基于边扩张算法和熵编码的3D网格模型的拓扑信息压缩

本文总结了三类不经三角剖分直接编码多边形网格模型拓扑信息的单分辨率压缩法,对其中基于边区域扩张的Face Fixer算法进行了研究,并分别应用同阶自适应区间编码法和算术编码法对三角形网格模型和多边形网格模型进行了压缩。实验结果表明:随着模型数据量的增大,区间编码的压缩率和压缩速度反而高于算术编码,因而对于大数据量的网格模型,更适宜采用区间编码来压缩。

基于虚拟链路交换式以太网的列车通信网络可靠性分析

随着轨道交通技术的不断发展,列车通信网络中需要传输的数据类型和数据量日益增大,传统列车通信网络的带宽难以满足要求。本文提出一种基于虚拟链路的环形交换式以太网解决方案,通过流量整形和虚拟链路调度技术可以保证每个BAG间隔内只有不超过一个帧在使用虚拟链路,可避免传统以太网对介质访问存在的碰撞问题,保证数据传输的确定性。为进一步探讨该网络的实时性,本文采用边扩张二元决策图EEBDD(Edge Expansion Binary Decision Diagram)算法分析该网络中的单条虚拟链路、多条虚拟链路以及全部虚拟链路的连通可靠性与及时可靠性,并通过网络仿真研究证实了本方案应用于列车通信网络的可行性。