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计算机科学 2016年第06期杂志 文档列表

计算机科学杂志2015湖北省计算机学会年会

基于SDN的胖树数据中心网络的多路径路由算法32-34

摘要：近年来,具有多路径能力的胖树拓扑结构已经被应用在很多数据中心网络（DCNs）中,以提高网络带宽和容错性。但其使用的传统路由协议对多路径路由的支持是非常有限的,并没有充分利用胖树数据中心网络的多余的可用带宽。因此研究了基于SDN的胖树网络的多路径路由。首先提出一个属于线性规划范畴的问题并证明它的NP完全性;然后提出了一个利用软件定义网络架构优点的实用算法,其依赖于一个中心控制器来收集网络状态信息,以作出最优的路由转发决策;最后把算法实现为OpenFlow控制器的一个模块并进行仿真验证。实验结果表明,所提算法无论在提高吞吐量还是减小端到端时延方面都优于传统的基于拓扑感知启发式的多路径算法。

基于MapReduce的Skyline查询处理算法35-38

摘要：Skyline查询是一个典型的多目标优化查询,在多目标优化、数据挖掘等领域有着广泛的应用。现有的Skyline查询处理算法大都假定数据集存放在单一数据库服务器中,查询处理算法通常也被设计成针对单一服务器的串行算法。随着数据量的急剧增长,特别是在大数据背景下,传统的基于单机的串行Skyline算法已经远远不能满足用户的需求。基于流行的分布式并行编程框架MapReduce,研究了适用于大数据集的并行Skyline查询算法。针对影响MapReduce计算的因素,对现有基于角度的划分策略进行了改进,提出了Balanced Angular划分策略;同时,为了减少Reduce过程的计算量,提出了在Map端预先进行数据过滤的策略。实验结果显示所提出的Skyline查询算法能显著提升系统性能。

基于HBase的本体存储模型39-43

摘要：本体是对某一特定领域的重要概念的形式化描述。合理地存储本体数据是发挥其共享性的重要前提,尤其是在当前分布式系统下其作用更为突出。通过分析目前的各种存储方式,并结合当前语义网、Hadoop的特点,提出了基于HBase的本体存储模型HBase-OntSM,该模型将本体的三元组数据集作为一个图,把图作为一条记录存储到数据库中;并给出了与该图相关的一系列基本定义和索引定义。最后以西藏文化本体中的一个片段为例,解释了该本体存储模型及其存储过程。

一种基于社交关系的移动缓存替换算法44-49

摘要：近年来移动互联网尤其是Android平台和iOS平台的兴起,移动应用的数量出现了爆炸式增长。这些移动应用中,用户可以数据或浏览其他用户的数据,由此产生了大量用户生成的数据。当手机使用者想要浏览这些由其他用户生成的数据时,每次都向服务器请求数据的做法是不可取的,比较合适的方法是使用缓存技术将部分数据缓存在移动端,以此来降低数据的请求频率,减小无线网络带宽压力,提升用户体验。传统的缓存技术更多关注的是缓存的访问频率、最近访问时间等因素,但是很少关注数据生成用户之间的社交关系。在存在用户关系的移动网络中,用户相关数据的请求与用户之间的社交关系紧密联系。结合用户之间的社交关系、最近最久访问时间以及缓存中每块数据的大小,提出了一种基于社交关系的移动缓存替换算法。该算法综合计算数据的最近最久访问时间、数据产生用户与使用者之间的亲密值以及缓存占用存储空间的大小,在需要时进行缓存替换。实验证明在移动社交网络中,基于社交关系的缓存替换策略可以提高缓存命中率,使用户获得更好的体验。

在线多任务异构云服务器负载均衡算法研究50-54

摘要：针对由于云服务器之间软件环境存在异构性及数据分布不均匀等特点而导致云服务器集群在处理大量任务时往往出现节点负载不均衡的情况,提出了解决在线多任务异构云服务器集群负载均衡的方法与相关算法。首先统计集群提供的各类服务的平均资源消耗,结合任务在服务器上已运行时长和资源占用情况,预测评估某一时刻服务器上任务剩余负载总量;然后按周期获取节点实际任务负载情况,及时修正任务负载情况;最后综合考虑节点各项性能,计算在待分配任务提交时刻各节点的预测负载评估值,并将任务分配给预测负载最轻的节点。实验结果表明,该算法具有可行性且在多任务异构云服务器集群负载均衡方面具有一定优势。

基于弱相关化特征子空间选择的离散化随机森林并行分类算法55-58

摘要：随着大数据时代的到来,数据信息呈几何倍数增长。传统的分类算法将面临着极大的挑战。为了提高分类算法的效率,提出了一种基于弱相关化特征子空间选择的离散化随机森林并行分类算法。该算法在数据预处理阶段对数据集中的连续属性进行离散化。在随机森林抽取特征子空间阶段,利用属性向量空间模型计算属性间的相关性,构造弱相关化特征子空间,使所构建的决策树之间相关性降低,从而提高随机森林的分类效果;并通过研究随机森林的并行化策略,结合MapReduce框架,改进并实现了随机森林模型构建过程的双重并行化,进一步改善了算法的计算效率。

一种基于多智能体的二层路径规划模型研究59-64

摘要：随着人群运动仿真技术的日趋成熟,其应用也得到了很好的推广,人群运动特征开始成为研究热点。路径规划系统作为人群仿真中的重要组成部分,为行人决定自身在环境中的行走路线提供了决策依据。为了仿真行人路径决策的过程,提出了一种二层路径规划模型,其中第一层模型产生一条粗略的路径,第二层模型根据第一层的粗略路径做精细的导航。实验结果表明,所提出的二层路径规划模型能够综合考虑环境中的静态和动态因素,为仿真模型提供了较好的路径规划,并且具有较高的仿真执行效率。

基于中心块的多特征自适应图像检索算法65-67

摘要：为了更好地检索图像内容信息,提出了基于中心块的多特征自适应权重图像检索算法。改进的算法通过检索图像边界区域的主颜色,提取图像背景噪声,从而降低背景噪声对目标物体的干扰。针对多特征权重值设定的难题,提出运用差分演化算法优化特征权值的方法,解决了固定权值分类精确度低的问题。实验结果表明,所提出的算法可有效减少背景噪声的干扰,并在检索准确率和检索效率上均取得了较好的结果。

基于融合数据库的海量传感器信息存储架构68-71

摘要：在物联网、工业监控等系统中,庞大规模的传感器每时每刻都在产生大量的数据。实时数据库在处理高时效性数据方面具有较强的优势,但是在处理大规模传感器数据方面存在着存储量低、不便于扩展的弊端。而HBase在处理海量数据方面具有高读写性能、高扩展性、高可靠性和高存储量的优势。通过将实时数据库与HBase相结合,设计并实现了基于融合数据库的传感器信息存储架构。该架构采用多租户机制,对HBase写入进行了优化,将原来分散的传感器数据集中式存储,并把传感器元数据与历史数据分离存储,同时维持了实时数据库原有的查询、数据组织结构的特点。经过实验验证,该架构具有较高的读写性能以及良好的可扩展性,有效避免了Region写入热点,实现了集群负载均衡。

一种改进的图像相似度算法72-76

摘要：图像相似度算法在图像识别、图像搜素引擎等研究领域具有重要意义。针对传统的灰度颜色直方图算法无法准确地描述各种颜色在图像中的分布情况的问题,提出了一种改进的图像相似度算法。它融合图像的纹理特征,利用灰度共生矩阵来提取图像像素在图像各个位置的特征信息。实验表明,这种融合图像纹理特征的方法不仅保留了灰度颜色直方图算法执行效率高的特点,而且弥补了颜色直方图算法的不足,进而提高了算法的准确性。在实际的应用场景中,可以通过调整两种算法的权值,来进一步提高算法的准确性。

一种高稳定性低延迟的应用层组播生成树算法77-81

摘要：由于应用层组播技术依靠终端主机转发组播数据,任意中间节点的退出都将造成系统的稳定性问题。同时,应用层组播技术对延时有严格的要求。为了提高应用层组播系统的稳定性和数据传输效率,根据影响应用层组播稳定性和延时的因素,抽象出基于节点稳定概率的度约束的最小延时应用层组播生成树问题模型SDMD（Spanning tree based on stability probability,degree-constrained,and minimum diameter for ALM）,并且证明了该问题属于NP-hard问题。为了解决该问题,给出了基于节点时间增益因子的TG-S近似算法。仿真实验表明,TG-S算法生成的组播树在平均延时、最大延时和累积中断次数等方面有明显优势。

基于多核的并行操作转换算法82-85

摘要：操作转换算法是实时协同编辑系统首选的并发控制算法,它不仅能提供不受限的交互,而且维护分布式操作的意图一致性。然而随着操作数目的增多,操作的响应时间也会延长。结合多核多线程技术的发展,提出了第一个并行的操作转换算法,其能减少远程操作集成到本地站点的时间开销。对传统的串行算法进行了改造,使得具有计算依赖的过程能够并行化。实验结果表明,提出的算法相较于传统算法具有较大的优势,在处理较大操作历史的情况下依然能够保证操作合理的响应时间。

计算机科学杂志网络与通信

基于SIP协议的嵌入式VoIP语音终端实现和协议分析86-90

摘要：实现了一款嵌入式语音通信终端。该终端硬件系统采用飞凌嵌入式开发板OK6410,其核心板采用以ARM11为内核的处理器S3C6410。该终端软件部分基于嵌入式WINCE操作系统,实现了基于SIP协议的LINPHONE代码的移植和分析。首先,分析了所涉及语音通信终端的硬件和软件架构;其次,重点对LINPHONE的工作流程和SIP协议进行了分析;最后,通过测试表明该终端系统具有良好的话音通信质量。

一种基于矩阵补全的室内指纹定位算法91-96

摘要：近年来室内定位技术引起了研究者的广泛关注,现有基于信号指纹的室内定位算法需要大量采集指纹数据,且在噪声干扰下易产生较大的定位误差。针对上述问题,提出了一种鲁棒的基于矩阵补全的室内指纹定位算法,其基于信号指纹矩阵的低秩特性,将噪声干扰下的指纹数据恢复问题建模为范数正则化矩阵补全问题;在此基础上引入L1范数和F范数以平滑野值噪声并提高算法的稳定性,最终通过交替方向乘子法和变量分裂技术进行有效求解。实验结果表明,该算法只需进行少量信号指纹数据采集即可较为完整地恢复出指纹库,在各种噪声场景下均能获得高于同类算法的定位精度。

异构网络中基于MPTCP的协作拥塞控制方案97-101

摘要：提出了一种基于MPTCP的协作拥塞控制方案。在拥塞避免阶段,该方案首次以马尔科夫链模型为基础,对异构网络中各条路径上未被确认的数据包个数进行预测,进而计算出各条路径所能承载的最大数据量。若网络拥塞窗口值大于各条路径所能承载的最大数据量中最小值的2倍,则启动协作拥塞控制机制。在协作拥塞控制机制下,根据AIMD算法的加性增加准则调整拥塞窗口,若网络拥塞窗口值大于各条路径所能承载数据量之和,则结束协作拥塞控制机制,执行传统的TCP慢启动算法。为了提高慢启动阶段的带宽利用率,对TCPW（TCP Westwood）带宽估计算法进行改进,使路径可用带宽的估计更准确,从而提高慢启动阈值设置的合理性。仿真结果表明,在保证异构网络负载均衡及单条TCP流公平性的前提下,该方案能够增加成功传输数据包的数量。

基于希尔伯特-黄和小波包的UWB信号检测方法102-105

摘要：针对希尔伯特-黄变换在超宽带脉冲检测中检测性能受限于信噪比的问题,研究并分析了筛选终止条件以及小波包去噪方法,结合新终止条件,给出了希尔伯特-黄变换与小波包分析联合检测的新方法。采用新方法对噪声中的超宽带信号进行检测分析,并运用均方根误差公式对该方法的检测性能进行仿真比较。仿真图表明,新方法能较为准确地重构出淹没在强噪声下的脉冲,成功克服HHT变换在检测超宽带脉冲时受噪声强度影响较大的问题,从而改善强噪声环境下脉冲信号的检测效果。

支持异构数据通信的IEEE 802.15.4实时带宽分配算法106-111

摘要：IEEE 802.15.4协议的GTS分配机制能够支持实时和延迟约束的应用,目前已经应用于医疗健康、工业控制和楼宇自动化等物联网领域。但是,在高速实时异构数据传输应用中仍然存在局限性,它不能解决多于7个设备需要实时服务、时延约束小于超帧长度以及不同周期异构数据传输等问题。为了摆脱这些限制,提出一种新的支持异构数据通信的IEEE 802.15.4实时带宽分配算法,其根据不同周期任务的数据传输信息,调整部分传输任务的发送时间。性能分析显示,该算法可以严格遵循时延约束条件,满足异构数据通信,提高带宽利用率,提升整个网络的性能。

基于小波包的LMD在EEG信号分析中的研究112-115

摘要：脑电信号（Electroencephalograph,EEG）是一种产生自脑神经细胞活动的极其微弱的电位反映,同时也是一种非平稳、非线性的电信号。针对脑电信号在采集过程中易受到外界噪声干扰的问题,为了降低脑电信号中噪声的含量,提高脑电信号分解效率,提出了一种基于小波包的局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）方法。该方法主要利用小波包对采集到的脑电信号进行去噪预处理,再通过局部均值分解进行分析。仿真实验结果表明,采用经过小波包去噪预处理的LMD分解能够有效地去除原始信号中的高频噪声,使得局部均值分解效率提高,且能够有效消除噪声分量对分解过程和结果的影响。