基于社会与空间公平多用户网络拥挤收费定位

为了解决多用户交通网络中的拥挤收费路段定位问题,在有不同VOT(时间价值)用户的拥挤收费双层模型的上层模型中,加入满足社会与空间公平要求的约束条件.设计了相应的遗传算法来求解有公平约束的拥挤收费模型.算例结果表明,尽管加入公平约束后的模型不能使交通系统达到最优,但仍旧能够有效缓解交通拥挤,并且所得到的收费方案能被所有不同VOT的用户接受.

多用户网络高风险连锁故障区域预警方法仿真

对多用户网络高风险连锁故障区域进行预警,能够确保多用户网络的安全运行。对高风险连锁故障区域进行预警,需要故障数据进行经验模态分解,获取故障信号特征估计结果,完成连锁故障区域的预警。传统方法通过迁移学习模型得到不同故障间差异,获得多网络连锁故障区域风险度,但忽略了对连锁故障信号特征进行估计,导致预警精度偏低。提出基于小波包调频估计的多用户网络高风险连锁故障区域预警方法。建立高风险连锁故障信号采集模型,并对高风险连锁故障信号进行分解滤波处理。对滤波处理信号后的故障数据进行经验模态分解,对分解后的高风险连锁故障信号特征进行估计,实现多用户网络高风险连锁故障区域预警。实验结果表明,所提方法可有效减少多用户网络的连锁故障,预警精度较高,可保障多用户网络的稳定性。

动态多用户网络承载模型

动态网络承载模型是拥挤网络在一定时期内在路径流率被给定的条件下,确定依赖于时间的路段承载量、路段出行时间和路径出行时间.笔者的目标在于提出动态多用户网络承载模型(无需FIFO条件),同时证明网络承载模型解的存在性.

多用户网络虚拟场景交互架构研究与实现

针对多用户虚拟场景交互系统难以在B/S架构下实现的问题,提出一种解决方案,并设计出一个适用于该类系统的原型方案,又以此为基础实现一个基于B/S架构的多用户虚拟场景。用户可在网络浏览器上通过虚拟人作为其代表在该虚拟场景中漫游并与场景内事物互动,同时也可感知代表其他用户的虚拟人所产生的行为以及与场景互动所带来的各种场景变化。

云计算中心多用户网络隔离性安全检测研究

为提高云计算中心网络安全性,提出云计算中心多用户网络隔离性安全检测方法。采用相空间分布式重构法构建样本序列分布结构模型,建立了云计算中心多用户网络隔离性安全特征量,结合信息融合方法进行多用户网络隔离特征模糊关联规则分布集重组,提取了安全信息的谱特征量,采用机器学习寻优法进行云计算中心多维信息搜索和模糊聚类处理,实现多用户网络隔离性安全检测和特征识别。仿真对比实验表明,该方法对入侵的检测结果与实际结果基本一致,误差识别率低,更具实用性。

Digi产品为您提供多用户网络通讯最佳解决方案

美国Digi公司位于美国明尼苏达州的Minneapolis,是世界著名的多用户卡和网卡的制造商,公司通过全球网络化的销售代理、分理商、OEMS,生产、销售其产品。Digi公司已连续五年被Forbes杂志列为最优秀的全美小型企业之一。 Digi公司作为提供计算机、微电脑通讯解决方案的全球领导者,提供了最具有弹性的配备能力,可满足多用户通讯联接(Multiuser Connectivity)、远程局域网通讯联接(Remote LAN Connectivity)以及终端服务器通讯联接(Terminal Server Connectivity)等各种网络通讯需求。

抗DoS攻击的多用户传感器网络广播认证方案

在vBNN-IBS签名基础上提出了一种抗DoS攻击的多用户传感器网络广播认证方案DDA-MBAS,利用散列运算及用户信息进行虚假数据过滤。与现有的多用户传感器网络广播认证方案相比,DDA-MBAS在抵抗节点妥协攻击、主动攻击的基础上,以较低的能耗过滤虚假消息并有效地限制了妥协用户发起的DoS攻击及共谋攻击的安全威胁。

基于过时信道信息的多用户中继网络性能分析

该文对基于非实时信道状态信息(Channel State Information,CSI)的多用户放大转发(Amplify-and-Forward,AF)协作通信系统的性能进行分析。系统采用一点对多点的通信系统模型,中继节点根据过时的CSI选择用户。通过推导得出中断概率、信道容量和符号错误概率(Symbol Error Rate,SER)的近似表达式。理论分析适用于链路同分布或者非同分布。仿真结果验证理论的正确性,并说明了各种参数对系统性能的影响。同时指出,增加用户数并不能提高系统性能,性能的提高可以通过改变中继的位置来实现。

多用户无线网络中的调度算法研究

研究了存在一个或多个窃听者的无线广播网络中的调度算法。无线网络中的调度问题需要综合考虑系统的安全性、可靠性以及稳定性,它需要将系统中的资源分配给合法用户、维持系统的稳定性并最大化安全传输速率。因此本文将无线网络中的调度问题建模为由一个基站、N个合法用法以及一个(或多个)窃听者的系统,再基于随机网络优化框架,将其转化为一个在线优化问题。经研究,本文提出了两个不考虑能力适应因素的低计算复杂度算法。同时,本文仿真了研究算法来探究信息到达速率以及窃听者状况对系统性能的影响,结果显示安全传输率和系统以及传输负载、信道状况之间存在联系,此分析结果对未来无线网络的设计和资源管理具有很大的指导性意义。

多用户网络中心机房的建设

计算机是高精密设备,档次越高,对外部环境条件要求越高。过去修建的单机机房普遍不能适应发展的需要,如何扩建和新建符合计算机技术要求的多用户网络中心机房,为计算机创造一个安全可靠的运行环境,保证计算机系统的正常工作,是搞好计算机工作的基础。一、机房总体设计计算机和机房位置不宜选在底层及高层,以2～4层为宜。同时要求有足够的空间,除了设备本身占据的空间外,还必须有足够的操作和维护空间,一般机房面积为设备面积的5～7倍,机房操作人员办公场地每人应大于1.5m^2,在设计机房面积时,除了考虑现有设备占地和保证操作维护方便外,还应考虑将来的发展。机房位置确定之后,可进一步按不同计算机设备的技术指标,对机房内各种机柜安装位置、地面、墙面、顶棚、窗门、隔断、照明等进行布局,原则是便于操作、布线简短、防止干扰、装饰美观、保证荷重、符合技术要求。

多用户教学网络安全体系的建立

本文将具体地论述如何合理地组织文件服务器上的各种资源，利用Ｎｅｔｗａｒｅ所提供的安全保密手段和命令行实用程序，来建立一个能满足庞大用户的实际需要，共享文件资源的网络安全保障体系。

多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法

针对多用户多输入多输出(MIMO)干扰网络条件下,干扰对齐算法性能受限的问题,提出一种多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法。通过一种分层的干扰处理设计,首先在上层依据干信链路耗损比,将来自不同发送端的干扰分为簇内有效干扰和簇间无效干扰;然后在下层利用联合最大化信漏噪比(SLNR)算法与迫零(ZF)算法消除干扰,提升了算法的适用性。仿真结果表明,当用户数量较多时,所提算法与现有算法相比,在高信噪比(SNR)条件下具有更高的系统容量与更低的系统复杂度。

基于联邦学习的多用户语义通信系统部署方法

语义通信是一种有发展潜力的新型通信技术,通过挖掘信源中的语义信息从而减少传输所需要的数据量。语义通信通常采用深度学习的方式建立编解码模型,在收发端共享模型参数的前提下实现端到端的数据传输,但在实际场景中,由于多用户的存在,端到端的传输具有局限性,语义通信系统的部署有更多需要考虑的问题。为了使语义通信能应用于多用户的场景,本文提出了语义通信系统模型的联邦学习部署方式,利用用户端的数据对深度学习模型进行更为有效的训练。从而在不直接使用用户数据的前提下,使模型学习到用户数据的特征,实现了多用户场景下语义通信系统的部署。仿真结果表明,通过联邦学习训练得到的模型可以达到接近于集中训练的效果,并且保护了用户隐私。

基于云框架的网络多用户地理位置隐私保护方法研究

随着现代技术的快速发展,网络地理位置应用为人们的生活带来便捷,但也会在用户无察觉时收集用户隐私信息,并在隐私暴露时造成用户恐慌。通过探究云框架的网络多用户地理位置隐私保护方法,包括加密设计、保护算法等,提高应用可信度,并与传统隐私保护方法进行安全性比较。实验结果表明,基于云框架的网络多用户地理位置隐私保护方法具有较高的安全性,拥有一定的实用价值。

基于车辆可变折算系数的网络均衡模型及其应用

混合交通流是我国交通流的典型特征。混合交通流中,小汽车和其他类型车辆的交通时间延误是不同的,其折算系数值随道路、交通和车辆类型、运输状态的条件的变化而变化。基于此,应视网络的通行能力为可变通行能力。基于可变通行能力的网络平衡才是更接近实际的网络平衡。以影响网络通行能力的车辆折算系数与各种相关因素关系为基础,给出了可变折算系数下的路段流量,并构建了基于可变车辆折算系数的一个全新的多用户网络均衡分配模型。最后,对温州市域公路网进行实证研究。研究结果表明:基于可变折算系数的多用户交通网络均衡模型比固定折算系数的网络均衡模型更接近实际,更具有实际应用价值。

基于信任度的自私用户协作激励机制

在多用户网络中,自私用户为节省自身能量和计算资源而拒绝为其他用户提供协作。针对这种消极行为,基于用户间信任度评价提出协作激励机制。中继通过与通信用户比较信任值来决定是否参与协作,自私用户信任值越低,其需要其他节点协作时遭到拒绝的概率越大,而积极参与协作的用户信任值越高,其获得其他节点协作的概率越大。通过信任值高低来激励用户积极参与协作提升自身信任度,以获取更多中继为已所用。仿真结果证明了所提方案的有效性,在信任度的激励下,自私用户积极参与协作提升自身的信任值,通信质量与无私中继协作转发相当。

多用户弹性需求网络的双准则系统最优交通分配

针对存在异质用户的弹性需求交通网络,当用户时间价值呈离散分布时,给出了系统时间最优和系统费用最优的双准则优化模型及其帕累托有效前沿.证明了存在正的匿名路段收费方案.支持除系统时间最优解之外的其他帕累托解与多用户均衡解达到一致,分析了帕累托最优解处的系统性能与各自的单目标最优系统性能之间的偏差.研究表明,该偏差的上界仅依赖于用户的时间价值分布,而与路段流量分布和路段出行时间函数无关.

基于正交处理的网络编码方法及其性能分析

为有效传输多用户多中继网络信息,在线性网络编码的基础上给出一种基于正交处理的网络编码方法(NCOP,network coding based on orthogonal process),该编码方式结合正交低频子载波处理思想,将传输数据正交化,利用处理后数据正交性实时传输并解码需要用户数据,进一步降低系统中断概率,提高分集增益。理论分析了该编码方法的系统中断概率和平均误码率,分析和仿真结果表明在多用户协作网络的应用中,NCOP中断性能及误码性能均优于线性网络编码。

基于信噪比的无线传感器网络路由选择模型

在多用户无线传感器网络中,节点在选择路由进行数据传输时,路由节点的唯利性将影响数据的通信效果,为了解决这一问题,利用博弈论的思想,在节点进行路由选择的过程中引入了竞争机制,建立了基于信噪比的路由选择模型,并求解出模型的贝叶斯纳什均衡策略,确定了路由节点的发射功率,提高了网络的通信效果。