传统边缘分布式存储系统中网络配置繁琐，优化网络所需的网络状态信息测量操作开销大，当终端设备对数据存储和检索的业务需求处于高峰时，经常会导致网络链路负载过重从而影响数据转发传输的性能，此外，现有分布式存储系统在进行数据的存储节点选择时只考虑了节点剩余存储空间的单一因素，没有考虑网络状态和节点自身负载对系统存储性能的影响。为解决上述问题，文中设计和实现了一种基于软件定义网络（SDN，software defined network）和无人机辅助的边缘分布式存储系统，利用SDN技术测量网络状态、网络节点自身负载和存储节点负载状态信息，通过无人机移动节点飞行到重负载网络节点的上方进行分流以平衡各条链路的流量负载；对于重负载网络节点和存储节点的选择，文中提出一种基于多属性决策模型综合考虑网络状态和节点自身负载状态的节点选择算法，选择出重负载网络节点和合适的存储节点，然后通过无人机的位置部署，实现网络链路流量的分流，平衡网络链路的流量负载。经实验测试，在无线Mesh网络拓扑中，文中提出的无线边缘分布式存储系统的存储性能优于现有的边缘分布式存储系统，存储时间明显缩短，在增加流量负载的情况下依然可以保持良好的存储性能，具有良好的负载均衡性能。
针对城市道路中十字交叉路口处车辆拥堵、排队等待的问题,在C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)车载通信系统中,利用改进DEEC(Distributed Energy Efficient Clustering)分簇算法,选择剩余节点能量较高的车辆节点作为簇头,提高簇的...
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针对城市道路中十字交叉路口处车辆拥堵、排队等待的问题,在C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)车载通信系统中,利用改进DEEC(Distributed Energy Efficient Clustering)分簇算法,选择剩余节点能量较高的车辆节点作为簇头,提高簇的生存时间,并通过中继车辆进行信息传输以降低车辆通信时延。同时,利用韦伯斯特(Webster)交通灯改进配时算法进行相应的信号灯相位调度和周期的配时,减少车辆等待时间。通过VISSIM交通仿真建模软件验证Webster交通灯改进配时算法能够减少交叉路口处车辆等待时间,缓解城市道路中的交通拥堵。数值仿真结果表明:该方案降低了车辆通信时延,减少了车辆等待时间,改善了交通拥堵问题。
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