移动Ad Hoc云中基于能量收集的分布式卸载方案研究

在物联网快速发展的驱动下,移动Ad Hoc云计算和能量收集(EH)技术通过共享邻近设备的闲置资源满足数据处理等需求,实现绿色通信。然而,由于Ad Hoc云网络的时变性以及EH的随机不稳定性,合理的任务卸载方案研究面临着严峻的挑战。针对以上问题,该文运用Lyapunov优化理论和博弈论,提出一种分布式动态卸载方案。理性的终端设备不可能无偿地为其他终端设备服务,为了鼓励终端设备积极参与计算卸载过程,提出一种基于动态报价的激励机制。相比于现有方案,仿真结果表明所提方案可以有效提升系统收益,稳定电池能量和减少任务队列积压。

ad hoc云环境中分布式博弈卸载策略

提出一种ad hoc移动云计算方案,即移动设备通过分享邻近设备的闲置资源,将任务卸载至邻近设备协助处理。主要关注是否进行卸载,如何选取合适的卸载目标设备,以及如何分配任务的问题。以上问题使用博弈方法进行定义,并使用分布式算法逼近最优结果。仿真结果证明了该方法的正确性与有效性。

一种融合遗传蚁群算法的ad hoc云任务卸载算法

针对ad hoc云中的任务卸载问题,设计一种多目标任务卸载决策模型。综合考虑任务完成时间、能耗和额外开销进行卸载决策,并选取簇头节点作为集中控制器进行合理的任务分配。提出一种融合遗传算法和蚁群算法的任务卸载算法,利用遗传算法的快速搜索能力得到可行解,将其作为蚁群算法的初始信息素,再利用蚁群算法的正反馈机制实现对任务分配方案的精确求解。仿真结果表明,该算法与随机任务分配算法、异构感知任务分配算法和遗传算法相比,能有效降低任务完成时间和能量消耗。

Ad hoc云中基于移动预测的多准则任务卸载算法

为了提升Ad hoc云中任务卸载的效率,针对节点随机移动性及资源异构性对任务卸载的影响,提出一种基于移动预测的多准则任务卸载算法。根据时间序列分析预测节点逃离时间,并将其作为节点移动性衡量指标;运用层次分析法得到CPU速度、核心数、负载及移动性的权重;最后根据任务大小及计算得到的组合权重进行任务卸载。仿真结果表明,相比于随机任务分配和Min-Min调度算法,该算法能够有效降低任务执行时间和能量消耗。

基于云模型的Ad-hoc拥塞跨层控制仿真

针对传统网络拥塞控制方法没有考虑到控制丢包率,导致控制效果不佳的问题,提出基于云模型的移动Ad-hoc网络拥塞跨层控制方法。分析移动Ad-hoc网络的分层结构,构建网络拓扑结构模型。运用该模型分析丢包产生的原因,并加以优化。在此基础上为了提升网络链路的使用率、降低网络拥塞程度,在缓冲队列中采用云模型检测网络拥塞情况,调节网络数据的发送速率,从而实现对网络拥塞的跨层控制。通过仿真分析可知,上述方法的控制效果较理想,丢包率较低,有效解决了传统方法中存在较大丢包率的问题,能够为相关工作提供可靠的参考,具有较高的使用价值。

移动Ad Hoc云中任务卸载的联合优化策略

了降低移动AdHoc云中客户端卸载计算密集型任务过程中产生的计算能耗、传输能耗和任务时延,该文提出了一种联合优化算法。该算法首先基于计算能耗、通信能耗及任务时延进行建模;然后进行预估计,以选择更优的代理终端,并由此降低总的系统能耗与任务时延。仿真结果表明,相对于传统云算法,该算法在系统能耗和任务时延两方面均有显著提升。

基于自组网和物联网的医疗设备综合管理系统设计与实现

目的:针对传统医疗设备管理系统电子信息化方面的不足,设计一种新的基于自组网和物联网技术医疗设备综合管理系统,以提高医院对医疗设备的管理效率。方法:引入自组网和云计算网络技术,实现各个管理系统模块之间快速无缝链接,并提供完善的操作手册和设备状态等信息。结果:该系统采用了新型监控和无线组网技术,具有监控医院所有医疗仪器设备的运行状况,并记录和统计各种运行信息,实现对医院所有医疗仪器设备的管理、跟踪和统计等功能;此外,提供的手册可以方便地检查仪器设备的健康状态,以便于维护和维修。结论:基于自组网和物联网技术医疗设备综合管理系统,通过实际部署使用,验证了该系统的成熟性和可靠性,可以大幅提高医疗设备的使用效率。

基于DTN的车载云计算卸载算法

车载云计算卸载存在计算资源受限和网络通信中断等问题.提出了2种基于DTN的适用于时延容忍型应用的计算卸载算法:基于DTN的直接传递算法和基于DTN的泛洪算法.通过仿真实验对这2种算法和不采用DTN的直接传递算法的计算卸载性能进行了测试、分析和比较.结果表明基于DTN的计算卸载算法适用于网络拓扑结构不断变化的车载云计算环境,能够提高卸载任务的成功率,缩短任务完成时间.

面向云服务的安全高效无证书聚合签名车联网认证密钥协商协议

针对目前车联网认证密钥协商协议效率低下以及车辆公私钥频繁更新的问题,提出一个基于无证书聚合签名的车联网匿名认证与密钥协商协议.本方案通过引入临时身份和预签名机制实现对车辆的隐私保护以及匿名认证,同时通过构建临时身份索引数据库,实现可信中心对可疑车辆的事后追查,满足车辆的条件匿名性要求.此外,本方案中车辆的公私钥不随其临时身份动态改变,有效避免了已有方案公私钥频繁更新带来的系统开销.同时,为了提供高效的批量认证,采用无双线性对的聚合签名技术,实现了车辆签名的动态聚合和转发,有效降低了签名传递的通信量和云服务器的验证开销.本文方案在eCK模型和CDH问题假设下被证明是形式化安全的.

基于“端—管—云”体系的车载自组织网络关键技术

随着道路拥堵等交通问题的日益严峻,智能交通系统成为解决当前交通问题的有效途径。车载自组织网络及车辆作为智能交通的重要组成部分也成为了当前的研究热点。首先介绍了车联网在国内外的发展历史和现状,然后分别从端系统、管系统、云系统3个方面对车联网进行了分析研究,着重介绍了管系统中的V2V(vehicle to vehicle)和V2R(vehicle to roadside)两种通信技术。此外,对于面向车联网的交通云和大数据技术进行了概括介绍。最后,探讨了车载自组织网络的应用场景和未来发展趋势。

基于移动云服务的车联网数据上传策略

传统的基于专用短程通信(dedicated short range communication,DSRC)的车载网络(vehicular ad hoc network,VANET)通信架构难以满足车联网数据传输的服务质量(quality of service,QoS)需求,通过移动网关将数据上传至服务器,由服务器决策传输给目标车辆,可以扩大数据广播域,极大减少数据远程传输时延.结合移动云服务的思想,提出了一种新的车联网架构和数据传输方法.首先给出了网关服务者(gateway server,GWS)向云端注册服务信息的具体流程;其次提出了一种云端服务网关选取方法,该方法结合云端的历史数据和实时数据,动态决定参与服务的网关服务者及其服务范围,网关消费者(gateway consumer,GWC)在获取服务广播消息后,综合考虑通信负载、链路稳定度、信道质量等性能参数来选出最优的网关服务者,并将数据传输给网关服务者,再由其上传到云端;最后在OMNeT++实验环境下,针对不同的交通场景,对该方法传输性能进行了评估.结果表明该方法获得较低传输延迟的同时,能够保证较高的传输成功率,理论分析也证明了该方法的有效性.

基于车联云的资源动态部署方案

针对现有车载网资源利用率低的问题,采用车联云VC这种适用于车载网络的新型云组织技术,有机结合车载自组网与云计算,利用云计算的高性能和虚拟化等特点,搭建统一部署管理平台。针对车联云任务调度中用户资源竞争问题,构建一种基于改进型层次分析法E-AHP和二分图最佳匹配KM的调度模型,解决用户资源竞争问题,合理分配任务,用户可以基于该模型获得最合理的服务代理点。

基于物联网的环境监测系统设计

随着人们生活水平的提高,对环境质量的要求也越来越高。低功耗远距离无线物联网通信技术的出现,为传统环境监测提供了一种新的解决方案。文中基于LoRa与NB-IoT技术,设计一种由两种低功耗远距离无线物联网技术混合组网的环境监测系统,通过LoRa与NB-IoT混合组网,可弥补NB-IoT年费较贵和LoRa无法通过运营商网络传输数据的缺点。传感器节点与汇聚节点使用LoRa模块实现远距离自组网通信;网关节点采用LoRa转NB-IoT方案,将LoRa自组网内数据通过运营商网络送至云端,并在云端实现实时数据显示和查询。系统通过低功耗控制器并结合低功耗算法增加节点续航时间。测试结果表明,文中系统整体性能稳定,可实现数千米距离低丢帧率的通信覆盖,以及传感器节点长时间的电池续航。

面向大数据的指挥决策系统模型研究

随着高技术在指挥作战中的不断应用,军事领域的大数据时代已经到来。传统的数据处理已经无法满足对海量异构数据的深度分析,云计算为大数据分析提供了必要的存储、管理及计算等解决方案。本文结合大数据特征,利用云计算及数据挖掘技术,提出了基于Hadoop的指挥决策系统模型,以提供高效、可靠的即席分析,并最终建立服务于作战指挥决策的大数据分析生态系统。

云环境下高效的车载多媒体任务调度架构

针对多媒体因资源成本、快速服务响应时间和体验质量严重影响车载通信性能等问题,提出一种云环境下基于动态优先级的高效车载多媒体任务调度算法.该算法利用基于动态优先级的车载多媒体作业队列(Job Queue,JQ)处理任何请求的优先级,以确保向不同优先级的不同多媒体终端用户及时发送响应,根据工作负载动态分配给每个计算服务器的计算资源,以便根据多媒体用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的要求来处理多媒体任务.实验结果表明,该算法在体验质量、服务响应时间和资源成本等方面均有明显改善.

基于可信计算的车联网云安全模型

基于可信计算的思想,提出基于可信计算的车联网云计算安全模型的架构;针对车载通信设备提出了身份认证和信任度评估的框架,并在该框架基础上给出了密钥管理结构和移动节点认证过程;在车联网云平台的各个虚拟机上构建起基于TPCM(trusted platform control module)的信任链,以此为基础为车联网云提供一个安全的运行环境.