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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

2 篇 移动协同计算
1 篇 数据传输协议
1 篇 移动边缘计算
1 篇 移动资源聚合
1 篇 操作转换算法
1 篇 svg
1 篇 移动资源感知
1 篇 协作生态
1 篇 服务构件
1 篇 wap

机构

1 篇 河北经贸大学
1 篇 华南理工大学

作者

1 篇 周福香
1 篇 廖晓辉

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=移动协同计算"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

分布式的Map-based移动协同计算服务构件研究

分布式的Map-based移动协同计算服务构件研究

引用

作者：廖晓辉华南理工大学

学位级别：硕士

具备移动性的无线网络的发展推动了移动计算的进步，移动协同计算的出现是为了满足人们在移动状态下的跨地域的协作需求。对于移动协同计算的研究成果基本是基于对等网络的，考虑到移动通信技术的飞速进步，以及它具有的移动性能出众的... 详细信息

具备移动性的无线网络的发展推动了移动计算的进步，移动协同计算的出现是为了满足人们在移动状态下的跨地域的协作需求。对于移动协同计算的研究成果基本是基于对等网络的，考虑到移动通信技术的飞速进步，以及它具有的移动性能出众的特点，本文开创性地将移动通信网络作为网络承载，探讨了构建协同计算的相关问题，所设计的原型系统基于地图(MAP)建立协同计算应用，选用地图作为研究的具体应用场景，目的在于有了应用场景，方便在原型开发中发掘和探讨相关问题。原型用SVG(ScalableVector Graphics)标准描述地图数据，以WAP(wireless Application Protocol)作为连接和数据传输协议，构建以移动终端，代理网关，Internet数据及内容服务器为组成成员的分布式协作系统：分布式的Map-based移动协同系统(Distributed Map-basedMobile Cooperative System，DMMCS)。本文的主要贡献在于提出了基于移动通信网络的协同计算系统的结构和功能模型，讨论了移动通信网络作为移动协同计算承载的适用性，在原型系统的设计过程中得出的解决基于地图的协作并发性的操作转换算法，协作交互原语，提高系统性能的策略，智能化协作构件的设计思想，构建协作生态系统的思想等等，都具有借鉴意义。为了使设计的复用性更高，在DMMCS的设计和开发中还应用了构件化的思想。

关键词：移动协同计算 SVG WAP 数据传输协议操作转换算法服务构件协作生态

来源：评论

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移动边缘资源的动态感知与协同聚合研究

移动边缘资源的动态感知与协同聚合研究

引用

作者：周福香河北经贸大学

学位级别：硕士

随着移动互联网络的迅猛发展,移动基础设备越来越完备,移动设备的计算能力、存储能力、信息响应能力及安全防护能力等也越来越强,随之移动边缘资源越来越丰富。为实现移动边缘资源的充分利用及移动服务的及时有效处理,移动边缘计算(MEC... 详细信息

随着移动互联网络的迅猛发展,移动基础设备越来越完备,移动设备的计算能力、存储能力、信息响应能力及安全防护能力等也越来越强,随之移动边缘资源越来越丰富。为实现移动边缘资源的充分利用及移动服务的及时有效处理,移动边缘计算(MEC)应运而生。但移动网络的动态性、无序性和局部性等特征导致获取的移动边缘网络资源管理困难、移动业务处理时延长、资源利用率不高的问题依旧存在。为此,如何解决移动边缘网络资源管理难,实现移动边缘计算平衡网络负载、降低移动网络业务处理时延、提高移动边缘资源利用率的效果的问题,成为了学术界重点关注之一。本文从移动边缘的感知与聚合角度出发,就移动边缘资源的动态感知与协同聚合进行了深入研究,旨在实现移动边缘资源的动态协作管理,便利资源的协同调度与共享,提高移动边缘资源利用率,尽可能的减小移动业务处理时延。文章研究重点如下:(1)针对现有移动边缘资源感知技术大多是以任务为中心,移动用户的显性需求为资源搜索依据,缺乏以移动用户为中心,隐式需求为资源搜索依据的资源感知模型的现象,构建移动边缘资源动态感知模型。该模型以服务对象为中心,对用户隐式需求进行分析提出。研究内容主要为资源感知中资源描述与预聚合两部分。首先对需求资源特征进行了分析,阐述了资源表达形式;随后描述隐式需求分析过程,并提出多情景层次分析法作为资源预聚合中资源择优选择依据。最后引用案例验证:相较于一般出现即感知存储/预留的资源感知技术,以用户为中心的资源感知技术不仅不会影响资源感知的效率,同时在一定程度上降低移动网络服务时延的效用。(2)针对移动边缘资源移动性强,资源失效现象频发,影响移动网络业务执行的问题。本文构建了基于MEC感知的资源协同聚合模型。研究首先结合资源按需聚合与资源预测聚合技术,提出了基于MEC感知的资源协同聚合策略,同时融合资源层次化和虚拟化技术,构建了基于MEC感知的资源聚合策略的体系框架。然后对几个重要资源元素进行了定义,并描述了资源协同聚合模型构建过程。最后通过模拟实验验证了该模型能够便利资源的调度与共享,减小移动业务处理时延。(3)基于前述内容构建移动服务平台资源聚合子系统原型,进一步对移动边缘资源动态感知与协同聚合模型进行验证。根据理论内容设计平台功能结构,分析平台功能流程与相关参数,将文中提出的模型算法嵌入到平台中,结合虚拟移动设备平台实现模型的工程验证。最后通过工程子系统与移动虚拟平台实验验证了本文所提出模型在一定程度上达到了减少网络服务处理延迟,提高网络资源利用率的目的。

关键词：移动边缘计算移动资源感知移动资源聚合移动协同计算

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