网格数据融合系统中的数据源管理

针对网格海量动态数据高效融合的要求,提出一个新的数据源管理方案,包括一套面向对象的元数据描述规范、基于此规范的数据查询机制以及模式融合策略,以解决传统网格中动态异构数据源难以维护的问题。给出一种基于聚类的有效类挖掘算法。实验证明,该算法能大大优化系统性能。

基于异质链路联动切换的V2I/V2V协作传输策略

随着新一代无线通信技术的发展和交通业务需求的不断增长,车联网(Internet of Vehicle,IoV)作为智能交通领域的重要组成部分得到了快速发展.车辆在高速行驶过程中位置分布的随机性导致IoV网络拓扑结构变化频繁,对用户的信息传输造成极大的影响,针对基础设施稀疏部署的高速公路场景,提出一种基于异质链路联动切换的车与基础设施之间(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、车与车之间(Vehicle-to-Vehicle,V2V)的协作传输策略.根据车辆之间的分布距离对V2V的通信链路质量进行分析,并在动态场景下对链路进行联动切换;研究车辆密度对于车辆分布的影响,推导出IoV网络吞吐量的封闭表达式;为了进一步了解数据交付的情况,将V2I过程和V2V过程进行分离讨论,获得了数据交付时延的封闭表达式.仿真结果表明,在基础设施稀疏部署的高速公路场景中,提出的策略能提高系统的网络吞吐量,降低交付时延.

基于无线传播信道特征的非视距识别技术

复杂的室内环境中存在的各种无法躲避的障碍物会导致无线定位的测距精度较低,其中最主要的因素是存在非视距传播,因此识别信道状态是否为非视距对室内定位精度较为重要.提出一种基于信道信息的视距/非视距信道识别方法:首先对信号进行过滤,获取重要的信道抽头;然后提取过滤后信号的峰值,并计算其功率;最后通过计算得出该信道信号的峰均比,并联合假设检验对信道状态进行判决.仿真结果表明,峰均比特征在视距/非视距信道上有明显差异,可以作为识别视距/非视距信道的特征.该特征的视距识别正确率达到93.56%,非视距识别正确率达到87.23%,比使用峰度特征在视距场景下的识别正确率提高了2.65%,非视距正确率提高了0.71%.使用本算法在定位过程中进行验证,能够有效降低定位误差,提高定位精度,说明该算法的识别效果较好,具有一定的应用前景.