基于贝叶斯滤波理论的目标命中概率估计与判决方法研究

为了降低兵器试验中目标命中概率指标的判决错误率,提出了基于贝叶斯滤波理论的目标命中概率估计和判决方法。该方法构建了目标命中概率与试验观测数据的统计数学模型,依据贝叶斯滤波理论推导了目标命中概率后验概率密度函数、后验均值估计以及均方误差的解析表达式,并给出了基于目标命中概率后验均值估计的判决方法。依据不同的真实目标命中概率生成观测数据,分别利用传统方法和所提方法进行了估计和判决试验。结果表明:所提方法判决错误率仅为传统方法的1/3,证明所提方法具有可行性。

新一代中厚板冷却控制系统在萍钢的应用

为了进一步提高自动化水平和产品质量,结合九江萍钢3500 mm中厚板生产线快速冷却装备的技术特点,有针对性地开发了新一代在线冷却控制系统,同时对原有控制系统进行了升级改造。新系统经过在线调试和生产应用,表明在温度控制精度、均匀性等方面相较原系统有较大提升,对板型改善效果明显,能够满足中厚板生产工艺和产品质量的技术要求。

基于优先级表的实时调度算法及其实现

讨论了综合考虑任务的截止期和价值两个特征参数的优先级表设计方法,提出了EDV(earliestdeadlinevalue)与VED(valueearliestdeadline)两种不同的基于优先级表的实时任务调度算法,并且利用多重链表给出了这两种算法的实现,包括任务接收策略与任务完成/夭折策略的算法实现.这种优先级表设计方法及其基于多重链表的实现方法也适用于对任务的其他两种甚至3种不同特征参数之间的综合.基于累积实现价值率、加权截止期保证率与差分截止期保证率3个方面,分析了VED算法与EDV算法的性能,实验结果表明,在所有负载条件下VED算法与EDV算法相对于EDF(earliestdeadlinefirst)算法与HVF(highestvaluefirst)算法都有很大的性能改进.

ON-CRP:机会网络缓存替换策略研究

提出了一种新的机会网络缓存替换策略(ON-CRP,opportunistic networking cache replacement policy)。与现有策略不同,该策略基于节点与数据项的相关度来选择要替换的缓存数据,并利用人类移动模式提取了目标地址匹配概率这一关键因素来对相关度进行判定;同时结合数据项的访问与更新频率比值这一重要因素来对缓存数据替换标准进行设计。仿真实验结果表明ON-CRP能够有效降低数据的远程访问延迟,与其他缓存替换算法相比网络开销降低了约30%,而数据的缓存命中率性能有约10%～30%的提高。

Web缓存命中率与字节命中率关系

在研究Web缓存性能时,一般考虑2个评价指标:命中率HR和字节命中率BHR。目前大多侧重于2个指标之一,或仅通过测试2个指标的数值来评价缓存替换算法优劣,没有从2个指标关系的角度来评价缓存替换算法的性能。该文讨论了Web缓存系统中命中率与字节命中率之间的关系,提出了一种Web缓存性能评价指标——命中比(FBR),讨论了该指标在Web缓存替换算法及Web预取性能评价中的应用,从而为度量缓存系统的性能提供参考依据。

一种新的基于优先级表的实时调度算法

本文提出了一种新的基于优先级表的实时调度算法 ,称作截止期—价值密度优先 (Deadline ValueDen sityFirst)算法 ,简称DVDF算法 .DVDF算法综合考虑了实时任务的截止期和价值密度两个参数 ,能够更好地适应不同的负载情况 .通过使用正常负载和过载情况下的典型数据对算法进行仿真研究表明 ,这种算法比单纯考虑截止期的EDF(EarliestDeadlineFirst)算法在性能方面有明显的改进 ,特别是在系统过载的情况下 。

基于最小延迟代价的Web缓存替换算法研究

命中率、字节命中率和延迟时间是Web缓存系统中最重要的性能指标,但是却难以准确、合理地度量不同大小的Web对象的访问延迟。引入字节延迟的概念,为不同的对象延迟建立了一个比较合理的评价标准。提出最小延迟代价的Web缓存替换算法LLC,使用户访问的延迟时间尽可能缩短。实验结果表明,与常用的缓存替换算法相比,LLC算法在有效减少用户感知的访问延迟方面具有较好的性能表现。

基于缓存技术的路网最短路径查询

分析了目前基于缓存进行路网上最短路径查询常用方法的不足,提出一种支持路网最短路径查询的缓存管理方法.该方法在缓存有限的情况下,有效地选择那些不同但能满足更多查询请求的最短路径,将其放入缓存.提出了缓存代价模型,并设计了缓存构造算法.最后采用真实数据集进行性能分析.实验测试显示,本文提出的方法比现有方法具有更高的缓存命中率,平均执行效率优于现有的处理技术.

基于对象角色的高精度缓存替换算法

现有的Web缓存器的实现主要是基于传统的内存缓存算法,由于Web业务请求的异质性,传统的替换算法不能在Web环境中有效工作。研究了Web缓存替换操作的依据,分析了以往替换算法的不足,考虑到Web文档的大小、访问代价、访问频率、访问兴趣度以及最近一次被访问的时间对缓存替换的影响,提出了Web缓存对象角色的概念,建立了一种新的基于对象角色的高精度Web缓存替换算法(ORB算法);并以NASA和DEC的代理服务器数据为例,将该算法与LRU、LFU、SIZE、Hybrid算法进行了仿真实验对比,结果证明,ORB算法具有较好的性能表现。

基于焦点分段的流媒体代理缓存策略

在已有前缀缓存和分段缓存算法研究的基础上,提出了基于焦点分段的流媒体代理缓存策略。该策略考虑到不同流媒体对象在流行性方面的差异和同一对象不同段落上访问频率的差异,以段落的流行度作为空间调度的依据,融合了部分前缀缓存的方法,避免了自适应滞后分段缓存算法在延时启动率方面的不足。实验结果表明:基于焦点分段的缓存策略在字节命中率、延时启动率等方面都取得了较好的效果,缓存空间的利用率和节省网络带宽的能力都有所提高。

P2ST:基于带权搜索树的P2P搜索模型

针对非结构化P2P系统搜索效率低的问题,提出了一种基于K叉带权搜索树的P2P搜索模型P2ST。模型构建了服务于搜索的k叉带权树,节点按查询命中率大小在树中由上至下排列,命中率大且稳定的节点处于树的上层,搜索时可由此确定消息扩散的方向。采用缓存上层节点、建立搜索结果和发起节点索引、过热资源复制、为叶节点添加远程邻居等方法进一步提高搜索效率和平衡负载。分析和仿真结果表明,提出的模型能大量减少无效消息,具有较高的搜索效率,且维护搜索树的开销较小。

基于RAID的适度贪婪并行预取技术

Prefetching(预取)技术是在计算机体系设计中为提高系统性能而通常采用的一项重要技术。在RAID(廉价冗余磁盘阵列)系统中采用有效的预取技术可以缩短主机读请求的平均响应时间，提高磁盘阵列的数据吞吐率。在分析了一些主要应用模型的数据请求特性的基础上，实现了一种适度贪婪的并行预取算法，实验证明该预取技术对主机的连续大量数据读请求是十分有效的。

一种基于质量命中率的流媒体代理缓存布局方法

在网络边缘对流媒体的热点片段进行缓存,是流媒体分发研究领域的一个热点。异构环境下不同种类的接入用户对流媒体的播放质量具有不同的要求。为了使代理缓存最大限度地满足全体用户对收看质量的请求,本文首先提出了质量命中率的定义来衡量代理缓存对提高用户观看质量的贡献,然后提出了一种基于质量命中率的流媒体代理缓存布局方法。仿真结果表明,该布局方法不仅能使全体用户的平均质量命中率最大,而且有效地利用了代理缓存的磁盘空间,显著降低了片段的播放时延。

Web缓存层次模型与代价分析

Web缓存分层结构在避免单点失效、提高缓存性能方面具有重要作用.论文研究了Web缓存层次模型,提出请求分发的三种模式,并利用代价函数分析探讨了缓存模型性能.根据Web访问共同特征,实验采用数学建模方法生成模拟日志,模拟不同层采用不同替换算法(LRU、LFU、GDS)时的缓存性能.结果表明,模拟日志的高频区、低频区流行度访问特征分别服从齐普夫第一定律、第二定律,具有真实日志的特性,能够模拟用户请求评价Web缓存层次模型性能;当低层代理缓存采用LFU或LRU替换算法,高层代理缓存采用GDS替换算法时,两层缓存模型在命中率、字节命中率方面有较好的性能表现.

信息中心网络中基于节点缓存命中贡献率的缓存替换方案

信息中心网络(CCN)是一种全新的网络架构,其显著的特点是处处缓存,合理的内容缓存部署能够显著提高网络传输效率。缓存替换策略是缓存管理中的重要组成部分,合理地进行缓存内容的替换,成为影响网络整体性能的关键。考虑到内容自身的特性,设计了一种基于节点缓存命中贡献率的贪婪双倍命中(GDH)缓存替换方案。该方案综合考虑了内容的请求次数、传输代价、缓存代价,设计全新的多目标价值函数,用于评估内容的缓存价值,当缓存空间不足时,替换掉价值最小的内容,实现节点缓存内容价值的最大化。仿真结果表明,该替换算法提高了节点的命中率,降低了获取内容的平均跳数。

基于突发集中性访问模式的缓存替换算法

随着计算机系统对突发集中性问题访问规模的不断扩大,传统的最近最少使用(LRU)、最近最不常使用(LFU)等缓存替换算法已经难以满足高命中率、低延迟的要求。为此,针对数据突发集中性访问模式的特点,基于该模式对数据内容流行度变化趋势的影响,设计一种突发集中性访问模式的策略。该策略根据缓存的访问次数、访问时间、流行度预测等缓存信息,周期性地更新数据内容的置换优先级。同时对比LRU,LFU,LIRS及新策略在各种情况下,决定其数据内容置换优先级的因素。在模拟器Simple Scalar上的仿真结果表明,该策略在突发集中性访问模式下的性能优于传统的缓存替换策略。

一种基于近似LRU算法的高缓方案

提出了一个用于扩充高缓块管理的近似LRU算法。利用该算法,设计了一个可过滤LRU数据块的扩充高缓方案——LRU块过滤高缓(LBF高缓)。仿真结果显示,LBF高缓的性能优于类似结构的扩充高缓(如牺牲高缓和辅助高缓),与具有2倍容量的直接映像高缓相比性能有所提高。

QoE驱动的基于CDN缓存命中率的码率自适应算法

随着移动流媒体用户群的增长,内容分发网(CDN)已经成为提高网络容量和用户体验质量(QoE)的重要途径。为了研究如何提升移动流媒体用户的QoE,提出基于CDN节点缓存命中率的QoE模型,该模型参数包含CDN节点缓存命中率、带宽吞吐量和客户端缓存变化量。在该模型的基础上,提出基于CDN节点缓存命中率的码率自适应算法,解决在网络条件不佳的情况下,根据用户码率请求参数的分布情况调整缓存策略,以提高CDN缓存命中率,降低时延,提高用户QoE。通过实验结果分析可以得出在网络条件相对较差的情况下,基于CDN缓存命中率的码率自适应算法能明显降低用户的RTT,提高用户QoE。

PWLRU:一种面向闪存数据库的缓冲区存取算法

针对现有缓冲区替换算法无法充分发挥闪存数据库性能的不足,研究了缓冲区存取方法.根据数据库OLTP应用中IO行为的特点以及闪存的物理特性,提出一种新的缓冲区存取算法——基于页面权重的最近最少使用替换(PWLRU).PWLRU首先对缓冲区内的页面设定权重,在扫描与修改某页面时对权重进行调节,并优先替换权重为零的页面.实验选用基于MYSQL的TPC-C测试标准作为模拟仿真环境,实验结果证明:PWLRU不仅能保证缓存命中率不低于经典的最近最少使用替换算法(LRU),而且在闪存上的IO平均读取代价和能耗均优于LRU和之前面向嵌入式闪存环境提出的先清除-最近最少使用替换算法(CFLRU),是一种特别适合闪存数据库的缓冲区存取算法.

基于簇的无线传感器网络服务发现机制研究

如何及时有效地发现并使用服务,是实现无线传感器网络实际应用的关键。在分析现有的无线传感器网络服务发现机制基础上,提出一种基于簇的无线传感器网络服务发现机制。该机制根据节点的综合性能指标值动态选择簇头,并对簇头列表中的服务请求和服务响应按照优先级级别进行传输,提高了服务发现的性能和系统的稳定性。仿真结果表明,与同类的服务发现机制相比,该机制在命中率、时延方面具有较大的优越性。