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1979年 | 1篇 |
排序方式: 共有138条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service, QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大. 新出现的云无线接入网(cloud radio access network, C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network, PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑. 在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延. 为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略. 根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率. 仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间. 相似文献
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针对现有相似实体搜索方法缺乏对于观测序列长度的自适应性,且搜索过程数据存储开销过大,搜索结果准确性较低的问题,该文提出相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法(SAEES)。首先,设计了轻量级观测序列分段表示方法,对传感器采集的实体原始观测序列进行轻量级分段压缩表示,以降低实体观测序列的存储开销。然后,提出了观测序列相似度自适应估计方法,实现对不同观测序列长度的实体相似性的准确估计。最后,设计了高效的相似实体搜索匹配方法,依据所估计的实体相似度进行实体的准确搜索匹配。仿真结果表明,所提方法可大幅提高相似实体搜索的效率。
相似文献94.
联邦学习允许数据不出本地的情况下实现数据价值的有效流动,被认为是物联网(IoT)场景下兼顾数据共享与隐私保护的有效方法。然而,联邦学习系统易受拜占庭攻击和推理攻击的影响,导致系统的鲁棒性和数据的隐私性受损。物联网设备的数据异构性和资源瓶颈,也为带有隐私保护的鲁棒聚合算法设计带来巨大挑战。该文提出面向异构物联网的带有数据重采样的鲁棒聚合方法Re-Sim,通过测量方向相似性和标准化更新幅度实现模型的鲁棒聚合,并采用数据重采样技术增强数据异构环境下模型的鲁棒性。同时构建轻量安全聚合协议(LSA),在保证数据隐私性的同时兼顾模型鲁棒性、准确性和计算开销,并从理论上对协议的隐私性进行了分析。仿真结果表明,该方案能在数据异构情况下有效抵抗拜占庭攻击和推理攻击,与基线方法相比,该文所提方案精度提高1%~3%,同时减轻客户端侧计算开销79%。 相似文献
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准确获知当前可用带宽信息是更加合理、有效使用Ad hoc网络资源的前提。该文提出了一种基于数据帧重传预测的Ad hoc网络可用带宽估计方法。该机制通过平均竞争窗口大小估计数据帧碰撞以及重传情况,进而通过多个节点协同工作的方式来估计当前可用带宽。仿真结果表明基于平均竞争窗口的估计方法能够比较准确地估计碰撞情况,采用该机制所估计的可用带宽数值与实际测量值比较接近。 相似文献
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本文以两个数据中心环境与设备监控系统方案为对象,阐述了环境与设备系统架构设计方案。从数据中心环境与设备监控系统可靠性和建设单位投入资金情况综合分析出其现场设备选择串口服务器还是选择嵌入式服务器。 相似文献
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本文介绍了FP5CC/T型加工中心多工位加工时的连续加工问题,给出了基准点移位公式,实现基准点的自动补偿,提高了加工效率和加工精度。 相似文献