
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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)前在移動(dòng)環(huán)境中節(jié)點(diǎn)資源受限和遠(yuǎn)距離資源共享問(wèn)題研究不足,成為移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)難點(diǎn)。并延伸到智能車(chē)聯(lián)網(wǎng)中,針對(duì)多用戶(hù)請(qǐng)求大量數(shù)據(jù)資源傳輸不穩(wěn)定性時(shí),研究如何增強(qiáng)移動(dòng)車(chē)輛間連通性讓其有效完成數(shù)據(jù)傳輸和實(shí)時(shí)共享網(wǎng)絡(luò)資源,快速穩(wěn)定地滿(mǎn)足客戶(hù)大數(shù)據(jù)資源請(qǐng)求成為車(chē)聯(lián)網(wǎng)中VANETs研究難題。
本文首先針對(duì)節(jié)點(diǎn)資源受限問(wèn)題采取增強(qiáng)移動(dòng)端連通性讓移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)聚合傳輸,提出CCAN算法。研究如何讓節(jié)點(diǎn)資源有限的移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)解決信息遠(yuǎn)距離高效傳輸
2、?;谠聘采w聚合網(wǎng)的移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)依賴(lài)于現(xiàn)有各移動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間聚合,選擇最優(yōu)路徑傳輸數(shù)據(jù)和信息交互,對(duì)遠(yuǎn)距離傳輸基于CCAN最佳傳輸路徑采取資源快速穩(wěn)定分配(C-RFSD算法)。
其次在CCAN環(huán)境中車(chē)輛節(jié)點(diǎn)移動(dòng)情況下本文提出集合覆蓋最大流算法(SCMF),利用集合覆蓋作為資源分配問(wèn)題的動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型,并分析最優(yōu)化隨機(jī)需求模型,進(jìn)一步優(yōu)化了信息資源共享和數(shù)據(jù)傳輸。保證車(chē)輛與AP節(jié)點(diǎn)及車(chē)輛之間信息交互以最大流效率傳輸,解決信息交互過(guò)程中持
3、續(xù)為車(chē)輛提供穩(wěn)定服務(wù)。
最后無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)技術(shù)搭配云計(jì)算下兩大虛擬應(yīng)用,桌面云和云桌面,它們的共性主要以虛擬化技術(shù)為核心。采用集中部署,改變了過(guò)去獨(dú)立、冗散的桌面系統(tǒng)環(huán)境。通過(guò)云服務(wù)器集群、融合桌面客戶(hù)端以及桌面管理平臺(tái)一體的一站式融合桌面云架構(gòu),采用Citrix解決桌面虛擬化方案,幫助客戶(hù)構(gòu)建統(tǒng)一私有桌面應(yīng)用云平臺(tái),極大地提高了桌面的靈活性和運(yùn)維效率。
通過(guò)大量模擬和仿真驗(yàn)證本文方法指標(biāo)精確性及算法合理性,并與其他方法
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