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赵晓焱

作品数:37 被引量:47H指数:4
供职机构:河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金河南省科技攻关计划河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>

文献类型

  • 35篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 26篇自动化与计算...
  • 10篇电子电信
  • 1篇文化科学
  • 1篇理学

主题

  • 9篇卸载
  • 4篇视频
  • 4篇视频监控
  • 4篇监控系统
  • 3篇拥塞
  • 3篇拥塞控制
  • 3篇资源分配
  • 3篇网络
  • 3篇卸载方法
  • 3篇联网
  • 3篇分布式
  • 3篇车联网
  • 2篇拥塞控制算法
  • 2篇时延
  • 2篇实时传输协议
  • 2篇视频监控系统
  • 2篇速率
  • 2篇速率控制
  • 2篇能耗
  • 2篇终端

机构

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  • 1篇北京邮电大学
  • 1篇河南财经学院
  • 1篇解放军信息工...
  • 1篇郑州大学
  • 1篇中山大学
  • 1篇郑州师范学院
  • 1篇河南省科学技...
  • 1篇凹凸科技(中...

作者

  • 37篇赵晓焱
  • 13篇袁培燕
  • 10篇张俊娜
  • 7篇张俊娜
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  • 2篇李思嘉
  • 2篇张会芝
  • 2篇李功丽
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  • 1篇孟慧丽
  • 1篇刘慧
  • 1篇张志军
  • 1篇刘尚旺

传媒

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  • 4篇计算机应用
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  • 1篇山东大学学报...
  • 1篇物联网学报
  • 1篇计算机教育

年份

  • 10篇2024
  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2020
  • 1篇2018
  • 1篇2015
  • 8篇2014
  • 2篇2013
  • 6篇2012
  • 1篇2010
  • 2篇2009
  • 2篇2008
37 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种基于对策论的多Agent协作方法被引量:2
2013年
针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务协作模型,该模型至少存在一个纯策略Nash平衡解.给出了一种任务协作方法,该方法中Agent能够根据自身的局部信息进行行为选择,并利用虚拟行动学习方法确保Agent快速学习到一个纯策略Nash平衡,仿真实验结果表明该方法与Chapman和刘的方法同等有效.
陶雪丽赵晓焱李思嘉
关键词:MAS对策论NASH均衡
基于时延和能耗约束的感知数据协作卸载策略研究
2023年
研究了物联网感知数据边缘卸载问题,即多个边缘节点相互协作,将原本需要发送给云中心的感知数据全部或部分卸载,以保护数据隐私与提升用户体验。在协作卸载过程中,感知数据传输以及边缘节点之间的信息交互会消耗系统资源,产生协作代价。如何在保持较低协作代价的基础上提高感知数据的卸载比例是一个具有挑战性的问题。首先,将该问题表述为一个满足网络时延和系统能耗约束的感知数据卸载比例和协作规模联合优化问题。其次,提出了一种基于约束投影和变量分裂的分布式交替方向乘子法(ADMM,alternating direction method of multipliers)进行求解。最后,使用MATLAB进行仿真实验,数值结果表明,与分布式优化算法(DOA,distributed optimization algorithm)、公平合作算法(FCA,fairness cooperation algorithm)和多子任务到多服务器卸载方案(MTMS,multi-subtasks-to-multi-servers offloading scheme)相比,所提方法在网络时延和能耗上均有较大优化。
袁培燕邵赛珂魏然张俊娜张俊娜
关键词:系统能耗网络时延
一种基于DQN的去中心化优先级卸载策略
2024年
边缘计算(EC)可在网络边缘为用户提供低延迟、高响应的服务。因此,资源利用率高、时延低的任务卸载策略成为研究的热门方向。但大部分现有的任务卸载研究是基于中心化的架构,通过中心化设施制定卸载策略并进行资源调度,容易受到单点故障的影响,且会产生较多的能耗和较高的时延。针对以上问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的去中心化优先级(DP-DQN)卸载策略。首先,设置通信矩阵模拟现实中边缘服务器有限的通信状态;其次,通过对任务设定优先级,使任务可以在不同边缘服务器之间跳转,保证各边缘服务器均可以自主制定卸载策略,完成任务卸载的去中心化;最后,根据任务的跳转次数为任务分配更多的计算资源,提高资源利用效率和优化效果。为了验证所提策略的有效性,针对不同DQN下参数的收敛性能进行了研究对比,实验结果表明,在不同测试情景下,DP-DQN的性能均优于本地算法、完全贪婪算法和多目标任务卸载算法,性能可提升约11%~19%。
张俊娜张俊娜赵晓焱赵晓焱
关键词:资源分配去中心化
密码学与网络安全精品课程建设与实践
2022年
在当前精品课程建设的背景下,针对密码学与网络安全课程特点以及“两性一度”的课程评价标准,提出层次化的课程教学目标,强调以学生为主体进行教学组织,并设计具有挑战性的项目式创新训练,以有效培养学生的自主学习能力、创新能力以及团队沟通和协作能力,实现从课程内容建设到学生能力培养的核心目标转变。
李功丽赵晓焱张恩
关键词:精品课程
Turbo码的应用被引量:1
2009年
Turbo码是一种性能优异的纠错编码方式,已引起广大学者的高度重视。文中介绍了Turbo码的原理,分析了Turbo码的关键技术,简单介绍了Turbo码和其它技术的结合,以及Turbo码在通信中的应用,并介绍了一些需要解决的问题。
谢自梅赵晓焱
关键词:TURBO码交织器迭代译码
基于H.323协议的视频会议系统被引量:1
2014年
视频会议系统是一种基于分组交换网络的多媒体通讯系统,针对多媒体网络通讯的特点,分析了基于H.323协议的开源项目OpenH323,提出了一种面向对象的系统架构,对系统中的对象做了详细的介绍,并给出了终端和多点控制单元(MCU)的详细实现过程。
赵晓焱张会芝
关键词:多点控制单元
一种联合时延和能耗的依赖性任务卸载方法被引量:2
2023年
边缘计算通过在靠近用户的网络边缘侧部署计算和存储资源,使用户可将高延迟、高耗能应用程序卸载到网络边缘侧执行,从而降低应用延迟和本地能耗.已有的卸载研究通常假设卸载的任务之间相互独立,且边缘服务器缓存有执行任务所需的所有服务.然而,在真实场景中,任务之间往往存在依赖关系,且边缘服务器因其有限的存储资源只能缓存有限的服务.为此,提出一种在边缘服务器计算资源和服务缓存有限的约束下,权衡时延和能耗(即成本)的依赖性任务卸载方法.首先,松弛研究问题中的约束将其转换为凸优化问题;采用凸优化工具求最优解,并用解计算卸载任务的优先级.然后,按照优先级将任务卸载到成本最小的边缘服务器,若多个依赖任务卸载到不同的边缘服务器,为了使总成本最小,则采用改进粒子群算法求解边缘服务器的最佳传输功率.最后,为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验.实验结果表明,所提方法与其他方法相比能够降低总成本8%~23%.
张俊娜张俊娜陈家伟赵晓焱赵晓焱袁培燕
关键词:改进粒子群优化
序信息系统的贴近度及属性约简算法被引量:4
2014年
在基于优势关系的序信息系统中,定义了对象在不同属性集下优势类的贴近度,并基于对象优势类的贴近度提出了属性集之间的贴近度。针对基于优势关系的序信息系统提出了基于贴近度的属性约简启发式算法,通过实例对该算法的有效性进行了检验。结果显示,该算法能有效得到优势关系下信息系统的属性约简,为基于优势关系的序信息系统的知识发现提供了理论基础。
孟慧丽赵晓焱徐久成
关键词:序信息系统贴近度属性约简
支持H.323和RTSP协议的双模终端
2010年
随着网络技术及多媒体压缩技术的长足进步,提出了基于分组交换网络的视频会议系统.传统视频会议系统中H.323终端不具有扩展性,而MCU的接入能力有限,极大地限制了参与会议的人数.通过对H.323系统及RTSP协议的研究,提出了可扩展的双模终端.系统采用应用层组播技术,以流媒体接入方式改进了H.323终端,实现了终端的扩展,提高了接入终端数量,促进了视频会议系统的发展.
赵晓焱袁泽明张凡
关键词:H.323RTSP应用层组播
一种联合边缘服务器部署与服务放置的方法
2024年
边缘计算(EC)在靠近用户的网络边缘部署边缘服务器(ES),并将服务放置在ES上,从而可以满足用户的服务需求。独立研究ES部署和服务放置问题的成果已有很多,但两者存在高度耦合关系。考虑到EC系统的收益,有必要提供付费服务,使得EC系统处理用户服务请求时会获得相应收入。同时,EC系统处理用户服务请求时会产生时延和能耗成本,为了最大化EC系统的收益,在用户服务请求和服务价格不同的约束下,需要合适的服务放置方案来提高EC系统的收益。为此,在ES与基站之间的位置关系、ES部署和服务放置之间的耦合关系、服务副本数和服务价格等约束下,提出一种包括改进的k-means算法和多智能体强化学习算法的两步方法,使EC系统的收益最大化。首先,构建一个联合ES部署和服务放置模型,其中ES部署明确考虑了基站之间的位置关系,服务放置明确考虑了ES部署的位置,以及不同的服务请求和价格;然后,基于基站的位置关系和基站的服务请求负载,通过带约束的k-means算法,在不同约束条件下分别确定最佳的ES部署位置以及ES的协作域;最后,以最大化EC系统收益为目标,通过多智能体强化学习算法在ES上放置服务。实验结果表明,与对比方法相比,所提方法能够提高收益7%~23%。
张俊娜张俊娜陈家伟赵晓焱赵晓焱
关键词:K-MEANS聚类算法
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