基于视频数据和传递熵的鱼群信息传递网络构建
第３１卷第７期２０１４年７月
控制理论与应用
ＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
Ｖｂｌ－３１Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２０１４
ＤＯＩ：１０．７６４１／ＣＴＡ．２０１４．４０１８１基于视频数据和传递熵的鱼群信息传递网络构建
刘康生１，卢焕达１，２＋，于欣２（１．浙江大学数学系，浙江杭州３１００２７；２．浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院，浙江宁波３１５１００）摘要：鱼群中的个体如何通过信息传递从而达到一致的群体运动状态，至今还没有刻画这一现象的统一数学模型．本文阐述了一种利用视频数据和传递熵构建鱼群中个体间信息传递网络的方法．首先用实验获取斑马鱼集群的视频数据，并采用计算机视觉跟踪的方法获取鱼群中每个个体的位置和运动速度，然后利用传递熵计算个体两两之间的信息传递关系，在此基础上构建了鱼群信息传递网络．通过网络分析，揭示了鱼群中个体间的信息交互个数与信息传播速度之间的关系，进一步发现了鱼群信息传递网络中的频繁子结构．本文提供了一种利用探测时间序列间因果关系建立鱼群信息传递网络的方法，为鱼群信息传递研究提供了～种新的思路．关键词：系统建模：集群行为；信息传递网络；频繁子图中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：Ａ
Ｍｏｄｅｌｉｎｇｆ．０ｒｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｎｅｔｗｏｒｋｏｆｆｉｓｈ
ｓｃｈｏｏｌｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｖｉｄｅｏｄａｔａａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｅｎｔｒｏｐｙ
ＬＩＵＫａｎｇ—ｓｈｅｎｇＩ，ＬＵＨｕａｎ—ｄａＩ，２ｔ，ＹＵＸｉｎ２（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＺｈｅＪｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ
Ｚｈｅｊｉａｎｇ３１００２７，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｉｎｇｂｏＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ＺｈｅＪｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＮｉｎｇｂｏＺｈｅＪｉａｎｇ３１５１００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＦｏｒｈｏｗｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｏｆｆｉｓｈｓｃｈｏｏｌａｃｈｉｅｖｅｔｈｅＣｏｈｅｒｅｎｔｌｏｃｏｍｏｔｏｒｙｓｔａｔｕｓｖｉａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒ，ｔｈｅｒｅｉｓｓｔｉｌｌｎｏｕｎｉｆｉｅｄｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｐａｐｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｓａｍｅｔｈｏｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｎｅｔｗｏｒｋｏｆｆｉｓｈｓｃｈｏｏｌｂａｓｅｄＯｉｌｖｉｄｅｏｄａｔａａｎｄｔｒａｎｓｆｅｒｅｎｔｒｏｐｙ．Ｗｅｆｉｒｓｔｏｂｔａｉｎｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｂｅｈａｖｉｏｒｖｉｄｅｏｏｆｚｅｂｒａｆｉｓｈｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉ—
ｍｅｎｔｓａｎｄｇｅｔｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙｏｆｅａｃｈｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｕｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｎｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｔｒａｎｓｆｅｒｅｎｔｒｏｐｙｂｅｔｗｅｅｎａｎｙｔｗｏｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ｆｉｎａｌｌｙｂｕｉｌｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａ—ｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｎｄｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｉｓｒｅｖｅａｌｅｄａｎｄｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｔｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓ．Ｗｅｐｒｏｖｉｄｅａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｆｉｓｈｓｃｈｏｏｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｂｙｍｏｄｅｌｉｎｇｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃａｕｓａｌｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｉｎｇ；ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｂｅｈａｖｉｏｒ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｒｅｑｕｅｎｔｓｕｂｇｒａｐｈ
１引言（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）集群行为是鱼类的重要行为之一．地球上，有超过一万种鱼类，在它们的生命活动过程中会有集群现象，以集群的状态进行栖息，逃避敌害，或以群体状态进行洄游（生殖洄游、索饵洄游、越冬洄游等）．鱼类通过各种传感器官感知环境，处理信息并对各种内部和外部刺激作出反应．甚至是没有视觉的洞穴鱼也能通过侧线感知周围的环境【１１．同时，鱼群中个体间的信息传递对于群体保持一致性和应对复杂环境起了非常重要的作用．Ｒａｄａｋｏｖ［２ｌ通过外部刺激惊吓银汉鱼群，观测发现靠近刺激源的鱼首先改变运动方向远离刺激源，然后再引起这些鱼邻近的鱼发生方向改变，从
而产生了有趣的闪耀波现象．Ｇｅｒｌｏｔｔｏ等【３ｌ在秘鲁水域观察到鲲鱼被海狮攻击时，几千条个体瞬时“回转滚动”引起的闪耀波以７．４５ｍ／ｓ的速度穿越整个群体，鱼群迅速调整运动方向，而鲲鱼的平均游泳速度仅仅是０．３ｍ／ｓ．Ｓｕｍｐｔｅｒ［４］把鱼群中的信息传递过程看成
是某种形式的正反馈：１个个体发现了食物，第２个个体游向第１个个体，然后第３个又游向第２个等等．这些现象说明，鱼群为了保持群体运动一致和应对复杂环境不仅需要自身获取信息，而且需要从周围邻居处获取信息，并且改变自己的运动方向．鱼群中的个体如何通过从局部的其他个体处获取运动方向信息并改变自己的运动方向，最终达到一致的群体运动方向，
收稿日期：２０１４—０３—０７；录用日期：２０１４—０５—０８．十通信作者．Ｅ—ｍａｉｌ：ｈｕａｎｄａｉｕ＠１６３．ｃｏｍ；Ｔｅｌ．：＋８６５７４—８８１３００７５．
基金项目：国家自然科学基金资助项目（１１２３１００７，３１２０１４４６）；浙江省自然科学基金资助项目（Ｙ６１１０７５１，ＬＱｌ２Ｃ２０００６）
万方数据第７期刘康生等：基于视频数据和传递熵的鱼群信息传递网络构建８５９即为鱼群的信息传递问题．已有许多模型研究了鱼群中的信息传递现象，分为模型仿真［５—９】和实证研究［１０＿１３１两大类．例如：Ｍｉｌｌｅｒ等【８］用模型仿真的方法研究了如何用几条简单的信息传递规则产生复杂的鱼群行为；Ｆｒａｎｋｓ等【１３１用实验方法研究了古比鱼群在捕食过程中的信息传递机制，包括鱼群中的个体从何处参考运动方向和信息传递发生的作用范围．但是，上述研究通常是通过模型仿真或视频跟踪技术提取群体的运动特征后，分析这些运动特征相互之间的关系（如转角与邻居间的相对位置、被捕食者相对于掠食者的平均角度１１４１等）来研究信息传递机制，这些方法存在的主要问题是缺乏表示空间拓扑关系的数学方法，仅能挖掘观测数据之间的相关性，而对揭示隐藏在这些运动特征参数背后的机理（如信息在向其邻居传递过程中是否存在着某种最优方式或不变性）缺乏足够的描述手段，对鱼群信息传递中的局部交互特征也缺乏足够的了解．针对上述问题，国内外学者近年来结合社会网络分析（ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＮＡ）对群体运动和信息传递机制进行了研究【１５＿１７１．社会网络分析技术是建立在图论和概率统计基础上的定量分析方法．该方法起源于物理学中的适应性网络，通过研究网络关系，有助于把个体问关系、“微观”网络与大规模的社会系统的“宏观”结构结合起来．社会网络分析技术的引入有助于刻画鱼群信息传递中的复杂的空间耦合关系，己取得了一些结果．如：Ｄａｒｒｅｎ等【１８１通过建立古比鱼的社会网络，发现古比鱼社会网络中存在有趣的小世界（ｓｍａｌｌｗｏｒｌｄ）现象，即在网络节点之间的平均距离都很小，但网络的聚集程度很高．Ｃｏｌｅｉｎｇ［１９１用社会网络分析方法研究了大象群体的社会结构．Ｐｅｒｒｅａｕｌｔ［２０】建立了一种从独立的少量抽样观测数据建立动物社会网络的方法．同时，许多研究也表明社会网络结构会影响群体行为【２１．２３１，反过来群体行为也会影响社会网络结构［２４】．但是，利用社会网络分析技术的前提是建立合理的网络拓扑结构，在已有研究中，为了建模方便往往牺牲时间尺度上的信息，而把时间尺度上的特性只能转化为某种聚集特征（如某段时间内的平均交互次数等），这往往会丢失很多信息，而且这些聚集特征跟时间采样窗口大小有关，从而导致严重的信息失真问题［２５１．本文提出了一种基于传递熵的鱼群信息传递网络建模方法，传递熵可以用来探测两个时间序列间的非线性因果关系，因而最大可能地保留群体运动的时序特征．文章首先通过视频跟踪方法获取鱼群中每条鱼的运动轨迹，把每条鱼在一段时间内的运动看成时间序列，通过计算两个时间序列间的传递熵，建立鱼群中个体两两之间的传递熵矩阵；其次选取合理的传递熵阈值，建立鱼群信息传递网络：最后用网络分析的方法确定了鱼群信息传递中的邻居个数，以及邻居个数与信息传递速度之间的关系，并用频繁子图挖掘方法得到了鱼群信息传递网络中最容易出现的子结构．
２模型和方法（Ｍｏｄｅｌｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓ）
２．１数据获取和前期处理（Ｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄ
ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）为了通过数据实证研究鱼群的信息传递问题，把８条斑马鱼（ｚｅｂｒａｆｉｓｈ）置于直径为９０ｃｍ的圆形塑料鱼池中，并把鱼池底部的水深控制在２ｃｍ左右（为了把斑马鱼群的运动看成是二维运动），然后在鱼池上方安装工业相机采集斑马鱼群运动视频数据（分辨率：１０２４×７６８，帧率：１５帧／ｓ），再按图１所示流程对数据进行前期处理．首先对原始图像（图１（ａ））进行过滤、去噪，并把其转化为二值化图像（图ｌ（ｂ）），其次通过连通区分析得到每条鱼的坐标（图１（ｃ）），最后用匈牙利算法［２６１匹配前一帧和后一帧中的鱼得到每条鱼的运动轨迹（图ｌ（ｄ））．通过以上数据前期处理方法，得到任意时刻ｔ时第ｉ条鱼的位置群和速度谚．
Ｌ一
厂１厂１
Ｌ—Ｌ—
ｉｃ）ｄ忉ｉｌ盘测Ｌ由礅坏图１鱼群运动数据获取过程示意图Ｆｉｇ．１ＴｈｅＰｒｏｃｅｓｓｏｆｆｉｓｈｓｃｈｏｏｌｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ２．２信息传递熵（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｅｎｔｒｏｐｙ）
在以往的研究中，已经提出了许多方法用于刻画两个变量间的相互作用，女ＮＧｒａｎｇｅｒ因果关系、互信息、相关系数、协相关系数等．但是，ＧｒａｎｇｅｒｌＮ果关系及其相关的方法的一个缺点就是，假设系统之间的关系是线性的．从信息论的角度，利用互信息可以处理
万方数据
工作单1 组建点到点的光传输网-答案
工作单1 组建点到点的光传输网一、资讯1. 模拟信号数字化的方法是__PCM___，即脉冲编码调制，三个步骤是__抽样__、__量化__、_编码 。
2. PCM 用__8__bit 表示一路话音，采样频率是_8000次/s__，一路话音的速率是_64kbps_。
3. PCM30/32一帧有__32__个时隙，其中_30__个时隙用于传输话音，帧频率是_8000帧/s__，帧周期是__125us _，每个时隙的时间是_3.9us__，帧速率是_2.048Mbit/s__。
4. 什么是数字复接？什么是PDH ？PDH 是如何实现数字复接的？数字通信网中，为了扩大传输容量、提高传输效率，往往需要把若干个低速数字信号合并成一路高速信号，然后通过高速信道进行传输。
数字复接就是实现这种目的的专门技术。
PDH: 准同步数字体系，待复接的各支路信号时钟由各自主机提供（异源信号），需要进行码速调整，使各支路的信号同步。
光传输网络组建和管理维护5.PDH有何缺点？（1）接口方面----与设备互联有关电接口方面：PDH具有多种电接口规范，有欧洲系列、北美系列和日本系列标准，我国采用的是欧洲系列标准。
由于不存在世界性标准，因此无法实现多厂家互连互通。
光接口方面：和电接口一样，PDH在光接口方面也没有世界性标准的光接口规范。
各厂家在进行线路编码时，为完成不同的线路监控功能，在信息码后加上不同的冗余码，导致不同厂家同一速率等级的光接口码型和速率也不一样，无法实现多厂家互连互通。
这样在同一传输路线两端必须采用同一厂家的设备，给组网、管理及网络互联带来困难。
（2）复用方式PDH采用异步复用方式通过码速调整（塞入bit）匹配和容纳信号时钟的偏差低速信号在高速信号中的位置无规律性从高速信号插/分低速信号要一级一级进行复用/解复用增加了信号的损伤，不利于大容量传输（3）运行维护方面(OAM)——决定设备维护成本PDH信号的帧结构中用于运行维护工作OAM的开销字节不多，要通过增加冗余码来完成线路性能监控功能。
以鱼为主题的层次网络模型
以鱼为主题的层次网络模型疏散研究主要是针对突发状况时疏散个体从事发地紧急撤离至出口的过程，人员疏散仿真是其中极为重要的部分，需要研究外部环境和内部属性对人运动规律的影响。
目前国内外所用到的研究方法主要分为宏观上路径规划、优化疏散时间等全局目标值，微观上仿真人群行为，将人作为智能体，使其具有特征属性、思维能力和对环境的反应能力。
由于宏观上忽略了疏散个体的差异性，微观上又在把控系统全局上有缺陷。
因此，在实际应用中迫切需要将宏观微观相结合的仿真方法。
目前将仿生演化算法应用在复杂的大型建筑物内人员疏散问题的研究并不多，尤其是人工鱼群算法(afsa)起步较晚并且属于连续解域寻优，鲜有用于疏散建模。
考虑到人工鱼群算法具有较快的收敛速度，既可兼顾全局性路径选择，又可模拟微观个体行为选择，所以对人工鱼群算法在疏散问题上的研究具有非常重要的现实意义。
人工鱼群算法(artificialfishswarmalgorithm，afsa)是由我国学者李晓磊等人在2002年模仿鱼类行为特点提出的一种基于动物自治体的优化策略。
该算法的基本思想来源于在自然界的一片水域中，鱼群寻找食物的过程。
鱼儿在觅食的时候依靠视觉和嗅觉判断食物的浓度，根据食物浓度判断来源并定位，鱼类聚集最多的地方一般就是这片水域中食物浓度最为丰富的地方；根据鱼类的这个特点构造人工鱼，模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为，通过人工鱼群在虚拟水域中游动实现寻优。
人工鱼群算法是一种群智能多点并行搜索优化算法，寻优速度快。
该算法的主要特点是不需要了解问题的特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,有着较快的收敛速度,具有克服局部极值获得全局极值的能力。
虽然人工鱼群算法具有上述的种种优点，但是在将其应用到大型公共场所的疏散问题上，我们还应该要有更加细致的考虑。
现实中比较大规模的公共场所往往不止一个出入口，因此人员疏散过程是一个多重多层次多源多汇的现象，而传统人工鱼群算法的人工鱼群的感知范围都局限在智能体当前位置局部区域的信息，容易选择局部最优导致盲目兜转，并且公告板中的行为选择仅仅考虑代价过于单一。
人工鱼群算法ppt全
XX大学
汇报人：XX
目录
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1 引言
2 鱼群模式概论
3 鱼群算法的寻优原理
4 鱼群算法的实现
5 算法的收敛性分析
6 总结
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1
引言
在自然界中，多样的物种共同生活在一起，通过漫长的自然界的优胜劣汰，形成 了各自的觅食和生存方式。但是动物一般不具有人类复杂的逻辑思维和判断能力 的高级智能，它们只具有简单的行为能力，这些为人类解决问题的思路带来了不 少启发和鼓舞。动物行为具有以下的特点:
设人工鱼当前状态为Xi，探索当前邻域内的伙伴数目nf及中心位置Xc。
若 Yc / n f Y，i 表明伙伴中心有较多食物且不太拥挤，则朝伙伴的中心位置方向前进
一步，即
X t 1 i
Xti
Xc
X
t i
Xc Xti
Step Rand
否则，执行觅食行为。
追尾行为
• 追尾行为
鱼群在游动过程中，当其中一条鱼或几条鱼发现食物时，其邻近的伙伴会尾随
XV X XV X
Step Rand
其中Rand()函数为产生0到1之间的随机数；Step为步长
参数系统
人工鱼个体的状态可表示为向量
，其中
为欲
X寻 为V 优 目 X的 标变 函Vis量 数ua； 值l 人 ；Ra工 人nd鱼 工 当 鱼前 个所 体在 之位间置的的距食离物表浓示度为表示为
觅食行为
聚群行为
追尾行为
随机行为
鱼群算法在对以上四种行为进行评价后,自动选择合适的行为,从而形成了一种高 效快速的寻优策略。
鱼类群体运动的元胞自动机模型中的最小势能原理
6期
陆兴远等: 鱼类群体运动的元胞自动机模型中的最小势能原理
1423
会受到相邻个体的影响[11−12]. 群体中个体间交互协 同的思想为智能机器人集群的自动控制提供了理论 基础. 例如, Li 等受到生物系统的启发, 发明了群体 颗粒机器人. 虽然每个个体的运动是单一随机的运 动, 但通过整个群体的协同, 机器人群体可以朝着 指定的激励源方向移动[13], 雷斌受生物群体行为启 发. 应用仿生方法研究群体机器人的编队控制, 目 标搜索, 实现群体机器人间的协同控制[14].
视觉是动物的共性, 其对生物的群体行为和个 体决策有着重要的影响. 视觉影响个体感知周围环 境, 是个体获取信息的重要方式. 研究表明, 环境变 化、邻居数量和邻居行为等都会影响个体行为决策[19]. Ballerini 等研究发现个体在群体中与其他个体交流 时并不是与整个群体交流, 而是与其中的 6~7 个邻 居交流[20]. 本研究假设个体的视觉为有限且不变的 常值. 如图 1 所示, Ri 为个体的视觉距离; 以 θi 为 圆锥半角的圆锥体区域为个体的视角范围, 圆锥体 以外的区域为个体的盲区. 在本模型中, 个体只会 把在其视觉范围之内距离其最近的 N 个邻居作为 参考邻居, 而不是整个鱼群. 个体在选择参考邻居
在之前的研究中, 研究人员大多在二维的假设 条件下对群体运动进行研究, 鲜有在三维的条件下 研究群体运动, 这与真实的群体状态不符, 并且之 前的研究者提出的模型大多比较复杂. 本研究构建 了一个基于元胞自动机方法和最小势能原理的简洁 三维模型, 并通过数值模拟研究势能在鱼类群体中 运动决策和个体间相互协同的作用以及对鱼群在有 限空间中形成旋转运动状态的群体机制的影响.
基于AFDX的潜用水声传感器信息传输网络
系统 的通 信协 议栈 应该 保证 它所 分配 的带 宽 。
了 丽
无规整流量
即 ＡＤ Ｆ Ｘ能做 到使 每个 网络传 输请 求必 须得 到 服务 ， 且 最 大 的网络 传输 延迟 （ 被称 为 “ 到端 时 延 ” 必 也 端 ）
Ａ Ｄ Ａ ｉ ｉｓ ｕ －ｕ ｌｘＳ ｉ ｈｄ Ｅｈ ｒｅ Ｎ ｔｏｋ ． Ｆ Ｘ ｎ ｔｏｋ ａｄ ｉ ｕ ｒｎｅ ｃ ａ ｉ ｆ Ｆ Ｘ（ ｖ ｎｃ ｌｄ ｐｅ ｗｔ ｅ ｔｅｎ ｔ ｅ ｒ ） Ａ Ｄ ｅｗ ｒ ｎ ｔ ｇ ａ ｔ ｍｅｈ ｎ ｍ ｏ ｏ Ｆ ｌ ｃ ｗ ｓ ａ ｅ ｓ ｒａ ｔ ｅｃｐ ｂｌｙ ｆ ｘｍ ｌ ｖ ｔａ ｌ ｋ Ｖ ） ｎ ａ ｈｐｎ ， ｅｅｓ ｄｅ ． ｉａ ｙｏ ｅｅａ ｐｅｗ ｓ ｅｌ ｉ ａ ａｉｔ， ｏ ｅａ ｐｅ ｉｕ ｌ ｉ （ Ｌ ａｄ ｒ ｅｓａｉｇ ｗ ｒ ｔ ｉｄ Ｆｎ ｌ ｎ ｘ ｍ ｌ ａ ｍ ｉ ｒ ｒ ｎ ｔ ｕ ｌ
工 一对 多链 路 ， 但物 理上 很 多 路 Ｖ Ｌ共 用 １条 以太 网
链 路 ， 通 过交 换机 进行 交换 和 多播 。 并
虚拟链 路是 １ 概念 化 的 通信 对 象 ， 定 义 了 １ 个 被
个 逻辑 上 的单 向连 接 ， １ 源 到 １ 或 多个 目的 端 从 个 个
系统 ， 图 １所 示 。 如 按 照 Ａ Ｉ Ｃ ６ ａｔ Ｒ Ｎ ６ ４ ｐｒ７的规 定 ， Ａ 的取 值 以 ｍｓ Ｂ Ｇ
２ １ 虚 拟 链路 （ Ｌ 的定义 ． Ｖ ）
对 每条 Ｖ Ｌ定义 ： １ ）最 大 帧长度 为 Ｌ ； …
ＡＤ Ｆ Ｘ是 所 谓 的确定性 网络 ， 定 性 主要 是 指 时 确 间的 确定 性 ， 实 时性 。Ａ Ｄ 由端 系 统 ， 即 ＦＸ 交换 机 和 连 接链 路组 成 ， 时性 的性 能保 证机 制主 要右 端 系统 实 实现 ， 引进 虚 拟链 路 的概 念 ， 带 宽资 源 进 行 有 效 的 对 分隔 ， 实现 逻辑 大 的流 量隔 离 。 虚拟链 路 是从 数 据 源 通 过 多播 地 址 发 布 的 一 路 数 据 包 流 量 ， 在 逻 辑 上 类 似 于 Ａ Ｉ Ｃ ４ ９的 单 双 它 ＲＮ ２
无线视频通信中信道自适应差错控制策略的研究
1 基于反馈的信道自适应差错控制策略
由于无线信 道 的 信 号 衰 落 2 移动方式和移动节 点 本 身的位置等 影 响 # 无线信道误码率较高且变化 剧 烈# 很 难 为 其 建 立 一 个 标 准 的 模 型" 在很多研究 中# 只是理想化地将信道假想为一个差错的生成器 # 将 误 码率作为刻 画 无 线 信 道 的 主 要 参 数 " 本文也是 这样处理 " 首先 # 提出了信道自适应混合 +, -/ $ % &
收稿日期 ;! # # < = # > = " " ?修回日期 ;! # # < = # @ = ! > ’ 基金项目 ;国家自然科学基金重点项目 A 6 # B C ! # C # D ’
控制问题 G 其余两个问题才能得到有效的解决 ’ 为 了 处 理 多 媒 体 传 输 中 的 差 错 问 题G 已经提出
出一种基于反馈的信道自适应差错控制策略 ’ 根据反馈信号预测未来信道的状态 G 自适应地调整冗余信息值 G 优化无 线视频通信系统的传输效率G 使其在稳定性H 功率消耗和传输效率之间达到有效的折衷’ 仿真结果表明G 该方法能有 效地提高无线视频通信系统的传输效率 G 尤其在无线信道误码率变化剧烈的情况下 G 效果更加明显 ’ 关键词 ;视频编码 ?无线视频通信 ?差错控制 ?反馈控制 中图分类号 ;I " E J 文献标识码 ;K
应 用 网络中最恶 劣 的 条 件 设 计 " 但由于无线网络误 码率剧烈变化实时性强 # 冗余的数量会超乎想象 # 使 系统的传输效 $ % &的效率受到了限制并大 打 折 扣 # ( ) 率 大 大 降 低’ 闭环差错控制技术如自动重传请求 " 技术 # 则比 $ 并且在无线视频 * +, -. % &更 有 效 率 # 传输中得到了成功的应用 " 但是 # 损坏的数据帧的重 传 将 会引入额外 的 延 迟 # 这使其在实时会话或交互 服务中的使用受到限制 " 作为一种折衷 # 可以将 $ % & 限定重传的次数以满足 与 +, - 两种方法结合使用 #
【计算机应用研究】_科学数据库_期刊发文热词逐年推荐_20140724
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科研热词 数据挖掘 sql注入 频繁子图 量化压缩 遗传算法 资源描述框架 设计模式 规范化形式 网络爬虫 网络分析 统一资源定位符 线性delta链 索引结构 索引 知识发现 相似性搜索 生物数据存储模式 生物信息抽象 特征抽取 版本传递算法 渔情预测 正则表达式 模型映射 检索核 树型数据结构 标志 本体 最佳鉴别平面 智能评价 无监督模式 文档数据库 数据库备份 攻击检测 搜索引擎 序列比对 图特征 图查询 图同构 同构类 可拓数据挖掘 可扩展标记语言文档 可扩展标记语言 反向最近邻查询 印度洋大眼金枪鱼 动态映射规约计算 前缀节点 几何网络 内建域指定语言 关键词检索 关联规则 关系数据库 公交网络
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全栈式地理服务 保持结构 人脸识别 delta压缩 apriori算法
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2011年 科研热词 推荐指数 频繁项集 1 隐私保护 1 适应性 1 软件工程 1 语义模型 1 置信度 1 用户隐私 1 步态识别 1 步态能量图 1 模型映射 1 核函数 1 查询验证 1 查询效率 1 柔性软件思想 1 柔性web用户界面模型 1 构件 1 有监督的局部保留投影 1 文档重组 1 数据隐私 1 数据筛选 1 数据模型 1 数据库版权 1 数据外包 1 排序矩阵 1 张量分解 1 异构数据库 1 并发 1 属性分解 1 完全二维主成分分析 1 姿态流形 1 多线程 1 多时间粒度 1 外包数据库服务 1 图结构检索 1 图像检索 1 图像数据管理系统 1 可视化 1 动态重配置 1 加权完全二维主成分分析 1 加密 1 内存池 1 关联规则 1 关系数据库 1 偏序模式属性集有限闭包 1 偏序时态模式 1 偏序tfd集规范覆盖 1 候选项集 1 信息资源规划 1 信息共享 1 人脸识别 1 xml数据模型 1 gsql解析器 1