移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。     

测绘地理信息移动采集与管理服务平台研究与应用

针对传统测绘在数据采集与项目管理上存在单兵作业、依赖传统纸质地图、数据采集内容单一、采集效率低下、项目管理粗略等不足，思考了测绘数据采集者亦可以是基于位置的服务者，提出了在数据采集的同时为自己或者同伴提供数据服务，实现了数据采集实时共享与协同作业、内外业采编一体化、测绘项目智能化管理的方案，研发了一套测绘地理信息采集与管理服务平台。平台集成了安全稳定的后台服务系统、简便高效的外业终端采集系统以及内业数据处理系统，实现内外业数据一体化，为行业提供新的解决方案。     

基于FR/QR的特种设备数据移动互联网应用服务平台研发

基于FR/QR的特种设备数据移动互联网应用服务平台研发是一个综合业务的人机管理系统,分别由客户端微信公众号与网页后台管理平台2个部分组成,整个系统的开发是对特种设备管理活动中的各种数据信息进行采集处理,降低重复劳动强度,提高业务办理效率,系统的研发是特种设备业务管理走向现代化的重要进步,更是科学发展观指导当今工作的突出体现。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。