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面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备,运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题,设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统,提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储,对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析,根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作,并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明,该系统性能优异,具有良好交互性,能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。 相似文献
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在大规模节点密集的多跳传感器网络中,精确数据收集存在着"热区"问题:越靠近Sink节点的传感器节点,其承担的数据转发量就越多,能量消耗也越快,从而成为瓶颈节点,缩短整个网络的生命周期.最大生命周期数据收集树的构建已被证明是NP完全问题.已有算法大多是集中式算法,不适用于大规模节点密集的传感器网络.本文提出一种分布式精确数据收集算法EEDAT,在大规模节点密集的传感器网络中,不仅能够保证每个节点到Sink的路径是最短路径(最少跳数),而且能有效延长网络生命周期.EEDAT分为两个基本步骤,首先随机生成一棵数据收集树,然后根据各个传感器节点的孩子数和剩余能量,对已生成的数据收集树进行调整,使得各个节点的负载尽量均衡,从而达到延长网络生命周期的目的.实验结果表明,与已有分布式算法LMST相比,EEDAT所构造的数据收集树能延长网络生命周期平均20%. 相似文献
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移动传感器网络中定位算法的性能评测 总被引:1,自引:0,他引:1
主要有3个方面的贡献:首先,发现在已有的移动传感器网络定位算法中所使用的仿真过程不能产生稳定的性能统计数据.讨论了这种现象的原因,并且提出一种定量的方法来设置仿真过程,以使得所设置的仿真过程能够产生稳定的性能统计数据.然后,测定和比较了几种典型的移动传感器网络定位算法在无障碍物部署和有障碍物部署的环境中的性能.发现在有障碍物部署的环境中,很多已有算法中提出的用以提高定位精度的技术是无效的;相反地,它们反而会降低算法的定位精度.最后,提出了几种节点可以借以评价自身位置估计的精度的度量.发现以前工作中提出的"最大可能定位误差"度量在指示单个节点的位置估计的精度时,其表现好于其他几种所提出的度量. 相似文献
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Wi-Fi技术的广泛应用和部署催生了许多基于Wi-Fi的室内定位技术。近年来,基于Wi-Fi的设备无关定位算法引起了研究人员的广泛注意。设备无关定位算法不需要目标对象携带无线传输设备,而是通过测量目标对象对无线信号传输的影响来反向推断目标对象的位置。由于不需要目标对象携带相关设备,因此可以广泛应用于多种场合,如老人健康护理等。已有的设备无关定位技术通常需要事先采集训练数据,因此容易受室内复杂多变的环境干扰,导致定位精度下降。
提出一种基于视距路径检测的设备无关定位算法。利用物理层信道状态信息CSI,可以判断一对无线收发设备之间的路径是否是视距LoS路径。在此基础上,提出一个新的设备无关定位算法,该算法在监测区域部署一组Wi Fi收发装置,对任意一对无线设备,通过识别它们之间是否存在视距路径来判断目标对象是否在这对设备的菲涅耳区域内。此外,还提出一种基于投票的方法来获得目标对象的最可能位置。在实际设备上的实验结果表明,该定位算法可以达到0.5 m左右的精度,并且不需事先训练,具有较高的实时性。 相似文献
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在大规模在线社交网络中,通过对用户影响力进行排序找出其中最具影响力的节点(集合)是一个很重要的研究方向,对于有效控制信息扩散、舆情分析和控制、精准营销等均有重要的作用。已有的节点影响力排序算法或者需要网络的全局拓扑信息来计算单个节点影响力(如基于介数中心性的算法)而时间开销过大,不适用于大规模网络;或者基于传统的网页排序算法(如PageRank)而不能很好地处理社交网络中存在着大量“末梢”节点的问题以及不同用户之间的联系强度不同的问题。在传统的PageRank算法的基础上做出了两点改进。首先,通过在PageRank算法的权值回收步骤中考虑对不同的连接赋予不同的权值,有效避免了末梢节点带来的影响。其次,在PageRank算法的投票过程中考虑邻居个体的差异性,提出了一种基于半邻域信息的节点权值分配方法,有效提高了节点排序的准确度。在一个包含大约15 000个用户的样本网络中,我们所提出的改进算法能够找出前1 000个最有影响力的节点中的40%以上的节点,而传统的PageRank算法仅能找出其中11%的节点。同时,相比于基于介数中心性的算法,所提出的改进算法以小得多的时间开销达到了相近甚至更好的排序准确度。 相似文献
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