隨著科技技術的發展，數據呈現幾何級的增長，面對這個情況傳統存儲服務無法滿足復雜數據慢慢地暴露出來，傳統的存儲計算服務不僅浪費著極大的資源，還對于環境有著極大的不利影響。在這個大環境下云計算應勢而生。本論文將針對目前的存儲服務無法滿足復雜數據的問題，研究云存儲中的任務調度技術。通過與Hadoop平臺結合的試驗對于現有的三種算法進行算法的實現過程的研究以及結果的對比。
標簽： Hadoop 云計算 算法研究
上傳時間： 2013-10-14
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隨著GPS、GALILEO、GLONASS以及我國北斗導航定位系統的不斷發展，基于多星座下的GNSS接收機自主完好性監測算法也已被國內外學者廣泛研究。本文首先介紹了接收機自主完好性監測（RAIM）算法的原理，然后分別對單星座、多星座組合下的RAIM算法進行了研究和仿真，圖形化和數據化的仿真結果充分證明了多星座組合下的完好性監測性能優于單星座下完好性監測性能。
標簽： GNSS 接收機 監測 算法研究
上傳時間： 2013-11-11
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傳統的基于位置信息的服務（LBS）的隱私保護需要LBS提供者（簡稱LSP）與用戶之間通過第三方作為中介來進行信息交換，但這種模式極易遭到攻擊者攻擊。為此提出一種基于K-匿名機制的隱形空間算法KABSCA（k-anonymity based spatial cloaking algorithm ），通過移動設備獨立建立一個分布式網絡直接與LSP通訊進而避免了第三方的安全威脅。仿真實驗顯示:使用這種算法，用戶可以享受到高質量的信息服務以及高度的隱私保護。
標簽： hoc LBS 移動Ad 環境
上傳時間： 2013-11-06
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由于電子對抗技術的飛速發展，低頻段電子干擾設備已經非常完善，低頻段主動雷達的工作效能相應地大幅度降低。為了提高雷達系統的抗干擾能力，通過對國內外雷達技術發展趨勢的研究，以及影響雷達系統抗干擾能力主要因素的分析，說明了采用更高頻段的雷達導引頭技術發展的重要性。以W波段雷達導引頭技術發展及應用為前提，對其中需要解決的關鍵技術進行了分解，論述了W波段雷達導引頭的基本實現方案、關鍵技術解決途徑，得出W波段雷達導引頭技術發展具有策略上的必要性和技術上的可行性的結論。
標簽： W波段 雷達導引頭 技術分析
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：mikesering
使用ABI Cloud Mask算法，結合多種基礎的表數據，對MTSAT-1R衛星圖像進行了云掩膜分類。將衛星圖像中的像素成功分為了4類：“晴空”“似晴空”“似云”“云” 。實驗結果表明，本掩膜計算方便，達到了進一步計算下一步數據的要求。
標簽： MTSAT 衛星數據 掩膜 閾值
上傳時間： 2013-10-19
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一篇不錯的傳感網絡定位算法文章
標簽： 精確度 傳感器網絡 定位算法 覆蓋率
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：zhangdebiao
為提高農產品追溯效率、降低農產品跟蹤、監控成本，通過對現有農產品生產、定位、跟蹤、監控、銷售等全過程進行了分析，給出了一種基于RFID農產品可追溯系統的物聯網設計方案。重點分析了標簽的唯一編碼方案、RFID防碰撞算法和RFID數據采集過濾算法，最后對RFID數據采集進行了仿真與實現。應用結果表明對提高農產品追溯效率、降低農產品跟蹤、監控成本有較明顯的效果。
標簽： 物聯網 農產品 關鍵算法
上傳時間： 2013-10-23
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文中詳細地介紹了正交投影子空間跟蹤算法（OPAST），它是一種基于最優化問題的方法，保證了每次迭代時權向量的正交性，并具有和PAST算法一樣的線性復雜度，以及與自然冪法（NP）一樣的全局收斂性。然而將其應用于盲多用戶檢測時，在迭代一定次數后，會出現誤碼率突然增大現象，這就導致了算法性能的下降，為了解決這一問題，文中提出一種方法，并通過仿真結果，證明它是行之有效的。
標簽： OPAST 算法 多用戶檢測 中的應用
上傳時間： 2014-11-11
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基于信號到達角度（AOA）的定位算法是一種常見的無線傳感器網絡節點自定位算法，算法通信開銷低，定位精度較高。由于各種原因，估測的多個節點位置可能存在不可靠位置，提出了一種改進的基于信號到達角的定位方法，通過過濾誤差較大的估計位置，來提高定位的精度。仿真結果表明，本文提出的改進算法很好地提高了定位精度。
標簽： AOA 無線傳感器網絡 改進算法 節點定位
上傳時間： 2013-12-19
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文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程，結合傳統的 PID控制算法，形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點，優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數，實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
標簽： PID BP神經網絡 算法 控制器
上傳時間： 2013-10-08
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