电力调度SCADA系统画面数据刷新方法优化

针对现有画面刷新方法在大规模画面数据刷新时出现的服务器负载过高、画面数据不一致、画面更新丢失等问题,在对现有方法深入研究的基础上提出一种画面数据刷新技术的优化方法。该方法通过引入事件触发的订阅/发布机制、链路共享技术、画面同步推送技术对画面刷新方法进行优化,降低了画面数据刷新服务器的负荷,提高了画面数据的一致性。对比测试表明,优化后画面数据刷新方法在CPU使用率、内存使用率、画面更新丢失率等参数上明显较优。实践证明画面数据刷新的优化方法更适合大规模画面数据刷新,更好地满足了新一代电力数据采集与监控(SCADA)系统画面数据刷新的要求。

基于可重构计算技术的ASIP设计与实现

为了加速计算密集或数据密集类算法,设计了Kahn线程定义的虚拟指令,以及嵌入式粗粒度可重构阵列流水线处理器的体系结构。通过指令流水线设计,实现虚拟指令的并行执行,将指令级并行扩展为线程级并行。系统运行时,采用订阅/发布机制作为可重构阵列的通信机制,利用可重构系统可重复配置的特点,提高了系统的计算效率。通过仿真实验验证了基于可重构计算技术的流水线处理器结构的有效性。

一种基于兴趣挖掘的机会网络内容分发策略

提出了一种新的基于兴趣挖掘的机会网络内容分发策略(Interest Mining Based Scheme,IMBS),通过贝叶斯理论分析节点的兴趣以及节点基于兴趣的相遇频率,挖掘移动节点随机运动背后所蕴含的人类社交特征和情感特征.此外,IMBS采用发布/订阅机制,收集节点的订阅信息,以获取消息在整个网络中的需求量.在转发消息的时候,IMBS把消息的需求总量和节点的情感特征以及社交特征结合起来选择下一跳节点.仿真实验及算法复杂度分析表明,在不提高算法复杂度的情况下,IMBS可显著减少消息的传输延时和网络开销,并提高消息传输的成功率.