1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
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    1. 基于线性规划松弛的移动边缘计算卸载模型
    雷雪梅, 刘丽, 王倩
    计算机科学    2023, 50 (6A): 211200229-5.   DOI: 10.11896/jsjkx.211200229
    摘要300)      PDF(pc) (2473KB)(188)    收藏
    移动边缘计算中本地设备可以将计算任务卸载到靠近网络的边缘节点上执行,只将计算结果回传至用户端,从而减小传输时延,降低移动设备的功耗,减轻客户端的负载压力,还可以减少核心网络的计算负载。针对复杂多类边缘节点的移动边缘计算环境,建立了基于线性规划松弛的三级计算任务卸载决策模型,称为CART-CRITIC-LR(CCLR)。首先通过分类回归决策树算法(CART)筛选出本地执行的计算任务;然后采用多属性决策的CRITIC算法确定3个性能指标的权值分配;最后,基于线性规划松弛(LR)对计算卸载问题建模,使计算任务卸载决策的总时延、总能耗和总成本最优。实验比较了其他计算卸载策略的能耗、成本、延迟时间等指标,结果表明CCLR卸载决策算法在保证多目标全局最优的同时,实现了总时延最短,说明了所提算法的有效性与适用性。
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    2. 中继选择和队列稳定动态能量优化策略
    陈澈, 郑艺峰, 杨敬民, 杨立伟, 张文杰
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220100082-8.   DOI: 10.11896/jsjkx.220100082
    摘要178)      PDF(pc) (2236KB)(223)    收藏
    中继辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是近年来兴起的一种很有前景的方式,它可以提高5G网络和物联网(Internet of Things,IoT)等低功耗网络的资源利用率和数据处理能力。然而,设计中继选择和计算卸载策略以提高队列稳定系统的能量效率仍然是一个挑战。为解决中继辅助移动边缘计算系统中的能耗优化问题,在任务缓冲队列稳定性约束下,建立混合整数非线性随机优化模型,最小化系统的长期平均能耗。该问题被分解为中继节点选择和中继卸载决策两个阶段进行求解。在中继选择阶段,通过设置权重参数V1最小化传输能耗和缓冲队列长度的加权和来确定中继节点;在卸载决策阶段,应用李雅普诺夫方法将随机优化问题转化为确定性优化问题,在保持任务缓冲队列稳定的条件下,得到最优中继计算频率、最优中继传输功率,以及最优远程节点计算频率的理论表达式。仿真结果表明,该能量优化策略能够在缓冲队列稳定约束下有效降低系统的长期平均能耗,并收敛到穷举搜索的最优解,同时可通过调整算法中参数V1和V2来取值改变能耗和等待时长的权重。
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    3. WSN中基于改进蝴蝶优化算法的簇首选取算法
    杨诗雨, 赵冰, 彭月
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220100166-5.   DOI: 10.11896/jsjkx.220100166
    摘要107)      PDF(pc) (2114KB)(220)    收藏
    针对无线传感器网络分簇路由协议的簇首选取不合理,造成网络负载不均和生命周期缩短的问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法IBOA的簇首选取算法CIBOA。首先,基于蝴蝶优化算法BOA进行改进,引入Circle 混沌映射和非线性动态收敛因子来控制参数值,提高了蝴蝶优化算法的寻优速度、收敛精度,使搜索能力更强。在簇首选取过程中,根据剩余能量、节点基站间的距离和邻居节点平均间距设计了新的适应度函数,使用改进蝴蝶优化算法IBOA改进簇首选取随机的问题,综合择出更优簇首节点。仿真测试结果表明,基于改进蝴蝶优化算法的簇首选取算法CIBOA能够综合考虑节点能量和距离等因素,减少整体网络运行时间。
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    4. 基于深度学习的超高频标签识别系统
    余加宝, 姚俊梅, 谢瑞桃, 伍楷舜, 马军超
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220200151-6.   DOI: 10.11896/jsjkx.220200151
    摘要214)      PDF(pc) (3305KB)(216)    收藏
    无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统最基本的功能是标签识别,然而身份验证系统无法检测到伪造或克隆标签,从而出现潜在安全隐患和个人隐私问题。目前有基于加密的认证协议和基于特征提取的解决方法,其中基于加密的认证协议方法不兼容现有的协议,基于特征提取的方法存在特征提取困难或者识别距离短等限制。文中基于标签物理层信号的真实性进行识别,结合深度学习技术,提出标签信号识别方法。其核心思想在于在RFID通信过程中,利用标签的后向散射信号提取与标签逻辑信息无关的信号,将提取的信号送入卷积神经网络进行相似度匹配,根据得到的相似度匹配分数与给定的阈值对比,最后实现标签的真实性识别。采用USRP N210作为RFID系统的阅读器,采用150个超高频商用标签作为信号的发射器,并在实际场景中采集真实的RFID信号。通过实验验证了基于深度学习的标签识别能达到94%以上的识别精度,在识别距离长达2m的情况下其等错误比率(EER)为0.034。
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    5. 面向能耗优化和负载均衡的边缘服务器放置研究
    付雄, 房磊, 王俊昌
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220300088-5.   DOI: 10.11896/jsjkx.220300088
    摘要266)      PDF(pc) (2456KB)(222)    收藏
    当前传统的云计算模式已经无法满足用户在低延时场景下的需求,于是移动边缘计算应运而生。为使放置于同一区域内的边缘服务器能够拥有更低的总能耗和均衡的工作负载,提出面向能耗优化和负载均衡的蚁群优化放置算法ACO-ELP(Ant Colony Optimization Energy-consumption Load-balancing Placement)。首先通过构建功耗模型和负载均衡模型,对问题进行定义并将实际参数与算法变量进行对应匹配。在迭代过程中对蚁群算法进行优化,通过动态控制信息素的挥发和留存速率加快算法的迭代速度,同时控制信息素的最大最小值,以确保算法可以尽可能搜索全局最优解,不会陷入局部最优。最后利用上海地区的电信基站数据对算法进行了仿真评估,结果表明与基础放置算法相比,所提算法在减少服务器数量和能耗的同时显著降低了负载偏差值。
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    6. 基于CEEMDAN-ConvLSTM组合模型的云计算负载预测方法
    赵鹏, 周建涛, 赵大明
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220300272-9.   DOI: 10.11896/jsjkx.220300272
    摘要191)      PDF(pc) (3784KB)(202)    收藏
    随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性能低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解和卷积长时序神经网络组合模型(CEEMDAN-ConvLSTM)的云计算负载预测方法。首先运用自适应噪声的完备经验模态(CEEMDAN)分解技术对数据序列进行分解操作,将其转换为若干个易于分析和建模的子序列;然后运用卷积长时序神经网络(ConvLSTM)预测模型对这一系列子序列进行建模预测,并采用基于多进程并行计算的研究思路,实现多序列并行预测及贝叶斯优化调参;最后将预测值综合叠加以获得整个模型的预测输出,从而实现对原始复杂序列数据进行高精度预测的目标。使用Google集群工作负载数据集进行实验验证,实验结果表明,CEEMDAN-ConvLSTM组合模型具有良好的预测效果,相比自回归差分移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积长时序神经网络(ConvLSTM),所提模型预测均方根误差(RMSE)指标分别提升了30.9%,30.1%和22.5%。
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    7. SWIPT-MISO动态能量消耗模型下能效规划
    徐晨阳, 薛亮, 王金龙, 祝龙
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220400185-7.   DOI: 10.11896/jsjkx.220400185
    摘要323)      PDF(pc) (2683KB)(177)    收藏
    无线携能通信网络中发送端获取用户信道状态信息时,会造成时间和频谱资源的浪费。对此,在多用户多输入单输出网络中研究了发送端只有信道分布信息的节能波束形成设计。在信息中断概率、总可用功率以及授权用户可用功率约束下,网络能量效率通过改进的教与学优化算法实现了最大化。此外,针对提出的功率消耗方案,考虑了非线性能量接收机制并提出功率分流机制,使接收机避免进入饱和区,从而提高了功率接收效率。改进的教与学优化算法结合了鲸鱼优化算法的优点,解决了构造得出的非凸优化问题,并提高了收敛速度。仿真实验分析了动态能量分配场景下中断概率、动态功耗系数以及发送端可用功率对系统能量效率的影响,证实了所提算法的有效性。
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    8. 无源UHF RFID标签缺失定位特征估计算法
    赵阳, 李凌云, 赵晓霞, 刘先辉, 张良
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220500055-6.   DOI: 10.11896/jsjkx.220500055
    摘要212)      PDF(pc) (2732KB)(207)    收藏
    针对无源UHF RFID标签未激活导致的定位特征缺失问题,鉴于精确建立信道模型存在较大困难,提出了一种基于信号强度欧氏距离-空间欧氏距离线性模型的缺失定位特征估计算法,通过增加特征维数以提高场景分析算法定位精度。对于未激活参考标签,可直接基于线性模型估计所缺失定位特征,以提高场景匹配数据的完备性;对于未激活待定位标签,则基于线性模型首先估计待定位标签与多个基准参考标签的间隔距离,引入最小二乘算法初步估计其位置信息,再基于线性模型反向估计出所缺失定位特征,从而完善待定位标签的定位特征。基于实测实验表明,所提出的缺失定位特征估计计算方法不仅能有效提高所有缺失待定位标签的定位精度,还能提高缺失参考标签周围待定位标签的定位精度,且无需增加硬件设备,符合低成本、高精度的应用需求。
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    9. 基于Wi-Fi 6的无线列车通信网络性能研究
    杨少龙, 朱国胜, 庞兴龙, 李修远, 潘登
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220600179-5.   DOI: 10.11896/jsjkx.220600179
    摘要133)      PDF(pc) (2011KB)(253)    收藏
    现代列车的正常运行离不开机械和电子系统的相互配合,特别是列车控制和管理系统(TCMS)在其中发挥着关键作用。与TCMS相关的应用程序和服务运行在列车通信网络(TCN)上,该网络是有线的且通常是冗余线路,这就会造成大量的有线链路互联,导致网络部署和维护困难且灵活性差。提出了基于Wi-Fi 6的列车无线通信组网方案,该方案将Wi-Fi 6技术应用于车辆级的ECN网络中,所做的工作包括对网络架构的设计、通信数据的选择和仿真环境下的实验验证。实验结果表明,所提出的基于Wi-Fi 6的列车通信服务质量中时延、抖动和丢包率满足IEC 61375-3-4标准,相对于长期演进技术(LET)也占据了优势。
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    10. Pauli噪声环境下任意二粒子受控短距离隐形传态
    向生建
    计算机科学    2023, 50 (6A): 220700024-4.   DOI: 10.11896/jsjkx.220700024
    摘要142)      PDF(pc) (1725KB)(226)    收藏
    量子隐形传态是量子通信中研究的热点之一。 有别于传统的隐形传态方案,短距离隐形传态通过加强两个参与者距离上的限制以进一步节约宝贵的量子纠缠资源。但这样的限制同时也增加了传输双方作弊的可能。为此,文中在现有短距离隐形传输研究的基础上加入第三方控制者,提高了传输过程的安全性。同时,由于粒子在传输过程中不可避免地会遭受信道噪声的影响,理想环境下的隐形传输是不可能的。保真度是刻画传输前后量子态相似性的工具,文中进一步分析了作为普遍使用的噪声信道模型即Pauli噪声信道对二粒子受控短距离隐形传输保真度的影响。最终得出,不同类型的Pauli噪声信道下,发送者所传输二粒子的纠缠程度不同保真度也不同。这为短距离隐形传输的实验研究以及量子网络发展提供了一些参考价值。
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