一种基于遗传算法的多站点协同计算卸载算法

边缘计算为资源受限的物联网IoT设备扩展计算资源、增强存储容量,可以改善IoT应用程序的执行性能。在IoT环境中,大多数应用都将以分布式架构的形式部署在各站点中,站点之间需要协作完成任务。为了解决物联网环境中多站点协同计算的代价优化问题,提出了一种基于遗传算法的多站点协同计算卸载算法GAMCCO。该算法将应用程序抽象为任务依赖关系图模型,分析各任务之间的依赖关系,将多站点协同计算卸载的问题建模为代价模型,并利用遗传算法寻找最小代价的卸载方案。实验与评估结果表明,所提出的GAMCCO算法可以有效减少IoT应用的时延,同时降低终端设备的能耗。     

在移动战术环境下的终端安全接入方案

针对在搜索、救援、军事作战等环境中,恶劣的通信状况和频繁的终端移动造成传统的安全认证体制难以实现终端安全接入的问题,提出了一种移动战术环境下的终端安全接入方案。该方案采用一种无证书的密钥管理机制,分析了终端移动后的安全认证过程,以及终端和网关受损或被入侵后的安全处理方法。仿真结果表明,该方案提高了网关与终端之间授权与认证的安全性,能够很好地抵抗已知攻击,解决了战术环境下缺少相互认证以及密钥托管的问题,并且该方案使用的无证书密钥算法较其他算法有更好的安全性和更少的计算开销,可以对终端移动过程中接入网关的安全性与能耗进行权衡。     

10G以太网技术简介

尽管目前IEEE802.3z版的千兆以太网具有容量大、价格合理、普及率高等优点,但为了实现双向复用操作它需要使用一对光纤,而且标准规定了其应用范围是5公里。实际上,现在的以太网交换机采用了性能更高的光电转换器,已经将光纤的传输距离延伸至几十公里。随着传输网络的发展,10G以太网技术渐渐引起了人们的注意,这种高速以太网技术适用于各种网络结构,能够简单、经济地构建各种速率的网络,可以满足骨干网大容量传输的需求,解决了窄带接入、宽带传输的瓶颈问题,并与现行以太网技术兼容。2000年末已经为通往WAN作好了相应的技术储…     

基于主动缓存的云边端协同卸载策略

为避免移动边缘计算中任务的重复计算,进一步提升系统性能,缩减应用程序完成时间,提出基于主动缓存的云边端协同卸载策略(CEECO).在边缘服务器和云端主动缓存计算任务的执行结果,在此基础上基于线性回归模型进行任务预测,得到不同的云边端卸载执行策略.仿真结果表明,该算法相对传统卸载策略总完成时间更少,能够满足不同任务情况下...     

仿真研究无线多跳网络跨层协议设计的优劣

为了改善无线多跳网络的性能，很多研究表明跨层协议设计比OSI模型更适合无线网络。本文分析了无线多跳网络的特征及对各协议层的影响，给出了跨层协议设计对网络性能的改善以及它可能带来的问题，并针对速率自适应MAC协议和网络层路由协议之间的相互影响给出了仿真实例，结果证明跨层协议设计要充分考虑不同协议之间的相互影响，合理规划、谨慎实施，否则网络的性能不升反降。     

基于动态资源选择策略的微服务工作流调度算法

为解决现有云中工作流调度算法在面对大量微服务任务组成的工作流时出现整体调度成本偏高的问题,提出一种基于动态资源选择策略(dynamic resource selection strategy, DRSS)的微服务工作流调度算法——DRSS调度算法。利用任务在工作流中的位置确定任务的子截止期以及调度优先级,采用动态资源选择策略对任务进行调度,获得任务执行的最优资源,在此基础上更新任务状态以及虚拟机实例的资源向量。实验结果表明,该算法在调度成功率与成本方面上较同类算法更优。     

Windows下实时图像捕获的两种方法

本文介绍了在Ｗｉｎｄｏｗｓ操作环境中编写捕获和显示动态实时图像应用 两种方法,一种是使用图像采休卡附带的开发工具箱（ＳＤＫ）中的函数进行开发,其中各种功能函数的介绍对／所有图像采集卡应用程序编程都有借鉴都有借鉴意义,另一种是利用Ｗｉｎｄｏｗｓ９８附带的视频开发工具编程,了解此开发工具的各方面后,不用知道硬件特性也能轻松编程,文中的程序用ＣｉｓｕａｌＣ＋＋６．０编写并编译通过,附图就是由此捕获得到的     

基于两层调度的RAN切片资源分配策略

为在高负载场景下兼顾隔离和资源效率,提出一种适用于实际系统的高效、灵活、低复杂度的两层无线资源调度算法。根据切片的流量负载、优先级和设定的隔离级别将资源分配给3类(e MBB、u RLLC和m MTC)切片,在切片内针对每一类用户需求采用不同的资源管理策略进行分配。仿真结果表明,该算法相较现有RAN切片算法在高负载下可以满足e MBB用户对吞吐量的需求和u RLLC用户对时延的需求。该算法复杂度低,灵活性高,可以根据不同的场景和需要,设置不同的隔离级别和优先级。     

基于集成学习的物联网设备异常流量检测算法

随着物联网设备数量的快速增长,被劫持的物联网设备组成的僵尸网络发起非法攻击的频率大大增加,物联网设备的安全性已经成为一个严峻的问题。为了检测物联网设备发起的异常流量,提出一种集成学习的个体学习器选择算法（individual learner selection algorithm,IISA）,IISA是一种基于相关系数度量的选择方法,利用相关系数将相似度差异大的个体学习器集成起来并采用投票的方式进行判决,在减少个体学习器的同时,提高检测的准确度和检测效率。实验结果表明,和八种半监督机器学习检测算法相比,其查全率最大降低9.12%,准确率最大提高4.69%,检测效率最大提高70.72%。     

基于意图的物联网服务描述与发现

在物联网服务发现过程中,用户通常用自己的意图表达需求,而服务描述是对服务功能的说明,因此两者的不匹配会影响服务发现的准确率。同时随着服务的种类不断增多,服务发现的准确率不断降低。为了解决上述问题,提出在物联网服务描述中引入意图服务本体的方法,并在意图服务本体中扩展服务上下文和QoS。扩展后的意图服务本体存储在语义化服务描述OWL-S文件中,能够以意图的方式表达服务功能,丰富物联网服务描述的语义,提高服务发现的准确率。仿真结果表明,所提服务描述方法以及相应的服务发现算法相对于传统服务发现方法能提升6.7%的准确率。