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A Survey on Information-Centric Networking: Rationales, Designs and Debates

China Communications 2015年第7期12卷 1-12页

作者： JIANG Xiaoke BI Jun nan guoshun LI Zhaogeng Institute for Network Sciences and Cyberspace Tsinghua University Department of Computer Science and Technology Tsinghua University Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology State Key Laboratory of Networking and Switching Technology BUPT

The basic function of the Internet is to delivery data(what) to serve the needs of all applications. IP names the attachment points(where) to facilitate ubiquitous interconnectivity as the current way to deliver data. The fundamental mismatch between data delivery and naming attachment points leads to a lot of challenges, e.g., mapping from data name to IP address, handling dynamics of underlying topology, scaling up the data distribution, and securing communication, etc. Informationcentric networking(ICN) is proposed to shift the focus of communication paradigm from where to what, by making the named data the first-class citizen in the network, The basic consensus of ICN is to name the data independent from its container(space dimension) and session(time dimension), which breaks the limitation of point-to-point IP semantic. It scales up data distribution by utilizing available resources, and facilitates communication to fit diverse connectivity and heterogeneous networks. However, there are only a few consensuses on the detailed design of ICN, and quite a few different ICN architectures are proposed. This paper reveals the rationales of ICN from the perspective of the Internet evolution, surveys different design choices, and discusses on two debatable topics in ICN, i.e.,self-certifying versus hierarchical names, and edge versus pervasive caching. We hope this survey helps clarify some mis-understandings on ICN and achieve more consensuses.

关键词： information-centric networking content-centric networking future internet architecture named-data networking publish-subscribe

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Mining KPI correlations for non-parametric anomaly diagnosis in wireless networks

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Science China(Information Sciences) 2023年第6期66卷 155-169页

作者： Tengfei SUI Xiaofeng TAO Huici WU Xuefei ZHANG Jin XU guoshun nan National Engineering Laboratory for Mobile Network Technologies Beijing University of Posts and Telecommunications

The increase in mobile data traffic has imposed unprecedented pressure on wireless network management. KPI-based anomaly diagnosis can alleviate such pressure by automatically identifying the cause of abnormalities in the traffic and providing end-to-end monitoring and optimization. Previous approaches mainly focus on finding a subset of anomaly-inducing KPIs on the basis of supervised learning *** studies have two possible limitations:(1)the inherent correlations between KPIs that are proven to be effective for the anomaly diagnosis, are still largely underexplored;(2)machine learning models heavily rely on human annotations, which are expensive and labor-intensive. Therefore, we propose random matrix theorybased KPI identification(RKI), a novel method that automatically mines rich interactions between KPIs for anomaly diagnosis without using any learnable parameters or human annotations. Specifically, RKI diagnoses the abnormal KPIs in two steps. First, we build a matrix for anomaly KPI detection to mine the spectrum of its covariances. Second, another new matrix is reconstructed to calculate the correlation difference. By doing so, the anomaly KPIs that have larger correlation difference scores can be efficiently identified in the wireless traffic without any trainable parameters. In extensive experiments on a public dataset, RKI yields a 6.5%higher true diagnostic rate and 11.36% lower false alarming rate than the statistical model, demonstrating its effectiveness. A 100× larger scale synthetic dataset also demonstrates the capabilities of RKI to explore massive data traffic under real-word scenarios. Finally, we discuss RKI’s potential applications of our method in future 6G wireless networks.

关键词： random matrix theory spectral distribution anomaly diagnosis data analysis wireless networks

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Mobile Web Augmented Reality in 5G and Beyond:Challenges, Opportunities, and Future Directions

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China Communications 2019年第9期16卷 141-154页

作者： Xiuquan Qiao Pei Ren guoshun nan Ling Liu Schahram Dustdar Junliang Chen State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China College of Computing Georgia Institute of TechnologyAtlantaGA 30332USA Distributed Systems Group TU Wien1040 ViennaAustria

The popularity of wearable devices and smartphones has fueled the development of Mobile Augmented Reality(MAR),which provides immersive experiences over the real world using techniques,such as computer vision and deep ***,the hardware-specific MAR is costly and heavy,and the App-based MAR requires an additional download and installation and it also lacks cross-platform *** limitations hamper the pervasive promotion of *** paper argues that mobile Web AR(MWAR)holds the potential to become a practical and pervasive solution that can effectively scale to millions of end-users because MWAR can be developed as a lightweight,cross-platform,and low-cost solution for end-to-end delivery of *** main challenges for making MWAR a reality lie in the low efficiency for dense computing in Web browsers,a large delay for real-time interactions over mobile networks,and the lack of *** good news is that the newly emerging 5G and Beyond 5G(B5G)cellular networks can mitigate these issues to some extent via techniques such as network slicing,device-to-device communication,and mobile edge *** this paper,we first give an overview of the challenges and opportunities of MWAR in the 5G *** we describe our design and development of a generic service-oriented framework(called MWAR5)to provide a scalable,flexible,and easy to deploy MWAR *** evaluate the performance of our MWAR5 system in an actually deployed 5G trial network under the collaborative configurations,which shows encouraging ***,we also share the experiences and insights from our development and deployment,including some exciting future directions of MWAR over 5G and B5G networks.

关键词： 5G edge computing augmentedreality mobile augmented reality Web augmentedreality

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Exploring Hits-Based Content Provisioning Mechanism in Content-Centric Networking

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China Communications 2014年第7期11卷 24-39页

作者： QIAO Xiuquan nan guoshun GUO Lei DENG Shushan WANG Youfeng CHEN Junliang State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876 P. R. China

In-network caching and Interest packets aggregation are two important features of Content-Centric Networking(CCN).CCN routers can directly respond to the Interest request by Content Store(CS)and aggregate the same Interest packets by Pending Interest Table(PIT).In this way,most popular content requests will not reach the origin content ***,content providers will be unaware of the actual usages of their contents in *** new network paradigm presents content providers with unprecedented *** will bring a great impact on existing mature business model of content providers,such as advertising revenue model based on hits *** leverage the advantages of CCN and the realistic business needs of content providers,we explore the hits-based content provisioning mechanism in *** proposed approaches can avoid the unprecedented impact on content providers' existing business model and promote content providers to embrace the real deployment of CCN network.

关键词： future internet content-centricnetworking information-centric networking hits-based content provisioning contentprovider business model content management

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矿产地质勘查找矿方法及应用分析

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山西建筑 2017年第26期43卷 91-93页

作者：南国顺山西省第二水文地质工程地质队山西侯马043000

介绍了地质勘查工作的重点,对地质勘查工作的技术进行了分析,并从重视现代化技术、全球定位系统、物化地结合技术等方面,阐述了运用科学技术查找矿物的有效途径,从而为查找更多的矿产资源提供一定的技术支持。

关键词：矿产资源地质勘查矿物

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基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法

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农业工程学报 2021年第17期37卷 152-159页

作者：戴建国蒋楠薛金利张国顺何相良石河子大学信息科学与技术学院石河子832003 兵团空间信息工程技术研究中心石河子832003

针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基... 详细信息

针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合模型(CNN-BiLSTM)进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。

关键词：无人机棉花产量可见光卷积神经网络双向长短期记忆网络

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利用无人机可见光遥感影像提取棉花苗情信息

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农业工程学报 2020年第4期36卷 63-71页

作者：戴建国薛金利赵庆展王琼陈兵张国顺蒋楠石河子大学信息科学与技术学院石河子832003 兵团空间信息工程技术研究中心石河子832003 新疆农垦科学院石河子832003

为提高棉花苗情信息获取的时效性和精确性,该文提出了基于可见光遥感影像的棉花苗情提取方法。首先,利用自主搭建的低空无人机平台获取棉花3~4叶期高分辨率遥感影像,结合颜色特征分析和Otsu自适应阈值法实现棉花目标的识别和分割。同时... 详细信息

为提高棉花苗情信息获取的时效性和精确性,该文提出了基于可见光遥感影像的棉花苗情提取方法。首先,利用自主搭建的低空无人机平台获取棉花3~4叶期高分辨率遥感影像,结合颜色特征分析和Otsu自适应阈值法实现棉花目标的识别和分割。同时,采用网格法去除杂草干扰后,提取棉花的形态特征构建基于SVM的棉株计数模型。最后,基于该模型提取棉花出苗率、冠层覆盖度及棉花长势均匀性信息,并绘制棉花出苗率、冠层覆盖度的空间分布图。结果显示,模型的测试准确率为97.17%。将模型应用于整幅影像,计算的棉花出苗率为64.89%,与真实值误差仅为0.89%。同时基于冠层覆盖度、变异系数分析了棉花长势均匀情况。该文提出的方法实现了大面积棉田苗情的快速监测,研究成果可为因苗管理的精细农业提供技术支持。

关键词：无人机遥感棉田出苗率覆盖度可见光

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同步发电机动态参数辨识

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中国电机工程学报 1998年第2期18卷 100-105页

作者：米增强陈志忠南志远马晋韬金基圣齐国顺孟大伟华北电力大学黑龙江省电力试验研究所

本文以发电机连续时间状态空间模型为研究对象，首次成功地实现了利用连续时间的修正扩展卡尔曼滤波（ＣＥＫＦ）在线辨识发电机的暂态和次暂态１１个参数；用一个简易可行的修正项加入到状态量对未知参数求偏导的公式中，使得算法即使... 详细信息

本文以发电机连续时间状态空间模型为研究对象，首次成功地实现了利用连续时间的修正扩展卡尔曼滤波（ＣＥＫＦ）在线辨识发电机的暂态和次暂态１１个参数；用一个简易可行的修正项加入到状态量对未知参数求偏导的公式中，使得算法即使在噪声统计特性有较大误差的情况下仍具有很高的无偏性；实现了电压解耦及用伪随机序列作为小扰动输入信号辨识发电机的参数；成功地寻找出了算法中所需初值；对新信息、方程系数、参数进行了跟踪，并找出了最优的修改步长，提高了算法的精度和收敛速度；在实验室和电厂进行的实时在线辨识，均取得了令人满意的结果。本文所有的公式和算法都经过严格证明。仿真结果表明本文所用方法的收敛精度、参数初值的可选范围，均是令人满意的。在动模和电厂的现场试验中，对发电机动态参数跟踪得到了具有实际物理意义的参数变化轨迹，这进一步证明了本文提出的方法的正确性。

关键词：同步发电机电机模型参数发电机动态参数

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基于无人机可见光影像和卷积神经网络的棉花生长参数监测

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石河子大学学报（自然科学版） 2021年第3期39卷 282-288页

作者：蒋楠戴建国薛金利张国顺何相良兵团空间信息工程技术研究中心/石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832003

花蕾期是棉花生长管理的重要时期,在此期间对生长参数进行快速无损监测是实现棉田精细化管理的关键。本文结合无人机遥感平台和深度学习技术,使用卷积神经网络(convolutional neural net-works,CNN),通过无人机采集可见光影像并对影像... 详细信息

花蕾期是棉花生长管理的重要时期,在此期间对生长参数进行快速无损监测是实现棉田精细化管理的关键。本文结合无人机遥感平台和深度学习技术,使用卷积神经网络(convolutional neural net-works,CNN),通过无人机采集可见光影像并对影像进行裁剪切分,以切片后的RGB图像为输入,分别构建基于AlexNet、VGGNet、GoogleNet 3种网络框架的卷积神经网络模型,实现了棉花花蕾期各项生长参数监测。结果表明:AlexNet模型在株高和地上生物量方面表现最好,株高的R^(2)为0.85452,RMSE为3.1279 cm,MAPE为3.402%,地上生物量的R^(2)为0.95117,RMSE为38.90353 g/m^(2),MAPE为6.288%;GoogLeNet模型在叶面积指数监测方面性能最优,其R^(2)为0.97061,RMSE为0.08644,MAPE为4.391%。此外,从不同时期来看,3种生长参数在花期的监测性能均高于蕾期。本文研究结果表明使用无人机对大面积棉田在关键生育期进行生长参数监测是可行的,本文的研究结果能够为类似的研究提供借鉴和参考。

关键词：无人机可见光影像卷积神经网络棉花生物量叶面积指数株高

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基于低空无人机影像和YOLOv3实现棉田杂草检测

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石河子大学学报（自然科学版） 2019年第1期37卷 21-27页

作者：薛金利戴建国赵庆展张国顺崔美娜蒋楠石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832003 新疆兵团空间信息工程技术研究中心石河子832003

目的变量作业是精细农业的核心目标,而杂草快速准确检测是精准除草的先决条件。基于此,本文提出了一种基于改进的YOLOv3模型的棉田杂草快速检测方法。方法首先,利用无人机平台获取0.10、0.29、0.52cm分辨率的棉花苗期影像,进行正射校正... 详细信息

目的变量作业是精细农业的核心目标,而杂草快速准确检测是精准除草的先决条件。基于此,本文提出了一种基于改进的YOLOv3模型的棉田杂草快速检测方法。方法首先,利用无人机平台获取0.10、0.29、0.52cm分辨率的棉花苗期影像,进行正射校正、拼接、裁剪、标注等前期处理,构建3个数据集;其次,通过目标维度聚类、改进模型结构等方法优化YOLOv3网络模型;最后通过对比分析测试结果得到最优模型和最佳分辨率。结果改进的YOLOv3模型应用于0.29cm分辨率的影像数据对棉田杂草检测效果最好。相较于原始模型,改进的YOLOv3模型杂草检测精度在3个数据集上分别提升了10.62%、12.89%、15.77%,尤其在0.29cm数据集上识别率和召回率分别达到了94.06%、90.26%,同时识别速度可达51帧/s。结论在检测精度和运行速率方面,本文提出的棉田杂草模型均可满足实际农业生产需要。研究成果为精准除草提供了理论基础,同时文中所用方法也可为其他类型的农田地物检测提供借鉴。

关键词：无人机遥感深度学习 YOLOv3 棉花杂草

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