检索结果-南通市图书馆

基于SDN具有缓存感知的NDN节点拥塞控制策略

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2023年第2期56卷 214-220页

作者：刘开华侯雅俊李卓宫霄霖罗蓬天津大学微电子学院天津300072 天津市成像与感知微电子技术重点实验室天津300072 鹏城实验室深圳518000 国网河北省电力有限公司电力科学研究院石家庄050021

命名数据网(named data networking,NDN)作为一种新型的互联网架构,旨在应对日益增长的数据流量.然而,随着用户需求进一步增长,拥塞控制对于多路径传输的命名数据网仍然是一个具有挑战性的问题,亟需一种能够快速地检测网络拥塞和有效地... 详细信息

命名数据网(named data networking,NDN)作为一种新型的互联网架构,旨在应对日益增长的数据流量.然而,随着用户需求进一步增长,拥塞控制对于多路径传输的命名数据网仍然是一个具有挑战性的问题,亟需一种能够快速地检测网络拥塞和有效地管理网络资源的拥塞控制机制.针对这一问题,提出了一种基于软件定义网络技术的、具有缓存感知功能的命名数据网节点拥塞控制策略,称BCMCC.首先,介绍了BCMCC的新型网络架构.利用软件定义网络控制平面与数据平面解耦合技术,该架构将拥塞控制功能集中于SDN控制器中,以实现集中式节点拥塞控制、降低节点运行负荷的目的.其次,基于新型网络架构,研究了BCMCC的缓存感知算法和多路径选择拥塞控制算法.其中,缓存感知算法实现了网络缓存内容的感知以及缓存内容全局流行度的计算,能够利用命名数据网的节点缓存特性,降低缓存内容对拥塞控制的影响;多路径选择拥塞控制算法协同节点更新转发端口信息以实现流量迁移、智能化管理多路径容量,达到提高网络资源利用率、有效避免和缓解网络拥塞的目的.最后,在ndnSIM仿真平台进行BCMCC的性能测试.实验结果表明,BCMCC在丢包量、网络吞吐量以及传输时延等方面优于Best-Route算法、NCC算法和Random算法.在网络流量相同的情况下,BCMCC平均传输时延比Random低14.16%,比NCC低22.68%,比Best-Route低17.24%,同时相比Best-Route具有更稳定的网络吞吐量.BCMCC可以有效解决命名数据网拥塞问题.

关键词：命名数据网缓存感知多路径选择拥塞控制软件定义网络

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利用最近邻域分类的图像去噪算法

天津大学学报 2011年第3期44卷 266-271页

作者：宫霄霖毛瑞全天津大学电子信息工程学院天津300072

为了在图像去噪的同时较好地保护图像细节,利用最近邻域的算法将数据进行有效的分类,得到了不同的有意义的封闭邻域,从而对突出的边缘细节信息与非边缘细节信息进行有效地分割,较好地改善了方形邻域固定、模糊边缘细节信息的问题.且利... 详细信息

为了在图像去噪的同时较好地保护图像细节,利用最近邻域的算法将数据进行有效的分类,得到了不同的有意义的封闭邻域,从而对突出的边缘细节信息与非边缘细节信息进行有效地分割,较好地改善了方形邻域固定、模糊边缘细节信息的问题.且利用小波分析之后的系数特征,估计出一个最佳阈值并进行阈值去噪.实验表明,该算法可以得到更好的实验结果.

关键词：图像去噪脉冲耦合神经网络图像分割最近邻域

面向PDR定位系统的多层感知机IMU阵列数据融合方法

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电子测量与仪器学报 2022年第8期36卷 35-42页

作者：廖亚桢刘昱张立强李虎宫霄霖天津大学微电子学院天津300072

为提高低成本惯性测量单元(intertial measurement unit, IMU)阵列的行人航位推算(pedestrian dead reckoning, PDR)定位精度,首次提出了采用多层感知机(multi-layer perceptron, MLP)实现低成本IMU阵列数据融合的算法,通过将自主设计的IMU阵列和高精度IMU同步运动来获得IMU阵列的测量数据(包括三轴加速度和三轴角速度)和高精度IMU的测量数据,以高精度IMU的测量数据作为标签,利用MLP将IMU阵列的测量数据融合,预测出物体的实际加速度和角速度,并用定位算法进行验证。在定位实验中,使用MLP融合后的预测数据的PDR定位精度比使用单个IMU测量数据的PDR定位精度提高了33.9%;比使用简单平均处理的IMU阵列测量数据的PDR定位精度提高了20.8%;比使用最小二乘法融合的IMU阵列测量数据的PDR定位精度提高了11.6%,证明了本文所提出方法的可行性和有效性。

关键词：惯性测量单元阵列行人航位推算多层感知机数据融合

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结合PCNN和局部维纳滤波的图像去噪

北京邮电大学学报 2011年第5期34卷 67-70页

作者：宫霄霖毛瑞全天津大学电子信息工程学院天津300072

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像去噪算法,利用PCNN的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正,从而对信号方差进行更好地估计,以利用局部维纳滤波进行去噪.同时,根据各个像素间耦合特性的不同,提出了自适应连接系数,... 详细信息

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像去噪算法,利用PCNN的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正,从而对信号方差进行更好地估计,以利用局部维纳滤波进行去噪.同时,根据各个像素间耦合特性的不同,提出了自适应连接系数,更好地反映了像素间的耦合关系,利于信号方差的估计.实验结果表明,该算法较维纳滤波和NeighShrink算法均有较高的峰值信噪比,视觉效果更好.

关键词：脉冲耦合神经网络自适应连接系数图像去噪局部加窗噪声检测

基于VxWorks的网络摄像机传输系统的搭建与实现

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基于VxWorks的网络摄像机传输系统的搭建与实现

作者：宫霄霖天津大学

学位级别：硕士

视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于安保、生产管理等场合,成为金融、商业、交通乃至住宅、社区等领域安全防范监控的重要手段,它为这些行业的安全防范和环境监控起到了不可忽视的作用。近10年来,随着计算机、网络以及... 详细信息

视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于安保、生产管理等场合,成为金融、商业、交通乃至住宅、社区等领域安全防范监控的重要手段,它为这些行业的安全防范和环境监控起到了不可忽视的作用。近10年来,随着计算机、网络以及图像处理、通信传输、自动化技术的发展,视频监控技术也从早期的模拟时代进入了数字时代。网络数字视频监控系统以其抗干扰性强、稳定性好、系统架设简单、扩展方便等诸多优势,代替传统的模拟监控系统已成为历史必然。本论文主要完成了基于VxWorks的网络摄像机传输系统平台的搭建和实现,包括嵌入式操作系统VxWorks在传输模块平台上的移植、与PC机之间网络通信的实现、与DSP之间数据通信的开发等。论文中首先介绍了视频监控系统的发展和应用、网络摄像机的系统构成以及网络传输模块部分的构成和工作。接着对嵌入式操作系统VxWorks的组件和结构,以及VxWorks的集成开发环境Tornado进行了说明。然后针对本论文进行移植的硬件平台,也就是整个传输模块的硬件平台及其各部分主要接口作了简单的说明。第四章详细讲述了嵌入式操作系统VxWorks的BSP在传输平台上的移植过程,主要涉及到BSP包中相应的配置文件的修改、串行设备和网络设备驱动程序的编写,以及bootrom的生成和烧写、VxWorks的加载和系统的启动。在成功实现了VxWorks在传输模块平台上的移植之后,本论文分别讲述了传输模块平台与PC机之间的网络通信以及与数据采集模块之间的HPI通信。其中传输模块平台与PC机之间的网络通信,除了介绍与PC机之间通过网络socket的进行通信的过程之外,还讲述了VxWorks下基于ram文件系统的建立,用于存放需要通过网络传递给PC的文件数据;HPI通信部分针对传输模块硬件和数据采集模块的硬件给出了具体的硬件连接和软件实现的方案。在完成论文的过程中得到天津大学电信学院和美国风河公司（WRS）大学合作计划的资助。

关键词：网络监控嵌入式操作系统 VxWorks BSP 套接字 HPI

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基于HMT模型层间映射的图像邻域去噪算法

信号处理 2011年第1期27卷 49-54页

作者：宫霄霖毛瑞全天津大学电子信息工程学院天津300072

本文提出了一种以图像分割为基础的图像去噪算法。本文算法根据图像自身的性质,利用脉冲耦合神经网络模型自适应地将小波分解后的低频图像分割成不同的区域,并且利用简化的HMT层间模型在离散和平稳小波分别处理的情况下,将得到的连通区... 详细信息

本文提出了一种以图像分割为基础的图像去噪算法。本文算法根据图像自身的性质,利用脉冲耦合神经网络模型自适应地将小波分解后的低频图像分割成不同的区域,并且利用简化的HMT层间模型在离散和平稳小波分别处理的情况下,将得到的连通区域邻域映射到各个不同的高频子带上。进一步结合固定的窗口,作为邻域去噪算法中的邻域。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法。

关键词：图像去噪脉冲耦合神经网络隐马尔可夫树模型四叉树模型图像分割

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三维空间下的射频识别标签防冲突算法

天津大学学报 2009年第12期42卷 1089-1095页

作者：于洁潇刘开华宫霄霖闫格天津大学电子信息工程学院天津300072

结合射频识别(RFID)系统的工作特点,在给出适用于该系统的面阵多波束实现方法基础上,提出了一种防冲突算法.该算法采用平面阵列天线,通过数字多波束形成算法控制加权系数,将三维空间划分为多个波束方向,并同已有基于时分多址(TDMA)算法... 详细信息

结合射频识别(RFID)系统的工作特点,在给出适用于该系统的面阵多波束实现方法基础上,提出了一种防冲突算法.该算法采用平面阵列天线,通过数字多波束形成算法控制加权系数,将三维空间划分为多个波束方向,并同已有基于时分多址(TDMA)算法相结合,实现对在阅读器的识别范围内大量密集分布的标签进行快速准确识别的目的.此外,在实现多标签识别的同时,该算法还引入二次波束形成策略,以解决波束之间的重叠碰撞问题.实验表明,本算法可将识别效率提高65%以上.

关键词：射频识别(RFID) 标签防冲突平面阵列天线二次波束形成

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结合平稳小波变换和形态学的图像去噪算法

计算机应用 2010年第10期30卷 2808-2810页

作者：宫霄霖毛瑞全天津大学电子信息工程学院天津300072

图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法... 详细信息

图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。

关键词：图像去噪平稳小波变换边缘检测图像融合形态学

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基于神经网络的命名数据网学习型FIB研究

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2020年第8期53卷 825-832页

作者：刘开华闫柳李卓宫霄霖彭鹏王彬志天津大学微电子学院天津300072

针对命名数据网转发信息库快速检索差异化名称数据、高效存储转发信息和有效支持最长名称前缀匹配机制的需求和挑战,提出了基于神经网络的命名数据网学习型FIB整体方案,称L-FIB.首先,介绍了L-FIB的索引结构LearningTree,通过使用塔式两... 详细信息

针对命名数据网转发信息库快速检索差异化名称数据、高效存储转发信息和有效支持最长名称前缀匹配机制的需求和挑战,提出了基于神经网络的命名数据网学习型FIB整体方案,称L-FIB.首先,介绍了L-FIB的索引结构LearningTree,通过使用塔式两级神经网络模型学习索引内容在存储器中的分布情况,实现更均匀的数据映射,降低映射冲突,提高存储效率.其次,研究了L-FIB的存储结构和名称数据检索算法,片内高速存储器部署多个与不同名称前缀组件数相对应的索引结构Learning Tree,片外低速存储器部署多个与索引结构Learning Tree对应的FIB存储池,并通过相应的名称数据检索算法实现对兴趣包的转发信息检索和转发信息更新操作,有效支持了命名数据网的最长名称前缀匹配机制,提高了名称数据检索速度.实验结果表明,L-FIB在误判概率、存储消耗和吞吐量方面的综合性能明显优于其他对比方案.在误判概率低于1%的条件下,L-FIB的索引结构存储消耗仅为58.258 MB,能够部署于高速存储器SRAM上.L-FIB的实际吞吐量约为11.64×10^6数据包/s,可以满足当前命名数据网对数据包快速处理的要求.

关键词：命名数据网转发信息库神经网络名称数据检索