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1.
随着移动互联网的发展和视频应用的普及,移动内容分发网络(MCDN)应运而生。预取技术是内容分发的关键技术之一,它通过预测用户未来的请求,提前将预测的内容预取至网络边缘,从而减少数据的获取时延、提升用户体验质量(QoE)。为深入阐述移动视频预取技术的发展现状,从用户移动行为感知、内容属性感知、网络资源感知等角度分析梳理了移动视频预取技术的最新研究成果,同时分析了各类预取方案的性能及其主要优缺点,最后指出未来可以进一步研究的方向。  相似文献   
2.
陈媛  刘金磊  孙奇福  阳小龙  于尧 《电子学报》2018,46(6):1384-1389
本文设计出一种针对脉冲噪声的二维鲁棒高分辨率波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法,以解决雷达、声纳等无线通信领域中脉冲噪声环境下IAA(Iterative Adaptive Approach)无法准确估计出DOA的问题.该算法中,用最小p阶范数代替WLS(Weighted Least Squares)作为最优化求解的代价函数.此外,根据Toeplitz-Block-Toeplitz(TBT)矩阵性质和FFT简化计算过程,提出该算法的快速实现方法,提高算法的计算效率.该算法在对称α-稳定(SαS,Symmetric Alpha-Stable)分布噪声环境下建模,仿真结果表明:与CRCO-MUSIC(CoRrentropy based COrrelation-MUltiple Signal Classification)算法和MUSIC-FLOM(MUltiple Signal Classification-Fractional Lower-Order Moment)算法相比,二维lp-IAA算法可以在低信噪比、单快拍条件下有效分辨出相邻多目标信号;快速算法可以在保证高分辨率的前提下,算法平均运算时间降低至原来的约1/40.  相似文献   
3.
王玢  吴雅婧  阳小龙  孙奇福 《软件学报》2017,28(12):3385-3398
目前大数据处理过程较少关注任务所处理数据间的依赖关系,在任务执行过程中可能产生大量数据迁移,影响数据处理效率。为减少数据迁移,提升任务执行性能,从数据关联性及数据本地性两个角度出发,提出了一种数据关联性驱动的大数据处理任务优化调度方案:D3S2(Data-Dependency-Driven Scheduling Scheme)。D3S2由两部分组成:(1)数据关联性感知的数据优化放置机制(DAPM:Dependency-Aware Placement Mechanism),根据日志信息挖掘数据关联性,进而将强关联的数据聚合并放置于相同机架上,减少了跨机架的数据迁移;(2)数据迁移代价感知的任务优化调度机制(TASM:Transfer-Aware Scheduling Mechanism),完成数据放置后,以数据本地性为约束,对任务进行统一调度,最小化任务执行过程中的数据迁移代价。DAPM和TASM互相提供决策依据,以任务执行代价最小化为目标不断迭代调整调度方案,直至达到最优任务调度方案。之后在Hadoop平台上进行了验证,实验结果表明,较之原生Hadoop,在不增加作业完成时间的基础上,D3S2减少了作业执行过程中的数据迁移量。关键词:数据关联性;数据本地性;数据放置;任务调度;迁移代价感知中图法分类号:TP311  相似文献   
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