运动智能化分析的基础,由于篮球视频存在场景复杂、目标运动快速、目标间遮挡严重的问题,现有目标检测技术不能实现对密集遮挡运动员的精确检测.为此,提出一种基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法.首先通过预先构建的全卷积编码-解码网络进行运动员特征提取,利用高斯核函数在特征图上渲染关键点热图,热图的渲染采用自适应策略,高斯核半径随着目标宽和高的变化而变化,能够加快网络收敛;然后在热图中提取运动员中心点,回归得到运动员宽高、位置等信息,省去了基于锚框检测中复杂耗时的后处理过程,更利于在遮挡条件下区分2个运动员.在篮球运动数据集BasketballPlayer上进行实验的结果表明,在复杂篮球视频场景下,该算法能有效地解决密集遮挡运动员之间漏检、误检和检测精度不高的问题,处理速度可达到26帧/s. 展开更多
关键词 运动员检测 自适应关键点热图 可变高斯核 密集遮挡
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车联网中自适应联合计算卸载资源分配算法 被引量:10
19
作者 林峰 罗铖文 +1 位作者 丁鹏举 蒋建春 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第7期1824-1830,共7页
为降低车联网(C-V2X)中计算任务的时延与能耗,提出一种自适应的联合计算卸载资源分配算法。考虑多因素,多平台(本地计算、云计算、移动边缘计算(MEC)、空闲车辆计算)卸载,将计算卸载决策和资源分配建模为多约束优化问题。在粒子群算法... 为降低车联网(C-V2X)中计算任务的时延与能耗,提出一种自适应的联合计算卸载资源分配算法。考虑多因素,多平台(本地计算、云计算、移动边缘计算(MEC)、空闲车辆计算)卸载,将计算卸载决策和资源分配建模为多约束优化问题。在粒子群算法基础上,提出粒子矩阵编码方式,联合优化车辆卸载决策、各平台任务卸载比例、MEC资源分配。提出粒子修正算法,结合罚函数法,解决多约束优化问题。仿真结果表明,与其它算法相比,该算法能在满足最大容忍时延的同时,最小化系统总成本。 展开更多
关键词 车联网(C-V2X) 移动边缘计算 计算卸载 资源分配 粒子群算法
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基于消息过滤算法实现MQTT协议智能家居的识别 被引量:5
20
作者 邱雨 彭大芹 +2 位作者 梁吉申 林峰 项磊 《现代电子技术》 北大核心 2018年第16期64-67,71,共5页
随着智能家居的迅猛发展,使其在高、中、低不同市场上都存在着很多竞争。Yun OS智能操作系统的推出也加快了智能家居行业的发展。Message Queuing Telemetry Transport(MQTT)协议是为大量计算能力有限,并且工作在低带宽、不可靠的网络... 随着智能家居的迅猛发展,使其在高、中、低不同市场上都存在着很多竞争。Yun OS智能操作系统的推出也加快了智能家居行业的发展。Message Queuing Telemetry Transport(MQTT)协议是为大量计算能力有限,并且工作在低带宽、不可靠的网络的远程传感器和控制设备通信而设计的协议。由于开销小,适用小型传输,在智能家居中得到大量运用。通过对MQTT协议结构以及关键字段的研究,并从实际环境中抓取到的智能家居中Packet Capture(PCAP)包进行分析,提出一种改进型的消息过滤算法将MQTT协议中订阅的主题与智能家居品牌联系起来,实现识别智能家居设备厂商的目的。 展开更多
关键词 智能家居 MQTT 消息过滤算法 小型传输 PCAP包 关键字段
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