检索结果-南通市图书馆

作者：邹超北京邮电大学

学位级别：硕士

随着近几年网络操作系统及其应用的兴起,虚拟机动态迁移技术作为一种重要的系统资源管理和调度技术被学术界和工业高度关注并被广泛研究。基于云计算的网络操作系统是一种将系统资源通过网络分配给用户的全新计算方式。虚拟机动态迁移... 详细信息

随着近几年网络操作系统及其应用的兴起,虚拟机动态迁移技术作为一种重要的系统资源管理和调度技术被学术界和工业高度关注并被广泛研究。基于云计算的网络操作系统是一种将系统资源通过网络分配给用户的全新计算方式。虚拟机动态迁移允许系统将一台正在运行的虚拟机从一个物理节点无缝地迁移到另外一个物理节点,而整个迁移过程是对用户完全透明和不可感知的。借助虚拟机动态迁移技术,系统实现了很多传统系统很难实现的功能,比如系统在线维护和升级、动态资源管理、系统故障容忍以及动态负载均衡等,并提高了系统资源利用率和安全性。此外,虚拟机动态迁移技术还是实现绿色计算的关键技术。本论文我们主要做了三方面工作：首先,我们对课题背景和国内外研究现状做了详细介绍,并对虚拟机技术以及动态迁移技术原理和具体实现做了深入研究,为后文自己的科研工作做好了理论准备。然后,我们提出了一种基于系统负载的虚拟机动态迁移控制方法LMC,并设计相应的实现模型;此外,特别针对虚拟机内存迁移这一难题,我们提出了一种基于零拷贝的虚拟机内存迁移方法VMZ,该方法利用远程直接内存存取技术,避免了迁移数据在在系统内存、处理器缓存以及网络控制器缓存之间进行来回移动和拷贝。最后,通过搭建实验平台,我们对本文提出的两种方法进行了性能评估。通过实验结果分析可知,我们所提出的基于系统负载的虚拟机迁移控制方法能有效避免不必要虚拟机迁移,并能保证迁移后系统各节点间的负载均衡;借助我们所提出的零拷贝内存迁移方法,系统缩短了总迁移时间和宕机时间,并有效降低了迁移对主机系统的影响。在文章的最后部分,我们总结了本文所做的工作,并为以后的科研工作做了针对性的建议和展望。

关键词：网络操作系统虚拟机动态迁移负载均衡零拷贝

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雷达语义结构分析算法设计与应用

雷达语义结构分析算法设计与应用

作者：林令民北京邮电大学

学位级别：硕士

雷达信号语义分析的一项重要内容是在低层雷达信号序列中识别出具有较为明确含义的高层工作模式。一种常见的方法是在信号序列中标出某种工作模式的起始点,这种方法只能获得工作模式的边界,不能获得该工作模式的内部结构信息。雷达语义... 详细信息

雷达信号语义分析的一项重要内容是在低层雷达信号序列中识别出具有较为明确含义的高层工作模式。一种常见的方法是在信号序列中标出某种工作模式的起始点,这种方法只能获得工作模式的边界,不能获得该工作模式的内部结构信息。雷达语义结构分析就是要研究雷达工作模式的内部结构,研究其如何从低层雷达信号序列逐层组合,最后构成不同的工作模式。这不仅为工作模式识别问题提供了另一种途径,也为分析不同工作模式的共性和差异、对雷达信号进行高层语义解释提供了有用的信息,因此,雷达语义结构分析具有重要的理论和应用价值。本文在综述前人工作基础上,将雷达语义结构分为四个层次:低层的雷达脉冲序列、雷达字、雷达短语以及雷达句子(工作模式),借鉴对人类自然语言进行层次结构分析的一些思路,开展了如下工作:在对不同工作模式下的脉冲序列进行分析的基础上,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)的雷达字构建方法,并设计了在雷达信号序列中进行隐马尔科夫雷达字识别的算法,基于该算法可以将脉冲序列转换为简洁的雷达字序列。实验结果表明,本文所提出的雷达字构建与识别算法在多工作模式分别使用各自的雷达字以及多工作模式共享同一套雷达字的情况下都具有较好的性能。提出了一套数据驱动的基于雷达字的概率上下文无关语法(PCFG,Probability Context Free Grammar)规则抽取方法,该方法利用雷达字bigram数据获取满足Chomsky范式的PCFG规则,所抽取的PCFG规则是从雷达字到雷达短语和雷达句子的构成规则集。基于该规则集,可以构建雷达句子(工作模式)的层次结构树。实验结果表明了其有效性。基于上述方法实现了一个雷达信号结构分析系统,系统在包含语义状态分析功能的基础上,可以辅助进行雷达字识别以及PCFG规则的抽取。

关键词：结构分析雷达字隐马尔科夫模型雷达句子(工作模式)

基于文本理解的诉求工单分派系统的设计与实现

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基于文本理解的诉求工单分派系统的设计与实现

作者：王亚琦北京邮电大学

学位级别：硕士

随着信息技术的不断发展,各行各业逐渐使用信息管理系统替代纸张化的工作方式。同时,伴随着改革开放的不断推进,政府治理理念不断创新,建设市民满意的服务型政府已成为新的任务目标,人们也渴望通过便捷的途径向政府提出诉求。针对这种情... 详细信息

随着信息技术的不断发展,各行各业逐渐使用信息管理系统替代纸张化的工作方式。同时,伴随着改革开放的不断推进,政府治理理念不断创新,建设市民满意的服务型政府已成为新的任务目标,人们也渴望通过便捷的途径向政府提出诉求。针对这种情况,本文提出了基于文本理解的诉求工单分派系统,该系统一方面实现了工单文档的标准化存储,方便进行后续的数据分析;另一方面实现了工单的自动分派,提高了流转的效率。此外,项目运行安全稳定、处理性能优异,并且可以适应不断发展的业务。本文的工作可以总结如下:(1)设计了短文本工单分派模型。该模型以长短记忆模型为基础,首先对词嵌入层进行改进,使用预处理模型Bert处理工单文本资料,输出描述内容十分丰富的工单向量。然后使用双向的RNN模型捕获工单文档的上下文语义信息,同时为了不丢失工单的特征,对RNN每个时间步的输出进行了整合运算,通过设置不同的权重,提升对一些重要信息的关注程度。总之,该分派模型适应了工单文档上下文语境复杂的特点,提升了对工单语义的理解能力。(2)设计了长文本工单分派模型。该模型首先针对工单文档的特点进行断句,然后对词嵌入层进行改进,使用Bert模型处理工单文本资料,最后整体基于层次注意力机制模型实现。该模型在长文本工单文档中表现较好,而且可以适应不断增长的文本长度。(3)设计并实现了诉求工单分派系统,该系统业务功能完整、处理流程清晰,包含了创建、回复、分派、审核、回退和签收等全周期的操作。此外,系统在设计上支持水平的扩展能力,可以通过添加后台服务提升整体的处理性能,适应了后续业务的发展;系统在设计上也有预防多种注入攻击的能力,在使用上安全稳定。同时,通过工单文本长度这一因素结合了上述提出的两种模型,并用于实现工单的自动分派,提高了诉求工单整体的流转效率。

关键词：工单系统自动派单 LSTM 注意力

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河南省通信工程公司员工培训体系构建的探讨

河南省通信工程公司员工培训体系构建的探讨

作者：郭新琦北京邮电大学

学位级别：硕士

当今世界的竞争是人才的竞争,高素质的人力资源是通信工程行业得以健康、持续、稳定发展的根本保证。而员工素质的提高主要依据系统的培训体系。现在,越来越多的企业管理者把对员工的培训视为一项重要的工作内容,看作是加强企业管理、... 详细信息

当今世界的竞争是人才的竞争,高素质的人力资源是通信工程行业得以健康、持续、稳定发展的根本保证。而员工素质的提高主要依据系统的培训体系。现在,越来越多的企业管理者把对员工的培训视为一项重要的工作内容,看作是加强企业管理、提高竞争力的一个重要法宝。本文就是在这种背景下,对河南省通信工程公司的培训现状进行了深入全面的分析,并提出适应市场经济条件下的通信工程公司员工培训体系的构建方案。本文主要有四大部分。第一部分较为系统的论述了培训、培训体系和学习型组织的理论,为构建员工培训体系框架提供了理论依据。第二部分宏观的剖析了河南省通信工程公司员工培训的现状与不足。第三部分是核心部分,是在前两部分的基础上,提出了通信工程公司培训体系由培训运行系统和培训保障系统构成。本部分主要是构建培训运行系统,从培训运行系统的各个元素:包括培训需求分析系统,结合通信工程公司的各层次人员的特性和通信工程公司的各项工作规划,科学的划分受训对象和培训方式;在此基础上,设计好员工培训的内容,培训的整体计划及实施措施;通信工程公司的培训评估系统是非常重要的环节,根据柯氏模型,深入评价各个层面;培训的产出,最终是为了成果的转化,通信工程公司培训成果转化系统的完善使整个培训体系成为一个良性发展的闭环系统。第四部分是从完善通信工程公司的培训组织结构开始,从观念、责任和制度上保障培训体系的良好运行;进而继续分析了保障培训系统运行的物质、人力保障;构建促进培训与企业文化相融合的学习型组织文化。总之,任何一套培训体系都要根据其构建的目的、适用的环境和运行中的优化流程在实施中不断的推进,最终成为适合于河南省通信工程公司经营和未来发展的加速器。

关键词：通信工程公司培训体系培训运行系统培训保障系统

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机动车网络中基于智能手段的实时内容共享

机动车网络中基于智能手段的实时内容共享

作者： Manish Singh Rawal 北京邮电大学

学位级别：硕士

车联网是专门用于车辆之间通信的网络。他们通过分享其行驶在道路上所获得的信息,实现与其他车辆之间的通信。每辆车都携带智能手机,并且可将其用作通信设备,在其通信范围内通过使用可用网络机会性地与附近车辆进行数据传输。机会网络...

车联网是专门用于车辆之间通信的网络。他们通过分享其行驶在道路上所获得的信息,实现与其他车辆之间的通信。每辆车都携带智能手机,并且可将其用作通信设备,在其通信范围内通过使用可用网络机会性地与附近车辆进行数据传输。机会网络可以通过利用具有更多带宽的附近无线链路,而不是仅仅依赖于移动数据基础设施,来增强用户体验,并降低与移动数据服务相关的更高成本。在本文研究中,Wi-Fi direct被用作智能手机之间传输实时视频的通信工具。这些视频可以由客户车辆查看,收集车辆前方的不同道路状况的信息,从而根据这些信息,减少道路上交通事故发生数量并且减缓特定路段的交通状况。该系统由连接到热点的智能手机组成,这些智能手机分别作为客户端和服务器端,通过使用Wi-Fi Direct同时向对方发送实时视频。TCP由于其可靠性因素而被用作传输协议。智能手机能够同时显示由摄像头捕获的视频和传输接收的视频。为此,程序中使用了两种活动界面(Activity)。“Camera Activity”显示从本地相机拍摄的视频,“Fragment Activity”用来显示传输接收到的视频。Android的MediaCodec API用于对智能手机捕获的H.264格式的视频数据进行编码和解码。

关键词：

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监控视频事件检测算法

监控视频事件检测算法

作者：黄宇晖北京邮电大学

学位级别：硕士

公共安全已成为民众关注的热点问题,智能视频监控系统是该领域的一个重要组成部分。在智能视频监控中,对可疑目标的特定事件检测是系统的核心,其中包含目标跟踪、事件识别检测等关键技术,本文对以上两方面开展研究。 1.改进了一种基于... 详细信息

公共安全已成为民众关注的热点问题,智能视频监控系统是该领域的一个重要组成部分。在智能视频监控中,对可疑目标的特定事件检测是系统的核心,其中包含目标跟踪、事件识别检测等关键技术,本文对以上两方面开展研究。 1.改进了一种基于解广义最小团的多目标跟踪算法,该算法将视频跟踪问题抽象为图论求最优权值子集模型。针对算法因漏检产生的零散轨迹片段,我们提出了一种合并算法,用以解决轨迹ID漂移问题。与原算法相比,改进后的算法降低了运算的迭代次数,提高了算法的计算效率。 2.实现了一种基于前向后向运动历史图的跑步事件检测算法,该算法利用运动历史图包含的目标时空运动信息,在视频中定位在运动剧烈的目标。实验结果证明算法能有效筛除大量无关人员,降低系统的虚检率。 3.介绍了TRECVID SED竞赛的基本情况,详细阐述了实验室在2013年SED竞赛中采用的群体事件检测方案。通过竞赛结果我们分析了算法方案的性能和不足,给出了未来研究改进的方向。

关键词：智能视频监控事件检测多目标跟踪 TRECVID SED

河南联通固网软交换网络扩容方案的设计与实施

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河南联通固网软交换网络扩容方案的设计与实施

作者：王杉杉北京邮电大学

学位级别：硕士

随着通信新技术的不断成熟促进,电信技术与信息技术的融合越来越快,电信各大运营商竞争愈发激烈,用户业务的需求逐步由通信转向内容。运营商固守原有业务已不足以应对形势的变化,为了保证企业健康、持续、稳定的发展,积极适应企业内部... 详细信息

随着通信新技术的不断成熟促进,电信技术与信息技术的融合越来越快,电信各大运营商竞争愈发激烈,用户业务的需求逐步由通信转向内容。运营商固守原有业务已不足以应对形势的变化,为了保证企业健康、持续、稳定的发展,积极适应企业内部、外部环境的变化,顺应国内外电信行业进行战略转型的总体大趋势,河南联通需要积极推进企业的战略转型,加快建设成为现代综合信息服务提供商的步伐。网络转型为业务和服务转型提供技术支撑,继续推进语音网从电路交换到分组交换的过渡,满足市场发展以及网络拓展的需求,逐步实现网络的转型,是河南联通进行软交换固网扩容工程的迫切要求。本文在对软交换技术背景进行分析的基础上,结合河南联通固网网络现状,提出了河南联通固网软交换网络的扩容方案,给出了具体的设计和实现。论文研究的主要内容包括：1.对河南联通固网软交换网络现状进行了调查分析。2.对本期工程进行了业务预测。3.给出了在现有网络基础上软交换扩容工程的总体设计,包括软交换网络、话路网、信令网、IP承载网的网络组网和业务实现方式,网元设置以及设备配置方法。4.给出了本期软交换网络扩容工程的实施方案,包括网管、同步、计费、业务实现、设备配置、供电等具体实施措施。目前该系统已经在河南联通公司中得到了正式的商业应用,系统运行稳定可靠,在为河南联通带来利润的同时,也产生了巨大的社会效益。

关键词：软交换固网 NGN IP承载网

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CMMB运营支撑体系的设计和实现

CMMB运营支撑体系的设计和实现

作者：杨琪北京邮电大学

学位级别：硕士

CMMB(中国移动多媒体广播)是由广电总局主推的手持电视的行业标准。CMMB作为三网融合在无线通信领域的突破口已经成为人们关注的焦点。CMMB的运营支撑体系的建立和良好运行将成为CMMB迅速满足人们对移动多媒体广播需求的关键,同时也是整... 详细信息

CMMB(中国移动多媒体广播)是由广电总局主推的手持电视的行业标准。CMMB作为三网融合在无线通信领域的突破口已经成为人们关注的焦点。CMMB的运营支撑体系的建立和良好运行将成为CMMB迅速满足人们对移动多媒体广播需求的关键,同时也是整个CMMB产业链良性发展的决定因素。CMMB充分学习和借鉴了NGOSS的先进理念并结合自身的实际条件建立了CMMB特有的运营支撑体系。在此体系的设计中针对现有的有限资源对全国300多个城市进行了运营支撑的管理。而制定了较为现实的体系架构和实施方式。本文着重在CMMB的运营支撑体系的设计和实现两方面对其运营进行了全面的分析和讲解。对运营支撑系统(BOSS)和条件接收系统(CAS)的设计和实现进行了详细介绍和阐述。

关键词：运营支撑系统加扰条件接收系统加密

基于Hadoop的离线视频数据处理技术研究与应用

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基于Hadoop的离线视频数据处理技术研究与应用

作者：高东海北京邮电大学

学位级别：硕士

当前,智慧城市成为信息时代城市建设的一个基本目标,智能视频安防监控是其中重要一环。视频监控系统已广泛使用于各行各业,监控视频数据已成为一类典型的大数据,传统的视频收集与回放已不能满足人们对视频监控的需求,我们希望从视频图... 详细信息

当前,智慧城市成为信息时代城市建设的一个基本目标,智能视频安防监控是其中重要一环。视频监控系统已广泛使用于各行各业,监控视频数据已成为一类典型的大数据,传统的视频收集与回放已不能满足人们对视频监控的需求,我们希望从视频图像提取出有效的信息,提供有效的治安防控业务信息,因此,如何对监控视频大数据进行高效的处理成为一个重要研究课题。本文首先深入分析了Hadoop框架中的三个重要组成部分,即分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce和分布式数据库HBase,并总结了目前一些常用的基于内容的视频处理方法,说明了目前离线视频处理方法的瓶颈和不足。在分析视频处理特点的基础上,提出并实现了一种基于Hadoop MapReduce计算框架的分布式离线视频处理方法,通过设计Hadoop视频处理相关方法、接口,使Hadoop MapReduce可以像处理文本文件和二进制文件那样处理视频数据,解决了Hadoop MapReduce不能直接处理视频数据的问题,这样,开发人员在基于Hadoop对视频数据进行并行处理时,就可以将更多精力集中在视频处理的核心算法上。同时,针对视频处理时间与视频复杂度相关这一特点,本文对Hadoop HDFS的数据分布进行了重分布设计与实现,使Hadoop MapReduce在进行此类监控视频大数据处理时,系统整体性能有进一步优化。在此基础上,论文对Hadoop MapReduce的数据类型进行了进一步的分析和设计,并基于此实现了离线视频数据处理系统,集成了分布式视频转码、分布式视频摘要和分布式人员检索三个应用。测试结果表明,利用本系统完成海量视频数据处理所需时间开销大大减少,通过对HDFS的数据分布进行重分布优化,减少了系统I/O,进一步提高了Hadoop MapReduce处理视频应用的效率。

关键词：大数据处理视频离线处理 Hadoop MapReduce 数据重分布

基于机器学习的Massive MIMO检测技术研究

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基于机器学习的Massive MIMO检测技术研究

作者：高贵利北京邮电大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技术能够显著提升频谱效率,是5G的核心技术之一。由于Massive MIMO天线数目众多,检测计算复杂度显著增长,这对传统的检测算法提出了巨大的挑战。采用深度学习... 详细信息

大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技术能够显著提升频谱效率,是5G的核心技术之一。由于Massive MIMO天线数目众多,检测计算复杂度显著增长,这对传统的检测算法提出了巨大的挑战。采用深度学习进行Massive MIMO信号检测,能够实现较高的计算并行度,是解决信号检测问题的一条重要技术途径。在现有的研究中,DetNet是一种采用深度学习进行信号检测的典型方法,具有较高的性能。在研究过程中,我们发现DetNet仍然有提升的空间。本文主要对DetNet网络进行了两方面的改进,(1)检测网络的简化;(2)扩展检测模型以适用于高阶调制。对网络的简化包括三个方面:网络输入简化、网络连接结构简化和网络损失函数简化。通过以上处理,网络的计算复杂度显著降低,同时检测性能也有改善。之后我们对改进后的网络扩展到高阶调制的Massive MIMO检测中。在这个场景中,我们将各调制符号映射为高维二进制向量,作为网络的检测输出,之后对向量进行线性加权,实现对高阶调制符号的解调。仿真结果表明,该检测方法适用于较多天线数目的场景,随着收发天线数的增多,检测的性能能够得到提升。

关键词： Massive MIMO 深度学习降低复杂度高阶调制