广播电视工程技术架构与传输优化研究

广播电视作为一种重要的传媒形式,对于信息传达和文化传承发挥着重要作用。然而,由于技术的限制和传输效率的不足,广播电视在信息传递和传输方面存在一定的问题。因此,本文对广播电视的工程技术架构与传输优化进行了研究,并对该方案进行了实验验证。

电子信息工程中的数据压缩与传输优化

在电子信息工程领域,数据压缩与传输优化是提高系统效率和处理速度的关键。文中系统地研究了数据压缩和传输优化的理论基础、实现方法及实际应用。首先,概述了数据压缩技术的基本理论和常用算法,分析了其在电子信息处理中的应用及优势。其次,详细探讨了数据传输优化技术,包括传输协议优化和网络资源管理策略。特别地,强调了数据压缩与传输优化技术的结合应用,展示了如何通过这种技术组合提高数据处理效率和传输质量。最后,探讨了这些技术面临的挑战和未来发展趋势,为电子信息工程领域提供了新的研究视角。

基于数字微波技术支持的广播电视信号传输优化策略

随着现代科技的不断发展,数字化技术被广泛地应用于各行各业,极大的提高了人们的工作效率。通过将数字微波技术应用到广播电视信号传输领域中,能够提高信号传输的效率与安全性,降低外界因素对广播电视信号传输质量造成的影响,提高广播电视节目的播放质量,为人们提供更加优质的广播电视观看服务。基于此,本文主要就基于数字微波技术支持的广播电视信号传输优化思路进行探讨,以供参考。

基于激光扫描的杂散光数据传输优化方法

为了避免杂散光降低成像的质量,提出了基于激光扫描的杂散光数据传输优化方法。分析激光扫描过程中杂散光的来源,构建杂散光校正矩阵,通过抑制杂散光,避免杂散光在系统成像过程中产生影响,提高成像质量。度量激光扫描成像数据信息的码元相似性,并提取其特征,通过IIR滤波算法进一步处理,完成成像数据优化传输。实验结果表明,所提方法对杂散光的抑制能力强,数据传输吞吐量高,可将传输时延控制在10 s内,网络利用率为87%。

广播电视工程技术架构与传输优化探讨

在我国社会经济发展的过程中,广播电视工程技术发挥着重要的作用,其是国家经济建设过程中的重要组成部分,也是社会发展和社会进步的重要标志。近年来,随着我国广播电视工程技术不断发展和完善,对我国广播电视行业而言,不仅提升了广播电视节目的制作水平和技术水平,也推动了广播电视节目的质量和效果。

无线传感网络中跨层传输优化策略

针对当前无线传感网络传输效率不高的问题,提出了一种无线传感网络传输优化策略。该策略基于跨层访问机制,利用网络各层之间虚拟的信息交互管道,实现层间信息的直接交互。引入自律计算思想和反馈机制,利用跨层访问获取网络各层状况,实现网络传输的自适应调节,达到提高网络传输效率的目的。仿真实验结果表明:本文提出的网络传输优化策略与传统的分层访问机制相比,在提高传输效率、均衡网络能耗以及提升网络整体性能等方面具有较好的效果。

一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法

在认知Mesh系统进行数据传输的过程中,为了提高数据包投递成功率及网络的吞吐量,减少网络延迟时间,提出一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法(JCWN)。针对信道的干扰问题,建立了认知Mesh系统的干扰无向图,分析节点链路的网络干扰电平。在节点的路由请求阶段通过提出基于信道干扰电平的路由指标函数,并通过权重阈值来为节点链路分配干扰较小的信道。在路由选择上,联合多路由算法计算每条路由路径的信道干扰程度,为了保障节点传输数据的成功率而选择干扰程度更小的路由。实验仿真结果表明,在数据包投递成功率上,该算法相比POC以及基于RL的算法提高了20%以上,在提高网络吞吐量,减少延迟时间上也表现出了更好的效果。

基于Petri网的文件并行传输优化方案

Petri网是一种适合于描述异步并发现象的计算机系统模型.Petri网理论的分析方法和技术既可用于静态的结构分析,又可用于动态的行为分析,最适合表示事件之间的并行性和自然相关性.因而,用Petri网来描述、分析和研究并发现象有独特的优越之处.在分布式网络环境下文件并行传输方案的设计中,传统的分析方法是采用线性规划,这样往往需要求解庞大的线性方程组.基于Petri网的文件并行传输优化方案可大大简化这一过程,并能达到更直观、更理想的效果.

移动互联网视频传输优化的架构研究

随着3G移动互联网的快速发展,在手机等移动终端上看视频成为一种日常应用。但互联网上的大部分视频对于移动用户而言,其码率相对较大,而且移动用户的可用带宽受环境影响变化大,不稳定,影响了用户观看视频的体验。提出一种针对移动互联网的视频传输优化解决方案的系统架构,该架构从缓存和压缩两个方面入手,通过缓存缓解运营商的骨干网流量压力,通过视频压缩降低视频码率以满足用户的实际接入带宽。该架构既为运营商节约了带宽、降低了运营成本,同时也保证用户观看视频的连续性,提高用户体验。

基于TDMA起伏追踪机制的LTE网络数据传输优化算法

针对当前LTE网络数据传输优化算法对信道转移判断效率低、带宽占用率高、难以提升数据传输质量等不足,提出了一种新的LTE网络数据传输优化算法。基于时分多址(TDMA)控制技术,结合马尔科夫信道转移模型优化了信道带宽偏移轨迹;通过获取激发态-非激发态信道转移概率构建了起伏追踪机制,对信道转移时的起伏特性进行筛选。仿真结果表明:与当前LTE网络数据传输中常用的混频载波带通过滤算法、窄带噪声调整自适应过滤算法相比,所提算法进行数据传输所需的带宽最低,而数据传输质量更高,信道传输性能更好。

工作流管理系统中的数据流传输优化

在分布式工作流程管理系统中,由于工作流引擎分散在不同的区域,因此工作流程中数据传输是一个值得研究的问题。本文提出了一种新型的分布式工作流管理系统中数据流的传输策略。定义了一个工作流模型表示法—控制与数据流图CDFG,用于观察数据流存在的问题;提出了具有数据流传输优化机制的工作流系统架构DTO-DWfMS和支持该架构的数据流传输语言DFTL。利用DFTL设计者能够以程序设计的方式定义工作流中活动对数据的作用情形和活动之间的数据传输策略。利用该架构和语言设计的工作流系统具有最佳的数据传输功能,可在不需要等待程序代码、数据且正常的情况下完成工作流的执行,以降低网络的负载并提高整体执行效率。

无线高时延环境下自适应信道带宽的TCP协议传输优化方法

无线通信链路存在高时延、高抖动与高丢包率等特征,导致TCP协议在无线通信网络中的传输效果较差.针对TCP协议在高时延链路上存在的局限性,提出了一种能够实现自适应信道带宽的TCP协议传输优化方法,该方法利用协议代理的方式,并结合采用ACK欺骗、基于改进的TCP Vegas算法的发送控制以及通告窗口调整等方式,能够最大程度上适应无线链路的可用信道带宽.仿真结果表明,相比无线高时延环境下标准TCP协议传输速率,TCP协议传输优化方法的传输速率得到了有效提升,能够达到可用理论信道带宽的90%以上.

基于GIS的交通物流预警图像传输优化

分析地理信息系统(GIS)、北斗卫星导航、GPS、位置信息服务、移动互联网传输等技术在交通物流中的应用,提出基于移动互联网与GIS的预警图像传输优化方法。物流运输监测预警图像适配视频传感器在动态检测图像上结合Exif信息匹配地理信息坐标位置网点,采用哈夫曼编码进行图像压缩、运动检测算法处理图像冗余,并采用纹理合成的匹配块图像修复失真等方法还原图像数据,最终实现不同空间地理位置的地图查询、路径搜索、位置检索、地图匹配等交通物流过程动态控制,并通过Matlab仿真实验证明了传输优化的可行性。

基于时间复杂度无线网络编码数据包传输优化分析

为了提高无线网络中节点反馈信息丢失导致真实反馈的问题,提出了一种基于时间复杂度无线网络编码数据包传输优化方法。在进行时间复杂度分析的基础上,分析了数据包平均传输次数。开展仿真分析得到:形成更多的目的节点数后,数据包发生了更多次的传输,使数据包更易发生丢失,降低了编码的机会。保持其它各项条件恒定时,各方案性能都表现为当原始数据包数量上升后持续了下降,NCIF方案能够达到比CLIF方案更优的效果。当丢包率增大后,NCIF与CLIF方案都出现了性能降低的情况,使更多数据包需通过源节点来完成重传恢复过程。

蓝牙微蜂窝系统MAC协议的数据传输优化算法

目前蓝牙微蜂窝无线系统MAC协议数据传输采用的循环法(RR)信道时隙浪费严重.为此,根据主、从设备数据队列中的数据包存在情况提出了两种数据传输优化算法(HOL优先权准则和HOLK-合理性准则).该算法由于有效利用了蓝牙信道结构,系统吞吐量得以提高,数据包延时得以降低,系统性能得以改善.

面向Torque游戏引擎的网络数据传输优化方法研究

Torque游戏引擎是目前非常流行的跨平台游戏引擎,广泛用于包括智能终端在内的游戏开发。分析了TGE引擎的总体架构,深入剖析了其网络核心模块的设计理念和实现模型,详细讨论了基于TGE引擎的任务下载流程。针对因TGE引擎内部同时维护的客户和服务器端而导致的任务下载流程复杂、游戏资源加载时间长的问题,从下载流程脚本和引擎实现两个角度给出一套完整的任务数据传输优化方案。实验结果表明,该网络数据传输优化方案能够有效地提高TGE引擎的客户端任务场景下载速度。

网络数据资源集成测度传输优化研究

本文从实际应用的角度探讨了网络数据资源集成测度传输优化问题.基于对网络、软件平台、用户访问流程的基础上,重点阐述了网络数据资源的测度问题,并针对如何实现网络数据资源的传输优化问题,提出了相应的解决措施。

面向分层联邦学习的传输优化研究

与传统机器学习相比,联邦学习有效解决了用户数据隐私和安全保护等问题,但是海量节点与云服务器间进行大量模型交换,会产生较高的通信成本,因此基于云-边-端的分层联邦学习受到了越来越多的重视。在分层联邦学习中,移动节点之间可采用D2D、机会通信等方式进行模型协作训练,边缘服务器执行局部模型聚合,云服务器执行全局模型聚合。为了提升模型的收敛速率,研究人员对面向分层联邦学习的网络传输优化技术展开了研究。文中介绍了分层联邦学习的概念及算法原理,总结了引起网络通信开销的关键挑战,归纳分析了选择合适节点、增强本地计算、减少本地模型更新上传数、压缩模型更新、分散训练和面向参数聚合传输这6种网络传输优化方法。最后,总结并探讨了未来的研究方向。

基于JSON的网络传输优化策略研究

JSON是以key/value对的形式封装数据,针对JSON数据对象存在相同的key值而重复传输的问题,提出一种优化的JSON传输策略。该优化策略将原本层次结构的JSON数据进行扁平化处理,提取出所有对象共有的key值作为模板,实现内容数据value与key值相分离,只传输一次key值。实验结果表明,该JSON优化策略有效可行,尤其是在key值相对于JSON数据比重较大,传输数据量较大的情况下,优化效果更显著。

基于实时性区分的舰载网络传输优化算法

[目的]提出一种基于实时性区分的舰载网络传输优化算法−实时延迟(real time delay based,RTDB)算法。[方法]该算法根据不同类型报文的实时性需求对其进行分类,并指定不同的阈值,通过对报文的类型进行判定和处理来保证各报文的实时性需求。结合美国海军广泛使用的战术数据链Link11,Link16对算法增益进行分析。[结果]理论分析表明,在业务数据量大于网络传输带宽,或业务生成率满足确定性分布的情况下,RTDB算法能带来一定的时延增益;使用NS3作为仿真平台并进行仿真分析,仿真结果与理论分析结果基本一致。[结论]所提出的RTDB算法部署代价小,对于急需进行海军现代化改装的国家具有较重要意义。