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基于异构云联合的并行化大数据分析服务可以提升性能。然而由于大数据网络传输存在较大时延,原则上必须在并行化水平和大数据分析性能之间进行折衷。鉴于此,提出一种启发式云爆发算法用于并行化大数据分析服务。首先确定联合云中哪些计算结点应该用于大数据分析并行处理,然后将大数据妥善地分配给这些计算结点,确保处理同步完成且性能最优,最后,确定被分配的不同大小数据块在各个结点的计算次序,确保数据块传输尽量在结点上一数据块计算期间完成。与其他负载均衡算法做了对比,结果表明,使用该算法后性能可提升20%~60%。 相似文献
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针对应用层DDoS(application layer DDoS,App-DDoS)攻击,提出一种基于用户忠实度的ULDM(user loyalty defense model)防御模型,其根据用户对网站的忠实程度来区分正常用户和攻击用户。用户忠实度包含访问频率忠实度和行为忠实度,行为忠实度又包括历史行为忠实度和当前行为忠实度。从用户长期以来在请求频率和请求负载两方面的表现对用户行为进行评估,得到用户行为忠实度,根据用户长期以来对网站的访问频率得到用户访问频率忠实度;通过调度模块根据用户忠实度对请求进行调度。模拟实验验证了该模型的有效性。 相似文献
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针对传统IM U传感器信息融合方法对外界信息变化不敏感等问题,在分析陀螺仪噪声特性并建立基于A RM A模型的卡尔曼滤波器抑制陀螺仪随机噪声的基础上,将基于Sage‐Husa方法的卡尔曼滤波器作为信息融合算法,增强姿态解算系统的自适应性。为提高Sage‐Husa算法容错性能,提出一种加速度计可信性条件,根据总加速度与重力幅值、方向上的差异来判定是否进行姿态融合。在基于ARM Cortex M4内核的嵌入式系统上实现姿态解算和姿态控制系统,在自制四旋翼飞行器半实物仿真平台上进行的实验结果表明,以上方法降低了姿态静态及动态解算误差,提高了姿态系统状态的跟踪性和适应性,满足复杂运动环境下姿态控制的需求。 相似文献
966.
针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾.为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息反馈的多模型融合框架,首先累积和反馈历史估计信息,然后结合当前量测计算多阶模型序列的似然函数,最后得到贝叶斯后验融合结果.同时结合粒子滤波构建了易于工程实现的粒子滤波历史反馈多模型融合算法(PF-HFMM).仿真表明,与传统粒子滤波多模型算法相比,本法显著提高了估计精度和鲁棒性. 相似文献
967.
针对无线Mesh网络的网络特性,分析了无线Mesh网络的拥塞控制策略,对无线Mesh网络的拥塞程度进行分级,并提出了一种无线Mesh网络的拥塞控制算法——RICC算法.该算法主要通过移动节点不同的拥塞程度发送不同的拥塞通告消息,收到拥塞通告消息的移动节点动态地调整发送数据的速率以达到拥塞控制的目的,并通过仿真验证了该算法可提高无线Mesh网络性能. 相似文献
968.
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制造物联网中高吞吐率复杂事件检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂事件处理能非常有效地检测到事件流中有价值的模式,高吞吐率意味着单位时间内获取更多有价值的信息.为复杂事件处理提出一种提高吞吐率的查询技术,通过聚集活动实例栈中的连接,并批量执行序列构造,减少了相同连接的遍历,降低了序列构造处理的运行频率,从而提高了复杂事件处理的吞吐率.仿真实验表明:提出的方案相比于SASE提出的传统方案,吞吐率有数倍的提升. 相似文献
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