蓝鲸集群文件系统中资源交互一致性协议

在蓝鲸集群文件系统中,分布式资源交互在系统异常的情况下会出现资源状态不一致的情况,为解决这一问题,该文提出分布式资源交互一致性协议S2PC-RT。S2PC-RT引入资源交互序号保证一致性,通过增加资源申请空间减少消息等待。证明协议的正确性,并在蓝鲸集群文件系统中实现了协议。测试结果表明,S2PC-RT能够保证资源的一致性,有效提高分布式资源的交互性能。     

P2P系统中基于副本链的一致性维护算法

提出一种无结构纯P2P的副本一致性维护算法。利用副本节点发起的第一次更新消息在P2P网络中的广播,由其他收到消息的副本节点给出响应,构建副本链。副本链建立后,更新消息在副本节点间进行传播,不再在网络中洪泛。副本链的维护通过记录首次发起更新的副本节点IP地址完成。仿真试验证明该算法是简单有效的。     

低频电子标签基带处理器的设计与实现

设计一款新型低频电子标签基带处理器,提出一种新颖的异步解码机制,解决了100% 振幅键控调制模式下时钟中断的问题,利用指令头解析与片选信号相结合的指令解析机制,提高了指令解析速度,并综合应用能量管理、结构优化等多种低功耗设计方法提高电子标签响应速度和抗干扰能力,降低芯片功耗与面积。该芯片采用SMIC 0.18 μm 2P4M标准CMOS工艺实现。与国外同类芯片相比,该设计以较小的面积与功耗实现了更高的性能。     

一种基于关键属性的优化数据一致性维护方法

针对关键属性更新的易描述、更新项较小和弱相关性三个特点。提出一种基于关键属性的优化数据一致性维护方法.在该方法中,首先分离出用户提交的更新请求中关于关键属性的更新;然后采用基于延迟.覆盖的更新传播模型进行更新传播,即基于副本间的网络延迟选择具有最大和最小网络延迟的结点转发更新,并在传播过程中记录和综合考虑更新的确定传播和不确定传播两条路径;在对关键更新冲突分类的基础上,采用更新缓冲区和更新日志两层更新协商机制并结合最新写胜出和分而治之规则,优化关键更新冲突的发现和解决:更新日志信息是方法中各种策略开展的基础,讨论了更新日志中信息管理方法以及结点失效和网络划分发生时信息的维护方法.关键属性更新的优化处理使得不会产生因为关键属性更新的延迟而降低系统基于关键属性的资源定位效率,满足面向Internet的P2P系统的要求.模拟测试结果表明,该方法在一致性维护开销、资源定位开销与资源访问开销以及鲁棒性方面均具有较好的性能.     

三角模糊数互补判断矩阵排序的最小方差法

研究偏好信息为三角模糊数互补判断矩阵形式给出的方案排序方法.根据三角模糊数互补判断矩阵完全一致性的概念,建立了一个基于最小方差的非线性规划模型.通过求解该模型,得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量,并利用三角模糊数排序公式对决策方案进行排序.最后通过算例分析表明了所提出的方法是可行而有效的.     

Hybrid information retrieval policies based on cooperative cache in mobile P2P networks

The concept of Peer-to-Peer (P2P) has been introduced into mobile networks, which has led to the emergence of mobile P2P networks, and originated potential applications in many fields. However,mobile P2P networks are subject to the limitations of transmission range, and highly dynamic and unpredictable network topology, giving rise to many new challenges for efficient information retrieval. In this paper, we propose an automatic and economical hybrid information retrieval approach based on cooperative cache. In this method, the region covered by a mobile P2P network is partitioned into subregions, each of which is identified by a unique ID and known to all peers. All the subregions then constitute a mobile Kademlia (MKad) network. The proposed hybrid retrieval approach aims to utilize the floodingbased and Distributed Hash Table (DHT)-based schemes in MKad for indexing and searching according to the designed utility functions. To further facilitate information retrieval, we present an effective cache update method by considering all relevant factors. At the same time, the combination of two different methods for cache update is also introduced. One of them is pull based on time stamp including two different pulls: an on-demand pull and a periodical pull, and the other is a push strategy using update records. Furthermore, we provide detailed mathematical analysis on the cache hit ratio of our approach. Simulation experiments in NS-2 showed that the proposed approach is more accurate and efficient than the existing methods.     

基于一致性的综合能源系统低碳经济调度

综合能源系统(integrated energy system, IES)是解决能源损耗和环境污染问题的有效途径。为提高IES的经济性和环保性,提出了一种基于一致性的IES低碳经济调度策略。首先,在IES中引入阶梯式碳交易机制,在碳交易成本函数构造中,提出一种随着碳排区间而递增的成本系数,通过成本的非线性递增来限制碳排放量。其次,综合考虑能量传输过程中的损耗问题,构建一种结合用能需求和传输损耗的供需平衡约束条件。然后,将电、热、气供能单元的增量成本作为一致性变量,利用领导一致性算法对IES进行分布式调度,进而实现各单元的供能最优输出。最后,结合不同的实验案例验证了所提低碳经济调度策略的有效性。     

可见光与红外图像融合质量评价指标分析

目的 客观评价作为图像融合的重要研究领域,是评价融合算法性能的有力工具。目前,已有几十种不同类型的评价指标,但各应用领域包括可见光与红外图像融合,仍缺少统一的选择依据。为了方便比较不同融合算法性能,提出一种客观评价指标的通用分析方法并应用于可见光与红外图像融合。方法 将可见光与红外图像基准数据集中的客观评价指标分为两类,分别是基于融合图像的评价指标与基于源图像和融合图像的评价指标。采用Kendall相关系数分析融合指标间的相关性,聚类得到指标分组;采用Borda计数排序法统计算法的综合排序,分析单一指标排序和综合排序的相关性,得到一致性较高的指标集合;采用离散系数分析指标均值随不同算法的波动程度,选择充分体现不同算法间差异的指标;综合相关性分析、一致性分析及离散系数分析,总结具有代表性的建议指标集合。结果 在13对彩色可见光与红外和8对灰度可见光与红外两组图像源中,分别统计分析不同图像融合算法的客观评价数据,得到可见光与红外图像融合的建议指标集(标准差、边缘保持度),作为融合算法性能评估的重要参考。相较于现有方法,实验覆盖20种融合算法和13种客观评价指标,并且不依赖主观评价结果。结论...     

Elsa:一种面向跨区域架构的无协调分布式键值存储系统

作为具备高性能和高可伸缩性的分布式存储解决方案,键值存储系统近年来被广泛采用,例如Redis、MongoDB、Cassandra等.分布式存储系统中广泛使用的多副本机制一方面提高了系统吞吐量和可靠性,但同时也增加了系统协调和副本一致性的额外开销.对于跨域分布式系统来说,远距离的副本协调开销甚至可能成为系统的性能瓶颈,降低系统的可用性和吞吐量.提出分布式键值存储系统Elsa,这是一种面向跨区域架构的无协调键值存储系统. Elsa在保证高性能和高可拓展性的基础上,采用无冲突备份数据结构(CRDT)技术来无协调的保证副本间的强最终一致性,降低了系统节点间的协调开销.在阿里云上构建了跨4数据中心8节点的跨区域分布式环境,进行了大规模分布式性能对比实验,实验结果表明:在跨域的分布式环境下,对于高并发争用的负载, Elsa系统的性能具备明显的优势,最高达到MongoDB集群的7.37倍, Cassandra集群的1.62倍.     

基于多流网络一致性的视频显著性检测

现有的视频显著性检测算法通常采用双流结构提取视频的时空线索,其中运动信息作为双流结构的一个分支,在显著物体发生剧烈或慢速移动时存在运动估计准确率低的问题,并且不合理的训练数据或方案使得权重偏向单个分支结构。提出一种基于多流网络一致性的视频显著性检测算法MSNC。设计并使用一种新的三重网络结构提取预选目标区域的颜色信息、时序信息和先验特征,通过先验特征补偿运动流的缺陷,并提高运动线索的利用率。采用多流一致性融合模型优化三流分支,得到不同特征的最佳融合方案。同时通过循环训练策略平衡三重网络的权重,以避免网络过度拟合单流分支,从而有效地提高运动估计和定位的准确率。在Davis数据集上的实验结果表明,相比PCSA、SSAV、MGA等算法,该算法的鲁棒性更优,其maxF和S-Measure值分别达到0.893和0.912,MAE仅为0.021。