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空间信息网络是星地融合网络中一个重要组成部分,其拓扑具有时变性和可预测性。采用一个合适的时变图模型来表征时变的空间信息网络,对于空间信息网络性能分析至关重要。首先阐述了空间信息网络的特性,然后介绍了多种空间信息网络时变图模型的建模方法,包括快照序列图、时间扩展图、存储时间聚合图和多功能时间扩展图,并且分析了它们的特征和优缺点,为6G星地融合网络的研究奠定基础,为网络性能分析提供了理论支撑。 相似文献
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基于ArcIMS地图服务的Web GIS研究-以南京市路灯管理信息系统为例 总被引:8,自引:0,他引:8
ArcIMS是一个在Web上分发地图、GIS数据和服务的解决方案,功能强大且基于标准,用户可以用它快速的设计和管理地图服务。采用ASP技术和编写JavaScript语言进行ArcIMS站点的二次开发能实现对空间对象的属性信息进行远程查询与显示。 相似文献
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Web Services构架下的空间应用集成框架 总被引:3,自引:0,他引:3
基于XML,Web Service,Ontology等技术的PAI集成框架包括Web应用层、集成层、分布的服务层和分布的信息层4层.其中集成层含有集成总线及Adapter Service、元数据库和集成协调器与供二次开发的API及Web Service工具集,它实现了数据互操作、软件互操作与语义互操作.集成总线是一组面向领域的编码标准与通信协议,是集成框架的核心;与总线标准不符的遗留系统和其他相关系统只需编写.Adapter Service就能被集成;元数据库用于管理系统中的所有信息与应用服务,屏蔽信息及服务的分布性与异构性;集成协调器用于数据的更新和元数据的管理;Ontology用于定义描述领域相关元数据的术语;数据交换格式与通信协议均用XML定义;所有应用通过SOAP协议实现互操作.该集成框架实现了大规模空间信息及服务的动态集成,能保护已有投资,并能集成网上丰富的商业Web Service,是一个开放的可扩充的框架.文中还介绍了PAI集成框架实现的初步成果,并给出了该框架的一个应用实例——基于PAI集成框架的基于位置的服务。 相似文献
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复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络(Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN).DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成,不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构,用于学习两个连续帧之间的变化,从输入(t帧和t+1帧)中获取时序信息;AppearanceNet用于从输入(t帧)中提取空间信息,并与时序信息融合;同时,通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息,以提高网络对小目标的敏感性.在公开标准数据集CDnet2014和I2R上的实验结果表明:DFDCNN不仅在动态背景、光照变化和阴影存在的复杂场景中具有更好的检测性能,而且在小目标存在的场景中也具有较好的检测效果. 相似文献
137.
基于GML的GIS互操作研究 总被引:4,自引:1,他引:3
GIS互操作研究是当前地理信息系统研究的热点。OGC制定的GML标准给互操作领域带来了新的契机,它是解决多源、多层次、多维地理空间信息互操作的简单而有效的途径。本文首先分析了GIS互操作,接着提出了基于GML的GIS可互操作模型,最后,具体阐述了地理数据的GML表示方法。 相似文献
138.
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在空间信息网络大时空尺度和节点稀疏特性的环境下,传统网络的异构性会降低网络传输效率,星间通信过程易中断,无法充分利用已存在的异构节点,导致星间链路频繁切换,使得平均传输时延增大与服务质量降低。为此,以空间信息网络为背景、以软件定义网络架构为核心对Floodlight控制器模块进行改进,运用控制器实现IP包与ATM包之间相互转换的策略,提出一种基于网络有效性的路由算法。仿真结果表明,与传统空间信息网络模型架构和卫星网络架构相比,通过该算法改进后的SDHSN架构在单位时间片内网络平均传输时延降低约3.75%,吞吐量提升7.22%~11.49%。 相似文献
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