AdHoc网络中考虑事件紧急度的跨层QoS保障机制

考虑Ad Hoc网络中事件紧急度,提出一种可以有效改善整体高优先级业务流时延和时延抖动性能的跨层QoS服务质量保障算法.根据时延要求及业务分组距离目的点的跳数信息,评估此业务的紧急度,并在调度传输时充分考虑各个事件的紧急度.在有实时要求的业务发生超时的情况下,通过合适的路由置换方法,改善业务流时延及网络吞吐量.本文重点讨论如何在IEEE802.11e协议基础上实现对指定优先级业务流的服务质量保障.GloMoSim仿真环境下的仿真结果显示该算法与原有IEEE802.11e协议相比,对于高优先级业务,在分组端到端时延、时延抖动以及网络吞吐量方面有较大的改善.     

一种适用于多业务场景的HSDPA分组调度算法

针对HSDPA多业务应用场景,提出一种新的分组调度算法。该分组调度算法在保证每种业务的QoS的同时,兼顾公平性和分组时延限制。在包含流类、交互类以及背景类业务的应用场景里对该算法进行仿真。仿真结果表明,与正比公平和M-LWDF算法相比,该算法能获得更好的系统性能。     

中继OFDMA系统混合业务的分步跨层调度算法*

由于实时和非实时两类业务具有不同的QoS要求,因此需要设计一种混合分组调度算法为两类业务用户提供QoS保证。在分析传统的PF与M-LWDF算法的基础上,根据已有的信道条件和不同的业务需求,使用MATLAB搭建系统仿真平台,设计了分步的跨层调度策略。仿真结果表明,该算法在满足公平性要求的情况下,不但能保证实时业务的时延需要,而且能够获得很好的吞吐量。     

Packets Schedule Algorithm for LTE Downlinks Based on QoS

提出一种基于服务质量(QoS)的长期演进(LTE)下行分组调度算法.根据业务的QoS对分组进行分类,提高时延敏感业务的优先级,通过分析传输流量,进行资源分配的公平性补偿.仿真实验结果表明,该算法能有效平衡吞吐量和用户公平性,且在丢包率方面性能较优.     

一种支持实时业务QoS的跨层分组调度方案*

提出了一种基于HSDPA系统的跨层分组调度方案,以支持实时业务QoS要求.在调度过程中,按照业务类型和实时要求将其排入分组队列,引入实时吞吐量和信道信息估算调度概率,实现实时业务质量和系统整体性能之间的平衡.仿真结果表明,该方案在数据吞吐量、传输时延等方面具有更好的性能.     

WiMAX Mesh网络中一种集中式QoS调度算法

针对WiMAX Mesh网络集中式下资源的调度和分配,分析了现有调度算法的研究进展与优缺点,结合标准对Mesh模式的QoS定义,提出了一种WiMAX Mesh网络集中式下基于分组的QoS调度算法。通过区分数据流的优先级方式对不同业务数据流进行分组,并计算组内流节点的权值,保证同种业务流间高传输要求和低传输节点的公平性。仿真结果表明,与HRF和LRC算法相比,该算法对于分类业务的时延和网络吞吐量具有明显的优势,实现了区分业务的QoS保障。     

基于HSDPA的增强型分组调度算法研究

从系统吞吐量、用户公平性等方面分析研究了HSDPA系统中支持非实时业务的三种经典分组调度算法RR、Max C/I和PF。针对PF算法重传时延过长问题,提出了一种结合混合自动请求重传HARQ的增强分组调度算法。该算法通过提高重传分组的优先级降低重传时延,有效地避免系统资源的浪费。MATLAB仿真结果表明,该算法在降低单用户重传时延的同时,仍能保证用户间的公平性和系统的吞吐量。     

基于多跳间时延协作的最久分组优先算法

提出了一种基于多跳间时延协作的Crossbar调度算法。该算法以分组头中记录的时延为权重对分组进行调度，通过控制分组在各跳上的时延来达到调节端到端时延的目的。算法还使路由器避免了维护每个流的状态信息以及对单个流进行的复杂的队列管理和调度。计算机仿真表明，算法具有较高的资源利用率、较低的端到端时延抖动和较低的分组丢弃率等特点。     

QoS敏感的802.11e分组调度算法

分析并总结无线网络中基于QoS的分组调度算法,针对802.11e EDCA机制中多媒体数据分组调度的不公平问题,提出QoS敏感的802.11e数据分组调度算法.首先,根据不同数据业务延时敏感性需求,提出新的基于紧急度的数据分组调度指标.然后,在802.11e协议中根据业务流的紧急度,调整不同业务流所对应AC队列的参数,改变AC队列信道访问优先级,使紧急业务流有更多机会竞争到信道访问权.最后,进行大量仿真实验,实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于LTE下行多业务传输QoS保证的跨层调度算法

众多资源分配的调度算法中, 有区别地实现不同业务QoS要求的调度策略研究不多。针对此问题, 通过将不同QoS等级和要求加入到调度策略的影响因素中, 提出了一种适用于LTE下行多业务传输的多目标跨层分组调度算法, 并设计了一个用户满意度函数, 用来评价分组调度算法的综合性能。对该算法性能进行了仿真验证, 并同PF算法仿真结果进行比较与分析, 表明该算法能够满足不同业务的QoS要求, 综合性能优于PF算法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.