基于边缘计算与区块链的车载计算资源智能调度研究

随着车联网(IoV)的快速发展及部署,用户对网络服务质量的要求也随之提高。车联网数据计算作为网络服务的重要内容之一,越来越受到关注。移动边缘计算(MEC)作为一种允许车辆将计算任务卸载到车联网系统边缘服务器的技术,能够有效降低计算时延,提升数据处理效率。然而,车联网的数据流量日益增加,导致边缘计算设备的需求量大幅提高且存在数据安全可靠性问题。对此,本文面向车联网中移动车辆计算卸载的场景,提出一种基于区块链的停放车辆辅助计算的系统模型。通过联合考虑服务器计算资源、车辆机动性等条件,利用深度强化学习(DRL)对计算卸载和资源分配策略进行优化,减少系统能耗和数据传输时延,并提高区块链系统的交易吞吐量。仿真结果表明,本文所提优化方法可以有效提升系统性能,同时具有良好的收敛性能和稳定性。     

移动边缘计算增强的超密集网络上行传输性能分析与基站配置设计

在引入移动边缘计算(MEC)技术的超密集网络(UDN)中,网络性能受无线传输链路质量和基站计算资源部署的共同影响。本文以小型基站接收干扰信号的统计特性分析为基础,对UDN与MEC结合场景的上行空间遍历容量进行分析,并根据空间业务强度和小基站计算服务排队系统的稳定性约束关系,进行小基站配置设计。首先,采用空间泊松点过程对干扰源用户分布进行建模,同时考虑无线信道的多天线与小尺度衰落特性,以小基站部署密度为变量分析上行用户信干比的统计特性及变化规律;然后,根据排队论计算空间业务强度与MEC服务器计算能力之间的约束关系;最后,采用数值仿真验证了信干比与基站密度关系分析的正确性,得出了空间遍历容量的收敛趋势,并给出了小基站与MEC服务器配置设计的例子。     

移动边缘计算网络中基于DQN的能效性卸载决策及无线资源分配

本文研究多种移动设备、单个移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器网络场景下,移动设备计算任务的动态卸载决策及资源分配问题.在移动设备的计算任务队列稳定与时延限制、及最大发射功率约束等条件下,建立以系统长期平均能耗最小化为优化目标,实现任务卸载决策、计算资源分配、无线信道及发射功率分配的...     

车联网中基于服务的虚拟网络功能放置算法

为满足车联网中海量数据的采集、传输以及对这些数据的快速处理的需求,可采用移动边缘计算(MEC)技术.本文考虑移动边缘计算中基站连接方式和物理资源的特点,对边缘服务器的部署问题进行了分析,以部署成本和网络时延为优化目标,划分基站集群,并使用整数线性规划(ILP)建立模型.为了获得运行效率更高的边缘服务器部署方案,本文使用...     

基于联邦学习的智能网联车驾驶策略优化研究

汽车驾驶数据的有限性和隐私性严重限制了网联汽车的智能水平,因此,提出了一种基于联邦学习的智能网联车驾驶策略优化方案。首先,对模仿学习加入条件命令形成条件模仿学习,用其获得单车智能驾驶策略。其次,基于联邦学习对不同车辆的驾驶策略进行聚合,在保证数据隐私的前提下,提升智能网联车的驾驶性能。最后,基于Carla平台的实验结果表明,单车智能驾驶策略准确率达到较高水平,联邦学习车辆模型转弯任务成功率显著提升15%,直行成功率提升21%,验证了所提方法的有效性。     

面阵CCD亚像元边缘检测的数值计算

提出了采用牛顿插值函数,以一维软件解调处理图像,实现亚像元边缘检测的新算法。     

基于细胞神经网络鲁棒性的彩色图像边缘检测

根据细胞神经网络(CNN)数学模型,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。新方法继承了CNN的优点,解决了CNN现有算法不能直接检测彩色图像边缘的问题。该方法充分利用图像中的颜色信息,通过欧几里得距离度量像素之间的差异,使CNN方程可以在RGB彩色空间中进行运算。对CNN模板进行理论分析和鲁棒性研究,提出一个实现彩色图像边缘检测功能要求的CNN鲁棒性定理,为设计相应的CNN模板参数提供了解析判据。实验结果表明,该方法可以对彩色图像进行有效的边缘提取,定量评价验证了CNN边缘检测定位准确的优点。     

身边的移动计算

身边的新技术发展之快,使用的新设备更新之快,令我们不得不感慨,当今时代发展之迅猛。本文队身边的移动计算为例从概念、技术、应用等方面浅谈了我们都能感受到的移动计算。     

基于HSI空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSI 颜色空间基于多结构元彩色形态边缘检测梯度算法实现彩色图像边缘检测新方法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。所定义的算法充分考虑了边缘的方向性和噪声对边缘检测的影响,本算法在噪声抑制方面显示了优良的性能,能满足不同应用的需要。     

基于手机的移动学习的可行性分析

移动学习是一种新型的学习方式。随着移动通信技术和网络技术的发展,为移动学习提供了技术支撑和发展平台。基于手机开展移动学习是否具有可行性,对此笔者使用调查问卷法来分析其可行性。通过对手机用户拥有情况、功能使用情况、上网情况以及用户态度进行调查分析,可以得出利用手机开展移动学习具有一定的可行性。     

基于移动学习的大学英语学习管理系统设计

针对大学英语教学的实际应用,分析大学英语教学的特点,根据大学英语教学的具体环节,设计适合大学英语教学的移动学习管理系统应具有的功能,提出移动设备特征的识别方法,提出基于移动设备特征的页面内容自适应方法,设计适合大学英语教学的学习活动,构建移动学习管理系统的整体框架,形成完整的大学英语移动学习管理系统。     

基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断方法

数据隐私与数据安全问题逐渐受到社会关注,各用户隐私的滚动轴承振动数据存在孤岛且不共享的问题,同时不同规格滚动轴承振动数据分布差异大、部分已知标签数据稀缺,使得诊断准确率不高。针对上述问题,提出一种基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断框架。该方法对多个用户振动数据做短时傅里叶变换,构建时频图数据集;各用户训练本地模型并将模型参数上传至服务器,同时引入差值更新和参数稀疏化算法改进联邦学习中本地模型参数传递策略;服务器采用联邦平均算法聚合模型参数并更新本地模型,迭代后建立用于迁移学习的共享模型;提出逐层解冻策略保留共享模型部分参数并发送给每个用户,再利用本地数据微调共享模型,获得适用于每个用户的个性化模型。经试验验证,所提方法在数据孤岛和标签稀缺的前提下,可实现不同规格滚动轴承故障诊断,并具有较高的准确率和良好的泛化性能。     

浅谈基于移动博客(Mblog)的移动学习(M-learning)

随着网络技术和移动通讯技术的迅速发展.博客的发展和应用走进了"移动"时代,移动博客应运而生.介绍移动博客的概念、特点及其在教育中的应用前景;并且提出将移动博客应用于移动学习之中的构想.并对其可行性进行分析,旨在利用移动博客和移动学习相结合的优势进一步推进现代教育技术在教育中的应用.     

基于AppCan框架开发移动教学互动平台

在知识经济时代的大背景下,以移动互联网技术为代表的信息技术不断发展,并不断渗透到社会大众的日常工作、生活及学习等各个方面,为教育事业创造了有利的发展空间。随着移动互联网的迅猛发展,移动智能终端日益改变着人们的生活方式。而移动智能终端在硬件资源上的不断提升,为软件的发展提供了强大的支撑,移动应用不断丰富,成为移动智能终端上不可缺少的部分。基于移动终端的移动教学互动平台,可以让学习者充分利用碎片化时间在多样的空间、以多样的方式进行学习,成为当今教育信息化的重要研究课题。本文具体论述了移动教学平台的组成部分,包括学生端和教师端的结构、功能及实现方法。最后对基于的移动教学互动平台的设计提出整体构建,并进一步完成了移动教学互动平台的开发。     

安全技术在移动支付中的应用

目前移动互联应用已成为发展最快、市场最大、前景最诱人的产业之一,随着国内外移动支付标准的研究和制定,移动支付(也指手机支付)将迎来高速发展时期。同其他电子支付方式一样,安全性是最受关注的问题,安全若无保障,将成为手对机支付进一步发展的瓶颈。在分析手机支付存在的安全问题基础上,探讨安全技术在其中的应用,提出安全策略。     

一种基于TPM的手机第三方安全移动支付协议

为解决in-APP第三方支付中密钥泄漏、信息显示不全、商家APP缺乏预信任等问题,采用着色Pe tri网(C PN)模型对现有的订单篡改、通知假冒、订单替换、非授权查询4种攻击进行建模分析,并通过推导不安全状态的可达性验证in-APP第三方支付系统存在的安全漏洞。提出了基于可信平台模块(TPM)的新的支付协议模型,该模型利用TPM生成安全私钥用于改进数字签名和防止用户和商家APP串谋攻击等方面。安全性分析表明,相较于原协议,新的安全模型引入随机数抵御重放攻击,通过TPM安全芯片生成公私钥对,抵御因密钥泄漏引发的订单篡改与替换、通知假冒和非授权查询4种网络攻击,并通过协议中的额外安全性补偿机制解决了串谋攻击和订单信息显示不全等问题。     

基于移动Agent的网络协作学习模式的探究

协作学习成为网络中最受欢迎的一种教学策略,移动Agent的引入又更好的支持网络协作学习,在论述协作学习以及移动Agent概念的基础上,依据建构主义思想,构建基于移动Agent的网络协作学习模式。     

基于3G技术的移动学习系统设计

通过对移动学习特征的分析,设计并实现一个基于3G的移动学习系统。该系统以无线终端为载体,采用B/S结构,通过移动通信技术与现代教学手段,将移动教学与传统的网络远程教学相结合,以提高教学效率,增强教和学两个环节的互动性。     

基于3G技术的移动学习平台设计

随着移动通信技术的不断发展,人们的学习方式也在不断的改变,移动学习已经成为人们获取知识的一种主要途径。结合3G通信技术和移动学习的特点,提出构建基于3G技术的移动学习平台的设想。     

基于移动相似度评估的移动自组网多跳成簇算法

针对移动自组网(MANETs)节点间的相互移动,提出了一个移动相似度(MSD)评估模型,利用该模型可以得到量化相对移动程度的参数--MSD,然后提出了一种基于节点间的平均移动相似度(AMSD)的多跳成簇算法,此算法根据节点的AMSD建立稳定的簇结构,并通过设置关联节点、簇首竞争阈值减少簇首改变,采用事件触发的方式实现了...