摘要：星地融合中继网络(ISTRN,integrated satellite-terrestrial relay network)是下一代无线通信系统的必要组成部分,对加快建成我国空天地一体化网络系统具有重要的现实意义。传统ISTRN架构大量的信令需要转发到地面控制中心进行处理,这增加了网络控制和管理的时延。提出了一种新型云雾计算架构,在地面接入和中心云之间构建分区域的边缘雾计算层,提高业务流管理和控制的灵活性。在该云雾网络框架下,设计了基于Q-learning的边缘计算卸载策略,以时延与能耗作为卸载性能的评价指标。仿真实验结果表明,与Min-min算法和回溯算法相比,基于Q-learning计算卸载算法的时延与能耗性能更优,且可以在时延与能耗的联合优化之间达成平衡。

摘要：近年来,基于卷积神经网络的有监督图像语义分割方法的研究取得了巨大进展。针对该方法所依赖的手动标签繁琐、费时的问题,一种流行的解决方法是通过游戏视频来收集类似于真实场景的图像并自动生成标签,随后利用迁移学习将合成场景训练的模型迁移到真实场景。由于域偏移,简单地将合成场景(源域)上学习的模型应用到真实场景(目标域)一般会出现较高的泛化误差。针对该问题,提出一种新的图像语义分割的无监督迁移算法。该算法首先基于传统的图像风格转换网络对源域图像集进行风格转换预处理,使得图像风格能对齐于目标域,有效降低域间差异;然后,采用生成对抗训练实现源域与目标域特征的对齐。针对现有生成对抗训练中鉴别网络视野受限的问题,提出通过空洞卷积来设计鉴别网络,从而有效提升鉴别网络的分辨能力。在两个典型城市道路数据集GTA5以及SYNTHIA上的实验表明:相比于经典的AdaptSegNet算法,所提算法在GTA5数据集上的平均交并比(mIoU)提高了4.5%,在SYNTHIA数据集上的平均交并比提高了2.6%。

摘要：为适应垂直市场差异化能源需求,保障物联网设备的高效可持续性运行,研究了一种融合射频能量采集的协同节能计算迁移机制。具体地,基于对计算迁移决策、上行带宽资源分配、下行带宽资源分配及基站功率分割的联合优化考量,构建了一个最小化系统总能耗的优化问题。为有效求解该优化问题,融合惩罚函数的概念设计了新的评价指标,并提出了一种基于自适应粒子群优化的协同节能计算迁移算法。该算法构造了动态变化的惯性权重和线性调节的惩罚因子,可在迭代搜索过程中实时变更粒子群落的空间分布密度,以生成可容忍惩罚下的最优计算迁移策略;进一步地,为避免粒子越过探索范围,引入了速度边界限制,可降低无效解的产生概率,提升搜索有效性。最后,仿真结果表明所提算法能够实现较高的收敛效率及求解精度,且与其他常见基准方案相比,完成任务处理的系统总能耗可分别降低34.09%、14.72%和6.86%。

摘要：为了满足物联网场景中不同用户的差异化需求和提高资源利用率,以构建一个高效的边缘计算服务系统,本文提出了一种基于优先级的物联网边缘计算迁移机制。边缘节点通过感知任务的优先程度,合理分配计算资源,并提供相应的计算服务,避免时延敏感型任务因等待时间过长而导致执行失败,提高用户服务质量。通过综合考虑计算迁移决策、带宽资源和边缘节点计算资源分配,构建了一个基于优先级的任务完成总能耗最小化问题。同时,为解决上述优化问题,设计了一种基于优先级的智能资源分配与计算迁移算法。该算法通过融合深度确定性策略梯度算法的思想,构建了双重“行动者-评论家”网络架构,加快了训练过程的收敛速度;并且,为了使该算法适用于本文规划的混合整数优化问题,对连续动作输出做离散化处理,生成二进制迁移决策。仿真结果表明,本文所提机制能够获得近似贪婪算法的最优迁移与资源分配策略,与本地计算、完全迁移和DQN(Deep Q Networks)方案相比,本文提出的算法在系统总能耗方面分别平均减少约52%、 13%和7%。

摘要：为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划并将整个系统分为无人机探索子系统和无人机服务子系统。无人机探索子系统针对单个无人机信号覆盖面积有限无法采集到区域内所有移动设备位置的问题,创建边界探索方式来确定无人机群的最优数量。无人机服务子系统通过分别对移动设备进行K-means、K-medoids、AGNES聚类选取最优聚类方式确定聚类中心,以聚类中心为导向进行轨迹规划从而尽最大可能为移动设备服务。仿真结果表明,所提无人机辅助系统具有设计可行性,确定了无人机群信号全覆盖的最小配置数量,同时得出不同聚类算法的无人机群适用场景。研究结果可用于评估地面用户的保障服务体验,为无人机辅助通信网络的架构设计与控制优化提供依据。

摘要：随着物联网和移动实时地理信息系统的发展,基于地图的传感器实时监控系统将成为管理物联设备的新途径,而传感器数据的实时可视化是提高监管效率的主要方法。该文提出一种以开源OSMDroid(Open Street Map)为地图平台,基于自定义矢量地图符号实时展示传感器数据的方法,并在Android移动终端上实施验证。该方法利用可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphic,SVG)将传感器设备抽象为自定义矢量地图符号,根据传感器数据类型设计地图符号图元与传感器数据的映射规则,据此在地图上实时刷新传感器设备地图符号。地图符号的视觉变量随传感器数据实时改变,从而实现传感器数据的实时可视化显示。实验结果表明,通过地图符号实时可视化传感器数据可有效提高传感器设备管理效率,及时获取设备数据,为传感器设备管理提供一种直接有效的途径。

摘要：为了减少高校实验室用电安全事故,设计了一套实验室用电安全管理系统,包含终端、集中器和云平台。终端检测并读取实验室各处用电信息以及环境信息,经过远距离无线电(LoRa)技术组网,集中器将各个终端的数据进行汇总,最后通过4G数据传输单元(DTU)将数据上传至云平台。实验员可以在移动端或PC端进行数据监测,控制实验室相关设备。该系统能够让实验员更好地实时掌握整个实验室的用电状态和实验环境,有效降低实验室事故发生率。

摘要：流行病传播过程中常伴随个体意识信息的扩散,然而目前关于流行病与意识信息关系的研究大部分未考虑意识信息在传播过程中对个体接触行为的影响。提出一种基于个体警觉状态的双层网络流行病传播模型。建立下层物理接触网络描述流行病的传播,构建上层信息扩散网络描述流行病传播中信息扩散,根据个体的行为偏好和警觉性设计警觉个体避免与非警觉个体接触、警觉个体避免与警觉个体接触两种接触行为策略,并在BA-BA、BA-WS和WS-WS 3种双层网络中模拟两种行为策略对流行病传播的影响。仿真结果表明,该模型中两种个体警觉行为策略通过调节警觉性参数均能有效降低流行病感染规模并提高流行病爆发阈值,从而抑制流行病在人群中传播。

摘要：鉴于传统地理信息系统缺少一种对传感器实时数据获取的方法,利用传统地理信息系统的手段很难进行传感器的实时展示。针对此问题,研究传感器数据通信协议的特征,结合地理信息空间操作的特点,设计面向空间信息的数据通信协议,采用实时通信的方式解决传统地理信息系统在展示传感器数据方面实时性差的问题。根据面向空间信息的数据通信协议,设计与之对应的服务端操作与响应模型。在远程电表监控软件中验证了该协议的可行性。

摘要：首先分析低轨卫星物联网的系统组成和需求特征,并设计低轨卫星物联网的体系架构;其次,研究电磁和传播环境感知方法,通过构建神经网络模型智能提取电磁环境和信道特征;再次,探究活跃终端身份辨识方法,以检测异步接入活跃终端身份;最后,考虑多输入多输出技术作为地面移动通信系统提升容量的主要手段,探索两种卫星空间域资源挖掘算法,以实现低轨卫星物联网终端碰撞减缓和容量提升。仿真结果表明,所设计的空间域资源挖掘方法可有效减缓终端间信号碰撞,显著提升低轨卫星物联网终端并发接入容量。