概率转发的移动自组织网络路由协议

Ad Hoc网络节点能量受限的路由协议的研究是目前的一个热点,IETF的MANET小组提出的几种经典的路由协议,属于最短路由,即最小跳数路由,没有考虑能量因素。由于Ad Hoc网络中的节点是由电池供电,整个网络是一个能量受限系统,如何节省节点的能量,尽可能延长网络的可操控时间逐渐成为衡量路由协议性能的重要指标。基于移动节点的能量级别,采取不同的转发概率,提出了一种Ad Hoc网络基于概率的路由协议——PBR,并与AODV协议进行了性能比较,仿真结果显示,PBR明显改善了系统的能量消耗,延长了网络的存活时间,并且具有较优的可扩展性。     

移动边缘计算中一种贪心策略的内容卸载方案

基于移动边缘计算的内容卸载技术可以有效降低骨干网络的流量压力，提升终端用户体验。针对终端用户与小基站之间的异质接触率，设计了一种贪心策略的内容卸载方案。首先，将内容最优卸载问题转化为内容最大投递率问题；其次，证明最大投递率问题满足子模性，在此基础上，采用贪心算法部署内容，该算法可以以概率（1-1/e）保证其最优性；最后，详细分析了内容流行度指数以及缓存大小对不同卸载方案的影响。实验结果表明，所提方案提高了内容投递率同时降低了内容传输时延。     

新型锌基塑料模具合金的研制开发

通过合金成分的改变,添加钛、铬、硼、稀土变质元素,开发了新型锌基塑料模具合金,探讨了合金的金相组织、性能、耐蚀性及尺寸稳定性等。结果表明,变质元素可细化合金组织,新合金具有较好的综合机械性能,较高的软化温度(150℃以上),低的线收缩率(0.81%～0.90%),耐晶间腐蚀,尺寸变化约为0.0405%,用做注塑模的使用寿命在1.8万次以上。     

边缘联邦学习的客户端选择机制

针对传统边缘联邦学习（FL）由于客户端资源异质性导致联邦学习模型性能低下等问题,提出面向边缘计算的联邦学习客户端选择机制。该机制综合考虑了客户端的计算资源、通信资源以及数据资源,在联邦学习每轮给定的时间阈值内,使得边缘服务器能够选取尽可能多的客户端数量的同时避免资源不足的客户端,保证参与到联邦学习过程中的客户端的质量,在一定程度上降低了联邦学习的训练成本。该联邦学习客户端选择机制在MNIST和CIFAR-10数据集上与现有的联邦学习客户端选择算法——联邦平均算法（FedCS）和基于多标准的联邦学习客户端选择算法（FedMCCS）进行了对比模拟实验,实验结果表明当所提方法达到FedCS和FedMCCS的最终精度时：在MNIST数据集上时间消耗分别减少了79.55%和72.73%,且最终精度分别提升了2.0%和1.8%;在CIFAR-10数据集上时间消耗分别减少了70.83%和70.83%,且最终精度分别提升了23.6%和27.8%。实验结果验证了提出的客户端选择算法能够有效提升联邦学习的效率。     

移动模型对Ad hoc网络路由协议能耗的影响

Ad hoc网络节点能量受限的路由协议的研究是目前的一个热点，IETF的MANET小组提出的几种经典的路由协议，属于最短路由，即最小跳数路由，没有考虑能量因素。由于Ad hoc网络中的节点是由电池供电，整个网络是一个能量受限系统，如何节省节点的能量，尽可能延长网络的可操控时间成为衡量路由协议性能的重要指标。目前针对这几种路由协议基于节点能量约束的评估很少。基于移动模型，该文以能量消耗程度为指标，对Ad hoc 4种典型的路由协议在不同的运动场景下进行了比较系统的仿真研究，得出了一些有益的结论，为进一步研究基于能耗的Ad hoc网络路由协议提供一些参考。     

公平队列算法对链路QoS的影响

本文以NS2仿真工具模拟了公平队列算法对多元QoS的影响．并对QoS的各个因子进行了分析。     

物联网感知数据边缘卸载机制研究

物联网的普及与增强现实等计算密集型应用产生的大量数据,给当前骨干网络带来沉重的流量负担.为了提升用户体验,需要将感知数据迁移到距离用户更近的边缘服务器中.考虑到边缘服务器的资源相对有限,如何确定适当的数据卸载比例是一个无法回避的问题.首先,将该问题表述为一个包含延迟和能量消耗2个关键性能指标的序列二次规划问题.其次,利用有效集算法进行求解,得出在一定计算卸载能耗约束下的最佳工作负载分配比例.最后,通过M atlab仿真实验,验证了在任务负载到达率远远大于边缘服务器处理速率时,所提方案具有最佳的延迟性能.     

移动机会网络中面向聚集点的数据转发策略

移动机会网络利用节点接触进行数据转发的特点非常适合实际环境下的自主组网需求,促使了大量应用的产生.考虑到这些节点通常是由人或车来携带,人类行为的参与是这些应用成功的关键因素之一.探讨了人类的移动行为对机会网络中数据转发性能的影响,发现人们总是在一些热点区域之间往返,而很少访问其他区域.基于上述现象,提出了一种基于人类聚集点的机会路由策略——聚集分发策略(GS).GS假设每一个热点区域都配置一个接入点(AP),相对于其他移动节点,接入点有着较高的对信息进行缓存和分发的权限.理论分析证实GS的平均投递延迟低于喷雾-等待机制,仿真结果显示GS同时提高了数据包投递率.     

一种能量感知的Ad Hoc网络路由协议

Ad Hoc网络中的节点是由电池供电,整个网络是一个能量受限系统,如何节省节点的能量,尽可能延长网络的可操控时间逐渐成为衡量路由协议性能的重要指标.基于移动节点能量的不同级别,采取不同的转发策略,提出了一种基于能量感知的Ad Hoc网络路由协议--EARP.并与AODV协议进行了性能比较,仿真结果显示,EARP具有较低的能耗,较长的网络存活时间.     

物联网感知数据边缘卸载机制研究

物联网的普及与增强现实等计算密集型应用产生的大量数据,给当前骨干网络带来沉重的流量负担.为了提升用户体验,需要将感知数据迁移到距离用户更近的边缘服务器中.考虑到边缘服务器的资源相对有限,如何确定适当的数据卸载比例是一个无法回避的问题.首先,将该问题表述为一个包含延迟和能量消耗2个关键性能指标的序列二次规划问题.其次,利用有效集算法进行求解,得出在一定计算卸载能耗约束下的最佳工作负载分配比例.最后,通过M atlab仿真实验,验证了在任务负载到达率远远大于边缘服务器处理速率时,所提方案具有最佳的延迟性能.