节点选择机制论文（精选7篇）
节点选择机制论文 篇1
1、引言
近年来, P2P流媒体技术逐渐成为流媒体应用领域的研究热点, 为了更深入地研究P2P流媒体技术, 笔者选取了目前P2P流媒体领域最具代表性的开源项目--PeerCast系统, 对其内部机制进行了深入分析, 并发现了PeerCast在节点选择机制上存在的问题, 提出了基于物理延迟选择传输源的改进方案, 并进行了实现和实验验证, 证明了改进方案的可行性及优越性。
2、PeerCast系统介绍
2.1 PeerCast系统结构
PeerCast系统主要由Yellow Page (简称YP, 管理和显示频道信息) 、PeerCast客户端 (广播或中转) 、流媒体服务器 (提供音视频数据源) 和播放器 (播放PeerCast获得的媒体数据) 组成。Yellow Page包括PeerCast (不同于网络中的其它PeerCast客户端, YP端的PeerCast运行于root模式下, 整个系统只有一个, 负责组织、管理PeerCast之间的频道信息通讯) 和频道Web页面 (显示频道列表) 两部分。
频道以广播源节点为根组成一个树状结构。广播的PeerCast节点被称为tracker, tracker一方面从流媒体服务器获取音视频数据, 放入本地缓冲区, 并向PeerCast网络中请求该频道的节点广播频道数据;另一方面, 它也扮演了追踪者的角色, 在tracker端记录有收看该频道的所有节点, 节点从tracker处获得收看同一频道的其它节点的信息并定期地向tracker报告自己的状态。
如图1所示, 节点A、B为tracker, C、D、E为普通的PeerCast客户端, A广播的频道被C、D、B收看或收听, B广播的频道被E、A收看或收听。
2.2 频道组织结构
PeerCast频道组织采用了树状结构, 以频道源为根节点组成了应用层组播树 (如图2) 。Tracker代表广播音视频数据的节点, 即频道源 (或广播源) , 频道源一方面广播频道数据, 另一方面将频道信息发送给YP, YP端记录有PeerCast网络中全部频道的频道信息。网络中的其它PeerCast客户端 (如节点C、D、E等) 则从Tracker或其它收看同一频道的节点处获得频道数据, 进行收看或收听, 同时对频道进行中转 (CRelay) , 向其它PeerCast节点提供频道数据。
3、PeerCast节点管理机制分析
3.1 节点相关类
(1) ChanHit类
ChanHit表示PeerCast网络中与当前节点转播同一频道的节点, 比如, 当前节点正在转播JOAV-FM这个频道, 那么和当前节点转播同一个频道 (JOAV-FM) 的主机都是当前节点的一个ChanHit。在ChanHit类中保存有节点的内外网IP等节点相关信息。
(2) ChanHitList类
ChanHitList是频道的节点链表, 保存收看同一频道的节点 (ChanHit) 。同时, ChanHitList本身也是一个链表型结构, 一个频道对应一个ChanHitList, 而多个频道又构成了一个ChanHitLis链表。
3.2 节点的加入与退出
3.2.1 节点加入
当用户点击YP页面的某一个频道收看/听时, 该PeerCas节点第一次加入PeerCast网络。节点加入后, 会向tracker请求频道数据, 这样在tracker端就会记录下该节点, 若tracker不能再接纳新的节点, 则向该节点返回与其收看同一频道的节点列表, 该节点将在这些节点中选择一个节点来连接, 获得频道数据, 并且在读取频道数据的同时向上游节点广播自己的状态信息, 这样, 该节点的直接上游和间接上游都将在ChanHitList中记录该节点。
3.2.2 节点退出
当用户在PeerCast任务栏图标处点Exit退出应用程序或用户计算机关闭时, 该节点从PeerCast网络中退出, 在其它节点处保存的该节点信息会因为超过一定期限未更新节点状态而被clearDeadHits () 函数清除掉, 这样, 退出的节点在PeerCast网络中其它节点处的记录也就清除掉了。
4、对PeerCast节点选择机制的分析
4.1 PeerCast的节点选择策略分析
PeerCast节点在选择传输源时, 寻找顺序分别为内网转播者、外网转播者、内网广播者、外网广播者、YP, 这样一方面考虑了节点的物理位置, 先在内网找, 再在外网中找, 另一方面保证了优先与转播者进行传输, 尽量减少广播者的负担。
在每一类ChanHit (内网转播者、外网转播者、内网广播者、外网广播者) 中选择节点时, 都将调用ChanHitList::pickHits () 函数对该类节点进行选择。而通过分析pickHits函数发现, 该函数在进行节点选择时主要是比较节点的numHops参数, 在该类节点中选numHops值最小的节点来连接。
4.2 numHops参数分析
通过分析PeerCast源代码发现, 节点的numHops值是通过读取主机广播包得到的, 含有主机信息的广播包从下游向上游广播, 每经过一级numHops就加1, 因此, numHops参数反映了在PeerCast的数据传输树中下游节点距离本节点的级数, 仅仅代表该节点在数据传输树中的逻辑距离。
5、对分析结果的实验验证
为了进一步验证对numHops参数分析所得的结果, 利用现有实验环境进行了如下实验:
5.1 实验设置
一个局域网内的A、B、C、D、E五台主机, 主机A作为广播端广播视频, 发布频道, 其它四台主机在YP页面点击频道进行P2P视频收看。收看频道的顺序为:A广播-->B收看-->C收看-->D收看-->E收看。
5.2 实验现象
(1) 连接关系:B连A, C连B, D连C, E连D
(2) 通过日志输出各节点的numHops值:
·E的chanhitlist里tracker、B、C、D的numHops都为0;
·D的chanhitlist里tracker、B、C的numHops为0, E的numHops为1;
·C的chanhitlist里tracker、B的numHops为0, D的numHops为1, E的numHops为2
5.3 实验结论
通过实验验证可知, numHops参数表示的是数据传输树中下游向上游发的广播包所经过的级数, 证实了先前的分析结果。
6、PeerCast节点选择机制存在的问题
PeerCast节点通过调用ChanHitList::pickHits () 函数从ChanHitList中选择节点作为传输源, 该函数在对节点进行筛选时, 主要比较节点的numHops参数, 选出numHops值最小的节点作为传输源。
若PeerCast节点第一次加入网络, 由于从tracker处得到的上游节点的numHops都为0, 则选择传输源时比较该参数无意义;若PeerCast节点在上游断开后重新选择一个节点作为新的传输源, 由于该参数反映的是PeerCast数据传输树中下游节点距离本节点的级数, 因此反映的是节点在数据传输树中的逻辑距离, 并非实际的物理距离, 此时比较该参数也无太大意义, 可见, PeerCast在节点选择机制上存在有失严密之处。
7、改进的节点选择机制
7.1 改进思路
改进的节点选择机制试图通过比较各节点离本节点的实际物理延迟来选择传输源, 通过探测ChanHitList中各节点与本节点的实际物理延迟, 选择一个相对于本节点物理延迟最小的节点作为传输源, 使得上层覆盖网的网络拓扑与节点间的实际物理网络拓扑尽量匹配, 达到在PeerCast覆盖网中相邻近的节点在物理网络中也为邻近的效果, 实现覆盖网的优化。
探测物理延迟的功能通过ICMP协议的Ping功能实现。由于PeerCast节点在寻找传输源时, 寻找的顺序为内网转播者、外网转播者、内网广播者、外网广播者, 而同一局域网内的节点延迟一般都在1毫秒之内, 无需进行比较, 一个频道仅有一个广播者, 也无需进行比较, 故只需探测各外网转播者的物理延迟, 在对外网转播者进行筛选时比较节点的物理延迟。
7.2 改进方案的实现
按以上改进思路对提出的改进方案进行了实现, 对探测时机的选择和主线程等待时间的确定依据如下:
(1) 探测物理延迟时机的选择
用户在YP页面点击频道进行收看后, 该节点第一次加入PeerCast网络, 此时它将去连YP得到tracker, 或直接连tracker (从YP页面的频道URL中解析出了tracker的ip) , 然后从tracker处得到收看同一频道的其它上游节点, 而tracker向其返回上游节点的时机是在第一次拒绝其连接请求时。因此, 探测物理延迟的时机应该在tracker第一次拒绝节点的连接请求后, 开启探测物理延迟的线程, 此时让主线程等待一定时间, 再选择节点进行连接。
(2) 主线程等待时间的确定
在公网进行探测节点物理延迟的实验, 在日志中输出本节点探测ChanHitList中所有节点的物理延迟所耗费的时间。日志显示, 若被探测节点可达, 则探测所耗费的时间一般在1s内, 若被探测节点不可达, 则探测所耗费的时间一般为3s左右, 为了给探测节点物理延迟的线程留出足够的时间进行节点探测, 同时考虑到用户等待的忍耐限度, 可将主线程等待探测的时间设为10s, 等待10s后, 主线程便开始在ChanHitList中选择节点作为传输源, 如果此时探测物理延迟的线程尚未探测完ChanHitList中所有节点, 则继续探测, 探测到的数据可供断线重连时继续使用。
8、改进方案的实验验证
8.1 实验设置
利用PeerCast公网作为实验环境, 在本机运行PeerCast, 点击YP页面中某一频道进行收听, 通过日志查看改进版本的传输源选择情况。
8.2 实验现象
在YP页面点击频道进行收听后, tracker向其返回上游节点, 得到上游节点后启动探测物理延迟的线程探测各节点延迟, 产生的日志文件如图3所示。
8.3 实验结果分析
从实验产生的日志中可看出, 本节点从tracker处得到了9个上游节点 ("senior ChanhitList is"语句后列出了获得的所有上游节点, Channel to 61.199.4.120:Stream error表示从tracker处获取上游节点完毕, 上图日志记录的第一行是tracker返回的最后一个节点211.172.238.149) 。从tracker处得到上游节点后, 启动探测节点物理延迟的线程 (start testDelayProc) , 探测到了8个节点的延迟 (其中61.199.4.120是tracker, 不作探测) , 探测到的延迟分别为190ms、130ms、180ms、175ms、180ms、-1 (-1表示节点不可达) 、-1 (不可达) 、120ms, 在等待10s后, 主线程开始选择传输源 (searching for hit) , 在已探测的8个节点中选择了延迟最小的219.7.251.30节点进行连接, 并得到了该 (下转第211页) 节点的允许连接回应 (Got response 200) , 然后从该节点获得频道数据, 启动播放器进行收听 (Executing:.play.pls) 。实验中连接219.7.251.30节点后收听稳定, 取得了很好的实验效果。
9、结语
本文针对PeerCast节点选择机制中的问题, 提出了基于物理延迟的节点选择方案, 经实现和实验验证, 证明了此方案完全可行, 且由于传输源距当前节点延迟小, 避免了远距离网络传输可能带来的丢包、出错几率增大等诸多问题, 获得了更好的网络传输可靠性。
参考文献
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[4]龚海刚, 刘明, 毛莺池, 陆桑璐, 谢立.P2P流媒体关键技术的研究进展.计算机研究与发展.2005
节点选择机制论文 篇2
关键词：P2P,视频会议,Chord,节点选择机制
0引言
节点选择机制是指P2P系统中当一个节点加入系统或节点在系统中进行资源查找定位时,系统中已经存在一组具有该节点所需内容的其它节点,系统将根据某种决定策略选择部分节点作为该节点的邻居节点或资源父节点。该节点进一步与这些节点建立连接,获取数据,这种决定策略就是节点选择机制。
P2P节点的动态性决定了节点选择成为系统的核心部分:系统中每个节点出现的空间和时间、持续时间,以及节点对之间的性能参数都是未知的,因此无法预先采用某种静态的方法来处理这种动态的问题,与传统依赖于固定服务器的方法差别很大。节点选择是视频会议系统的基础,它的性能好坏直接影响到视频会议的质量,本文主要通过改进节点路由机制的措施来改进系统的节点选择机制从而达到提高视频会议系统性能的目的。
1P2P视频会议系统的网络结构设计
P2P技术按网络拓扑关系可以分为集中式网络拓扑、完全分布式非结构化网络拓扑、完全分布式结构化网络拓扑和混合式网络拓扑[1]。各种网络拓扑的特点如下:集中式的定位模型结构简单,便于管理,资源搜索响应速度快,但中心服务器承担了所有的资源定位工作,负载过重,而且容易出现单点失效和版权问题等;完全分布式的定位模型解决了抗攻击的问题,但是多采用洪泛式传播搜索请求,额外的网络开销大,随着P2P网络规模的扩大,网络开销成指数级增长,因此缺乏扩展性;混合式的定位模型是集中式和完全分布式的折中,它结合了集中式和分布式定位模型的优点,在设计和处理能力上都进行了优化。混合式在完全分布式模型的基础上加入了搜索节点的概念,查询速度快而且没有中心服务器。
鉴于以上分析,本文设计了一种基于P2P混合网络的视频会议系统网络结构,并将它命名为:J-Chord网络结构。该网络结构如图1所示。
由图1可知,该系统分别由主干网和子网两层网络构成。主干网采用基于P2P的Chord网络结构[2],子网采用集中式的P2P网络网络。整个系统由超级节点(SuperPeer),副本节点(BackupPeer)和普通节点(NormalPeer)三层组成。其中每个Peer都是系统中的一个与会者。
每个子网内选择性能较高(处理能力、存储能力、带宽等方面性能)的一个或多个节点作为超级节点或者副本节点。副本节点是超级节点的一个备份,当超级节点失效时,负责代替超级节点的功能。超级节点除了具有普通节点的功能外还作为子网内其他节点的目录服务器,为子网资源定位提供查询;当子网查找失败时,将查询请求转发给主干网进行外网资源的定位。同一子网的普通节点和超级节点之间采用集中式查找算法,主干网的超级节点采用分布式查找算法。
2P2P视频会议系统节点选择机制的改进
2.1节点选择的流程设计
在J-Chord模型中进行资源查询时,需求节点首先在本子网超级节点的索引记录里查找满足需求的节点,若查找成功,便通过与此类节点的信息交互判断出候选节点的等级,再将等级最高节点作为父节点;若节点在本子网资源定位超时或失败,则超级节点将查询请求在主干网中进行定位,将查询过程在Chord网络中完成。此时,超级节点通过查询自己的路由指针表,若找到与查询匹配的索引记录,则直接与目标超级节点进行交互,目标超级节点再将该子网的候选节点的信息通过原超级节点返回给需求节点,需求节点再对候选节点进行性能评估,选出等级最高节点作为父节点;反之,查找进入下一跳,直到资源定位成功或失败。整个节点选择流程如图2所示。
本文提出了J-Chord模型的视频会议系统的网络架构,从系统结构上改进视频会议系统的性能,但仅此是远远不够的。下面进一步分析主干网Chord的路由机制,随后提出基于Chord路由表结构的改进方案,通过改进路由机制的措施来达到改进系统节点选择机制,进而达到提高视频会议系统性能的目的。
2.2Chord路由机制改进方案
由于本文设计的P2P视频会议系统的主干网采用的是Chord网络拓扑结构,整个系统的查找效率将取决于主干网的查找效率,故在提出改进方案之前,先对原有的Chord网络拓扑算法进行分析。原Chord路由机制存在以下一些不足:
1) Chord算法的查找效率依然不够高。现有Chord在N个节点的网络中完成查找操作平均需要1/2log2N跳,最多需要log2N跳[3]。这种查找效率在实时性要求较高的场合是无法满足需求的。
2) Chord算法构造的逻辑覆盖网与底层实际的物理网络拓扑完全脱离,地理位置上相近的两个节点在Chord生成的逻辑环上的对应节点标识符可能会相差很远,这就导致了Chord算法扩展到存在地理异构性的大规模广域网环境时查找效率低下。
在Chord协议中,每个节点的指针表只包含顺时针方向半个Chord环中的某些节点信息,然而,当要查找的关键字处于逆时针方向的半个Chord环中时,需要把查询信息先传给下一个节点,然后才能再沿顺时针方向转发查询信息,直到找到保存该关键字的节点为止[4]。
如果Chord环中每个节点的指针表都保存了整个环中的某些特定节点的信息,则通过第一步就可以把查找的范围限制在半个Chord环中,这样就能有效地提高节点查询效率。为了实现此目的,对Chord算法中指针表的公式进行了扩展,修改为:
finger[i]=(n+2i-1)mod2m 1≤i≤m (1)
finger[i]=(nq+2i-1)mod2m 1≤i≤m (2)
式(2)中:nq表示当前节点的前一节点。由于增加了式(2),因此,Chord环中节点指针表的表项就会比Chord环中的增加一倍。例如在图3中,根据式(1)、式(2),N8的指针表分别由Finger表和R-Finger表构成,指针表中共有12个表项;R-Finger表的第1表项标识符(1-20)mod26=0,其后继节点指向1;最后表项标识符(1-25)mod26=33,其后继节点指向38。
考虑图3中的Chord环,假设节点8想要查找关键字标识符为54的后继节点,首先根据式(1)所得的Finger表中所指向的最大节点的标识符为42,因比标识符54小,所以接着利用式(1) 所得的R_Finger表,在逆时针方向的半个chord环上查找标识符54。因为离关键字标识符54最近的节点为51,因此查询请求从节点8直接转发给节点51,节点51再根据它的Finger表找到保持标识符54的节点56。这样就完成了整个查找过程,与原有Chord算法的相比,改进Chord算法比原Chord算法减少了一步。查找路由如图3Chord环中的实线所示。
节点的R-Finger表构建好后,节点路由表在原来的基础上增加了一倍,此时虽然增加了路由表的有效信息量,减少了查找跳数,但增加了节点维护路由表的开销,故还应对路由表做进一步的改进,即删除节点路由表中的冗余信息,将两张路由表合为一张路由表。如图3中N8节点左边路由表所示。这样不仅增加了Chord中N8Finger表中的有效信息,还能同时实现顺、逆时针双向查找,在较短时间内与目标节点建立连接,提高了查询的效率。
2.3理论分析
假设一个大小为2m的环形网络,网络中共有2n个节点,节点ID依次为0,1,2,…,2n-1。为使分析过程不至于复杂,不失一般性,又符合未来视频会议系统的规模,假设m=16,n=8时分析改进Chord的平均查找路由跳数。
这样,原始chord算法的平均查找路由跳数是:1/2(logN)=1/2(log28)=4。又知Chord采用相容散列的一种变体计算方法为节点分配关键字,各个节点基本上是均匀地散布在环上,两个节点之间的平均间隔是2m/2n每个节点的路由表中的冗余信息b=log2(2m/2n)=8,这是路由表中冗余的信息,将冗余信息删除,根据以上的方法增加b项有效信息。
用期望值来计算平均查路由跳数[5]。对目标节点在Chord环上的各种可能情况进行综合分析,用N.ID表示Chord环上第N个节点的ID值,则:
式中:hopi表示目标节点在[i.ID,(i+1).ID]内,从初始节点开始至目标节点的长度。hopaverage表示平均查找路径长度。
改进Chord的查询实际相当于在半个Chord环上的查询。不失一般性,假设初始查询节点的ID为0,在前半个Chord环上查询,也就是目标节点的ID在(0,2m-1)上。因为各个节点是均匀分布在Chord环上的,所以在半个Chord环上的节点数为N/2=2n-1。目标节点落在(0, 2m-1)上的概率是1/2。故可得:
上面计算过程之所以要加1,是因为请求节点必须经过第一跳,才能把查询在主干网Chord环上进行。其实,通过式(3)计算,也可以得到同样的结论:
综上所述,改进Chord的平均查找路径长度是1/4log(2/N)=2.75,与原Chord 的1/2logN=4相比较,其查询性能明显提高。
2.4仿真实验及其结果分析
2.4.1 仿真实验思路
本文对Chord的改进主要通过改变路由表的结构来改进路由机制,从而改进系统的节点选择机制。因此,进行仿真实验时,需遍历节点路由表的各项信息,删除路由表中的冗余信息量,并在此基础上增加Chord逆时针半个环的节点存储信息。改进后的Chord协议再与原Chord协议比较平均查找跳数的差异,跳数定义为在P2P网络上查询某一个分布对象时所经过的节点数目。
实验环境采用P2P覆盖网模拟实验专用的仿真软件p2psim,在一台512M内存,CPU为Pentium(R) 4 2.40GHz的PC机,redhat 9.0 系统、GCC2.95.3环境下我们对改进的节点选择机制进行仿真验证。
2.4.2 仿真实验结果
对每一个节点数值,分别利用这两种算法,反复实验20次,得到的平均时延的统计结果如表1所示。
便于更好的说明实验结果的意义,再用仿真图线进行分析,如图4所示。
由图4可以看出,随着节点数的增长,平均查找跳数也都跟着增长。改进Chord的平均查找跳数与原Chord的平均查找跳数基本满足以下正比关系:
由此,我们可以得出以下结论:
1) 本方案通过改进路由表中结构,有效地提高了Chord查找算法的效率。
2) 本方案改进后的查找算法平均路由跳数与原有Chord查找算法平均路由跳数基本成正比关系。改进后的查找算法平均路由跳数基本是现有Chord查找算法平均路由跳数的3/4。
3结论
本文针对现有视频会议系统存在的问题,结合P2P技术,提出了基于P2P混合网络的视频会议系统体系结构:J-Chord。进而提出了基于改进路由机制来改进节点选择机制的策略,即改进系统主干网Chord环的路由机制的方案。最后,本文对改进方案进行了理论分析,并通过仿真实验证明该方案的有效性和可行性。
参考文献
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节点选择机制论文 篇3
一、安全教育的时间维度考量意义
首先, 要让学生时时刻刻记住安全的重要性。从时间上来看, 良好的大学安全教育会使学生终身受益。如果一个大学生在校期间接受过良好的安全教育, 具有较高的安全心理素质, 那么对于以后的工作、生活等社会活动都会大有裨益。所以, 管理者要在学校领导下, 各部门齐抓共管, 创造良好的安全环境, 教育者要利用各种时间单元 (比如:课堂、课外、各种假期、整个学期、每学年、整个大学期间) 加强开展安全知识的宣传和普及, 以法律课、安全课等形式, 向全体学生讲解相关知识。这样做, 一方面可以使大学生懂得用法律武器保护自身的人身、财产不受侵害, 另一方面使他们能够增强法制观念, 自觉遵纪守法, 不涉足违法犯罪活动。
其次, 从教育的内容上来看, 安全教育具有阶段性特点。所谓阶段性, 就是高校学生在不同的学习与发展时期, 会面临一些不同的学习生活工作等方面的事情, 这些事情本身都含有潜在的危险性或不确定因素在内, 教育者要能够根据学生学习内容、学习环境或空间场所的变换及时地进行安全教育, 提前告知学生某项活动的危险性所在或教育学生处置各种事情的办法, 使事情往好的方面发展, 把危险、损失、不好的后果减少到最低程度。
再次, 安全意识的存在具有终身性特点。安全教育的终身性是指安全教育的效果, 即安全意识的存在具有终身免疫效果。大学生接受安全教育的目的不仅仅是在校读书期间平平安安, 不出事情, 而是要达到具有终身保持危机的意识的目的。换句话说, 在当今社会, 教育的目的不仅仅是使受教育者在德智体美上都得到发展, 还应该教会学生如何生存、自我保护、如何处理和应对各种突发性事件。安全教育也要终身提倡。
最后, 客观地说, 充分认识到安全教育的时间度问题, 对于教育工作者来说具有事半功倍的意义。
二、大学生安全教育的主题与时间度分析
上述我们简要分析了安全教育的时间度意义, 对于教育者或高校的管理者来说除了要看到安全教育时间度的意义之外, 还要掌握在特定时间段内需要把握的教育内容, 做到“有的放矢”。
(一) 临时性安全教育
1. 新生入校安全教育。
新生入学安全教育是安全教育的最佳时期。对于刚刚离开家门的大一新生来说, 他们在思想上还比较单纯, 容易相信陌生人, 上当受骗。因此, 对他们及时地进行安全教育尤为重要。大一学生银行卡钱被骗取, 所带物品被盗, 类似事例不胜枚举, 如果能对大一新生及时地进行教育、引导, 那么许多案例都是可以避免的。
2. 学生外出及旅游安全教育。
学生外出是指学生暂时性离开学校到其他较近的地方进行购物、访友、旅游、郊游参观等各种活动。这种看似比较近的地方, 很容易让人忽视它的危险性。老师要提醒学生保管好自己的钱包、手机、银行卡等各种物品;还要提醒学生注意交通安全。同学结伴骑车或开车外出旅游更要注意交通安全, 也不要随意在不确定的地方玩耍, 尤其是到山区等旅游景点旅游事前一定要做好充分的旅游准备。掌握自救互救知识, 发生危险时要及时报警。2010年12月12日, 发生在黄山景区的18名复旦大学生被困;2011年4月4号, 北京理工大学的师生39人被困在山上。这种情况的发生虽然受客观条件的影响, 但与其事先认识不足、准备不足都有一定的关系。
3. 学生回家和返校安全教育。
在学生放假回家和返校的途中也存在着各种危险性。学生放假回家之前, 对学生进行安全教育是完全必要的。首先提醒学生, 放假后, 除特殊情况留在学校外, 其他人要及时回家;实在不能回家的要跟家里说明情况。其次, 提醒学生回家或返校要到正规车站买票, 乘合法交通工具, 不要非法联合包车。根据媒体的公开报道, 学生群体包车而出现的交通事故时有发生。最后, 回家或返校途中不要中途停留、玩耍。携带的学费、生活费要存入银行卡, 不要携带大量现金, 以保旅途安全。
(二) 阶段性安全教育
1. 课堂、课余时间和假期的安全教育。
首先来看课堂安全教育, 所谓课堂安全教育是指在学生上课时间内, 老师要教育学生, 特别是理工科学生, 要按照实验室、实训场所、模拟车间、模拟工厂等教学场所的各项操作流程进行规范操作;生化类学生要注意化学药品生物制剂等物品的使用规则, 以防发生危险。另外要提醒的是即使是坐在教室内正常上课 (理论课) , 也要防止意想不到的事情发生。2011年6月苏州地区某高校, 老师正在上课期间竟有社会人员冒称“外校转学的学生”混入教室把学生的多部手机骗走。真是危险无处不在啊。其次, 学生在操场、食堂、图书馆等场所时, 既要注意人身安全又要留意随身所携带的物品, 以防手机、钱包、银行卡等贵重物品都被不法分子顺手牵羊拿走。最后就是假期间的安全教育。假期往往是大学生意外和安全事故的高发期。节假日之前要对学生进行安全教育, 提醒学生户外运动时, 比如游泳、溜冰等事先要有个准备, 有预防措施。社会交往不要过量饮酒, 不吸烟, 不要和不三不四的人员交往, 遇到事情要冷静处理。外出要跟家人打声招呼, 也不要在外留宿。上网时间要适度, 注意网络安全、网络道德。
2. 恋爱与人际交往期间安全教育。
大学生恋爱虽是甜蜜的但有时也是危险的。教师既要引导学生如何看待爱情, 又要教会学生如何处理恋爱中的各种矛盾和问题。有的学生恋爱期间不能正确地看待爱情, 有的因爱生恨, 有的单相思, 有的为爱伤害自己。针对这些情况班主任要及时教育、引导, 使他们走出感情误区。女生恋爱更不要爱慕别人钱财和地位, 要能够自觉抵挡住物质、金钱、满足就业等条件的诱惑, 以免陷入深渊。
3. 家教、打工、校外实训及就业期间的安全教育。
学生平时外出家教、打零工、校外实训, 要提醒学生注意交通安全, 遵守行业企业规则, 不要轻信外人防止上当受骗。大三或大四时候, 学生开始着手找工作, 老师应给予学生必要的就业和创业知识, 防止学生陷入非法公司。在找工作时要到正规的人才市场、正规的网站, 通过正规的渠道应聘。投简历也要有目的, 慎重, 不要全面撒网, 以防个人信息外露。在与公司企业签订劳动协议或书面合同时, 事先要对企业有个全面了解, 不要急于求成而草率签订协议。
4. 心理安全教育。
心理安全教育也是班主任或辅导员等管理者平时安全教育的主要内容。心理教育的对象往往是个别学生或部分环境不适造成心理不适的学生。学生产生心理问题的原因有以下几种:刚入学时不适应新生活、新环境, 考试、毕业设计、失恋、就业等产生心理压力。班主任要做好心理疏导及防御工作, 出现问题时要及时地帮助、开导, 个别有心理疾病的要及时带领学生看望心理医生。
5. 季节性变化安全教育。
季节性变化安全教育主要是针对因为季节的变化而产生潜在危险性的安全教育。春天是各种疾病萌生的季节, 要预防类似非典、甲流这样疾病的大规模爆发。夏天注意预防中暑, 食物中毒, 以及洪涝灾害所产生的潜在危机。学生宿舍内, 使用蚊香等易燃物更要注意安全。秋季, 天气渐渐变凉, 这时要提醒学生注意保暖。冬季主要是提醒学生使用取暖设施要注意用火用电安全, 以免发生火灾。极个别在校外租房住的学生更要防止煤气中毒事件的发生。
(三) 长期性 (永久) 安全教育
1. 生命安全教育。
人的生命是宝贵的也是脆弱的, 我们要时刻保护好自己的生命, 也不能无辜地损伤或剥夺他人的生命。对于一个具有成熟理智的大学生来说, 不要因一时的失意、失恋、绝望或失败而轻易地结束了自己的生命, 也不能因为对别人轻蔑、憎恨、嫉妒或相互几句口角就发生冲突。学会宽容理解, 不做出格的事情。云南大学的马加爵案例是一个惨痛的教训。大学里的教育者要时刻提醒学生在各种场合都要注意人身安全。
2. 消防安全教育。
常言道“水火无情”, 做好消防工作既是学校建设的需要, 又是全体师生员工的共同责任。防火安全教育, 从时间上来看贯穿大学生活的全过程。安全教育者除了教育学生要有防火意识外, 还要教会学生逃散、自救、他救、报警、消防器材的使用等消防知识。教会学生这些知识要分步骤、分阶段、分项目实实在在地进行, 最终达到让一次教育终身受用的目的。
3. 财产安全教育。
财产安全教育是分布在大学生活各个时段的安全教育。教育的时间具有长期性。财产, 对于当代大学生来说主要是银行卡、手机、电脑、衣物、书籍等物品。保管好钱物虽说是学生自己的责任和义务, 但也离不开教师长期的引导和教育, 教会他们如何防诈骗、防抢劫、防盗窃, 以及事情发生后如何处理应对, 是有必要的。
4. 国家公共安全教育。
上述的安全教育内容涉及的多是学生自身的问题。宏观上来说, 还要对学生进行国家、社会和公共安全教育。教师要从新生一入校时就对他们进行国家、社会和公共安全教育。学生在互联网上面对的是“整个世界”。西方的敌对国家、反华势力和不法分子企图利用互联网、游戏、色情网站等网络媒体侵蚀青年学生的心灵, 达到颠覆中国、扰乱社会和混淆视听的目的。教师要从维护大局出发, 并具有较高的思想政治觉悟教育和引导学生如何看待世界、国家、政府、社会、大学生就业、贫富差距等当前社会热点问题。教育学生理智发表自己的意见和见解, 不因一时痛快“跟帖”或“言论自由”制造出有损国家形象有害社会公德的事情。国家安全意识教育从根本上看, 是一切安全教育的根本, 当国家不安全了, 个人也就没有安全感了, 所以国家安全教育具有永久性。
(四) 大学生安全教育主题与时间度的选择
把握了上述带有时间段特征的安全主题教育内容之后, 高校教育者管理者可以在不同的时期有针对性地选择相关安全教育的主题, 按照安全教育时间段规律, 对学生进行有效的教育。下面通过表格对上述分析做个简单的总结:
三、短暂的安全教育要追求什么样的结果
高校的教育者与管理者所追求的安全教育的目的是什么呢?是让高校有个平平安安的校园环境?是为了保护广大师生的生命和财产安全?还是为了班主任教育学生不“惹是生非”?所有这些目的都只是安全教育的片面的、临时的、短暂的目的。安全教育的最终目的是使学生内心产生永久的安全意识, 是对安全知识、安全措施与安全技能的永久运用。有人说社会太复杂, 即使学生在学校是个好学生, 到了社会受到社会多种因素的干扰, 也难免出差错。“安全的获得是不会自然产生的, 也不是人的与生俱来的本能反应行为, 安全是由人的主观能动性和积极行为所追求的结果。” (1) 总之, 安全教育应是目的时间的短暂性与安全意识永久性存在的辩证统一。
参考文献
[1]王智新.关注大学生之安全教育—[J].知识与创新, 2009, (1) .
[2]赵升文主编.大学生安全教育[N].人民邮电出版社, 2009.12.
节点选择机制论文 篇4
文献[3]的研究表明达到最佳的感知效果并不需要所有的节点都参与感知,而且感知性能差的节点反而会对整体的感知性能产生负面的影响。文献[4 - 5]通过简单的审查方式限制感知节点向融合中心传递比特数量,减少了整体的能耗,但是节能效果不理想,节点资源没有得到充分的利用。Pham等人在文献[6]中从理论上证明了在协作感知中可以利用较少的节点达到预定的感知性能,并估算出在给定阈值( 最小感知概率和最大虚警概率) 约束下节点数的取值范围,但是没有给出具体的节点选择的策略及实现方法。Althunibat等人在文献[7]采用随机选择节点的方式选取节点参与感知,但是这种方法基于节点的感知性能完全相同,这一点在现实条件中很难满足。本文通过数学分析将协作频谱感知节能问题转化为0 -1线性规划问题,并在此基础上提出一种能量高效的节点选择算法,该算法综合考虑频谱的感知性能和能耗,并且动态调整两者的权重,从而达到在保证整体感知性能的基础上实现较佳的节能效果。
1系统模型
1. 1协作感知模型
本文使用的协作感知模型采用集中式的认知模型如图1。假设整个认知无线电网络中由1个主用户、N个认知用户和1个认知无线电融合中心FC组成。
本文中单个用户感知采用能量检测,它是目前最常用的单用户频谱感知,感知方法简单、复杂度低,而且很容易实现。能量检测二元假设模型表述为
式中: si( k) 表示认知用户接收到的授权用户发射的信号; ni( k) 是认知用户接收的高斯白噪声,本文中假设各感知用户接收到的高斯白噪声相互独立且服从均值为零、 方差为 δ2的高斯分布; H0和H1分别代表主用户不存在和存在这两种假设。根据文献[6]的研究,考虑到主用户( PU) 的运行状态,各节点的两个重要性能———正确感知率 和虚警概 表示为
式中: u = 2tsW为采样次数; γi为信噪比; Q(·) 为互补误差函数; λ 为判决门限。本文采样次数u 、判别门限 λ 为固定值,PU运行状态TON、TOFF为固定常数,且假设信噪比 γi已知( 可通过信道检测技术或利用信噪比历史记录预测取) ,则各节点的检测的性能^pdi,^pfi对融合中心( FC) 来说可通过简单计算得到。
为了使实现简单,本文采用硬判决,且数据融合采用简单的OR准则。当有n个节点参与感知时,协作感知最终判决的正确感知率Qd和虚警概率Qf为
1. 2能耗模型
在协作频谱感知中,各节点的能耗可以分为两类: 1) 节点感知信道和做出本地决策消耗的能量; 2) 将本地判决结果发送给判决中心所消耗的能量。本文分别用esi和eti来表示,则每个节点参与感知的能耗为两者的总和。 esi和感知时间及感知用户本身硬件条件有关,本文中假设esi为一固定常数。eti与发射功率、传输距离相关。本文中根据节点与融合中心间的距离d确定具体eti,当d在一定的范围内eti为常数,d越大eti越大。即
式中: b > a,d取值范围为( 0 ,B) ,且AN> AN -1> A 。综上所述,协作频谱感知的总能耗为
本文中假设节点与融合中心间的距离d是已知的,则融合中心可以通过简单计算得到各个节点的能耗ei。
2问题分析
能量高效的协作频谱感知即能在保证感知质量的前提下尽量降低能耗。假设系统中有n个节点,而且要求感知正确率大于给定的阈值 α ,而虚警概率小于指定阈值 β ,根据本文提出模型,则问题P可表述为
问题P为一个0 - 1非线性规划问题。0 - 1非线性规划复杂度高,求解困难,将根据模型的设定对限制条件进行合理的转换,进而对问题进行简化,简化过程如下:
将式( 7) 、( 8) 代入问题P中,则问题P转化为一个0 - 1线性规划问题Q ,即
求解0 -1线性规划问题的最优解可使用分支定界算法等较为成熟的算法,但是该类算法的时间和空间复杂度高,特别是随着节点数n的增加,复杂度迅速增加。在对精度要求不是十分高的情况下,实际中一般采用启发式算法求0 -1线性规划问题的次优解近似代替最优解,可以大大简化计算。启发式算法求Q的次优解实际上是将问题Q看成选择尽可能少的“优秀”的节点满足系统要求的问题。分析可知“优秀”的节点有较小的能耗ei、较小的 ,分别代表节点能耗小和感知性能较好 。 因此构造性能函数u1( j ) 来表征节点优秀程度,即
根据性能函数本文提出能量高效的节点选择算法, 该算法的伪代码描述如下:
计算所有节点的性能函数u1( j ) ,进行从小到大排序
该算法的基本思想是二分法多次迭代寻找最优的K值和节点数满足系统要求,从而达到最好的节能效果。而在每次迭代中,各节点的性能函数都被重新计算并排序,并且选择节点满足系统的要求( Qd≥ α ,Qf≤ β ) 。当存在解满足系统总体要求时,通过增加K ,提高能耗因素在综合性能中的比重,选择能耗更低的节点优先参与感知; 否则减少K ,优先选择性能更好的节点参与感知以求能达到系统的要求。直到满足一定的精度要求后,迭代停止,选取整个迭代过程中能耗最低时的方案为最优的节点选择方案。
与一般的迭代过程不同的是,当增加K值,可能反而造成能量消耗变大。其主要原因是选择参与感知的节点数是离散的,当增大K值时,有可能造成选择更多的节点参与感知才能满足系统的限制( 相对于上次迭代) ,从而造成能耗的突然增大。为了解决该问题,本文提出的算法中最优的结果不是采用迭代到最后的K值及此K值下的能耗,而是与以前迭代相比较选择节能效果最好的K值作为最优解。
3仿真分析
利用MATLAB对本文提出的算法进行仿真分析。假设网络中有N个节点随机分布在圆心为FC、半径为1 km的圆形区域内,则距离的取值范围为( 0,1) 。esi取固定为0. 05个能量单位,其他仿真参数设置如表1所示。
为了验证本文提出的算法性能,仿真中将与其他3种常见算法进行比较分析,采用4种算法进行100次协作频谱感知,其平均能耗如图2所示。
对比算法一: 随机节点选择算法( 文献[7]采用) ,该算法中随机选择的节点参与感知,其复杂度低且易实现。
对比算法二: 感知性能优先的节点选择算法,该算法中优先选择感知性能好的节点参与感知,这样可以使参与感知的节点尽可能的小,从而降低系统能耗,其复杂度低。
对比算法三: 分支定界算法,该算法能求得最优解, 但是复杂度高,需要多次分支生成子问题,当节点数较多时,有可能出现穷举搜索。
由图2可知本文提出的算法其平均能耗远远小于随机节点选择算法,其代价是较高的复杂度; 与感知性能优先的节点选择算法相比,本文提出的算法在N = 10时平均能耗相差较小,但是随着节点数增加,两者的能耗差距越来越大,本文提出的算法在参与节点较多的情况下其平均能耗明显较小,这是由于本文提出的算法充分考虑节点能耗与感知性能两个因素; 采用分支定界算法可求得系统最优解,即能耗最小,而本文提出的算法平均能耗在N ≥ 15时就基本与分支定界算法平均能耗趋于一致,但是本文提出算法的复杂度远远低于分支定界算法( 尤其当节点数较多的时候) 。因此本文提出的算法是高效节能的。
从图3可以明显看出,除随机节点选择算法外,其他算法的平均正确感知率随节点数的增加都有趋向于系统阈值的趋势,以牺牲部分平均正确感知率为代价降低能耗,其中分支定界算法的感知正确率最稳定,即其损失的平均正确感知率最小。而本文提出的算法,其平均感知正确率的变化与分支定界算法基本同步,平均感知正确率缓步下降并且在节点数较高时与其趋同。因此本文提出的算法能较好地保证系统整体的感知性能。
4结论
节点选择机制论文 篇5
随着网络覆盖范围的扩大以及宽带业务的普及,基于网络流媒体的在线视频、音频、远程课堂、视频会议等应用,如pptv,pps等取得了快速发展。据文献[1]报告显示,2013年网络视频用户与2012年相比增幅超过15%,在整个网民中的比率接近70%。流媒体网络应用已成为互联网中的重要业务。
流媒体服务质量严格依赖于带宽、丢包率、时延等指标,而现有网络体系设计初衷是用于数据传输业务,并非针对流媒体业务。传统集中式服务,是基于网络的不可靠交付,容错性差,不适合部署支撑大规模用户访问的流媒体系统。P2P模式的负载分担、自组织、资源分布式存储等特点很好地解决了传统中心模式的可扩展性、容错性差和带宽瓶颈问题。本文是基于混合式P2P模式进行分析研究,在此基础上进行算法改进。
对于混合式P2P流媒体系统[2]而言,超级节点具有更强的处理能力、更大带宽,它为网络子节点提供流媒体源数据,同时还要对普通节点的路由选择进行管理。随机节点选择算法和洪泛法选择算法是当前超级节点的一般选择算法,早期随机节点选择算法存在着许多缺陷,如该算法容错性和可扩展性差,网络动态适应能力弱,面对大规模数据流量容易造成系统瘫痪。采用洪泛法会造成非常多的冗余信息,消耗了大量的网络带宽资源。
除此之外,带宽和节点负载度是影响节点服务质量的关键因素。面对以上问题,本文提出了利用ELM神经网络预估节点带宽和负载度的节点选择算法ELM-SGP。该算法能够根据网络的实时动态变化,及时调整选择能力强、带宽高的超级节点。经过验证分析,ELM-SGP有效地解决了P2P流媒体的Qo S问题。
1相关工作
文献[3]提出通过分析节点离线规律,预测节点无效时刻,安排后备节点。该算法减少了控制信息的流量,造成信息的同步性较差,然而流媒体应用更强调对带宽、CPU处理能力的要求。文献[4]提出根据区域划分实现超级节点的选取,该方法根据节点在物理网络中的实际距离进行区域划分,保证物理位置最近的节点在同一区域。文献[5]提出一种算法,该算法通过超级节点在网络中的区域,计算出一条最短路径选取超级节点。H2O[6](Hierarchical 2-level overlay)是基于P2P重叠网络的节点选择算法。该算法向所有节点广播自己的资源信息,这种以广告形式进行的信息交互将产生大量通信消息,增加网络负载。文献[7]基于距离对节点进行聚类然后进行节点选择,优先选择上传、下载能力强的节点作为邻居节点,这种方法显著提高了系统吞吐量。但是对节点的聚类方法仅考虑距离,不能很好地反映节点间实时可用带宽等,不适用于流媒体系统。文献[8]引入了信誉的概念,用节点的贡献度、在线时长等指标衡量节点的信誉等级,选择较好信誉的节点。文献[9]引入了模糊集理论,将节点选择转化为多属性决策问题,从理论上给出了节点选择算法。文献[10]根据节点到达目标节点的相似度,判断节点是否为同一自治域(AS),同时结合节点的能力和综合流速率,优先选择最优同域节点作为资源提供节点。通过以上分析,本文在传统随机算法基础上进行改进,使用ELM算法对节点可用带宽和负载度进行预估,以下部分将详细介绍ELM-SGP算法及其验证分析过程。
2基于ELM动态可用带宽的超级节点选择
神经网络模型是一种基于生物神经科学,模拟人脑构造和功能的数学模型。1943年W.Mc Culloch和W.Pits提出了形式神经元抽象数学模型。这项技术经过70多年的发展,相关研究和模型已经发展成融合了数学、生物学、计算机科学、物理学等的交叉学科。它被广泛应用于各种领域,如:图形处理、经济预测、组合优化、航空技术、通信网络等,ELM则是其中性能较优的一种。它对于随机性、非线性变化的数据的收敛性很好。
2.1系统描述
在混合式P2P网络中,超级节点(sp)除了作为服务器为子节点提供源数据外,还负责管理子节点的行为、与临近层节点进行交互。包括:资源查询、路径选择、信息交互等。每个超级节点都是其管辖范围的代表,子节点可以自由选择加入或离开,超级节点则是长时间在线、能力强的节点。一般为了保证网络的可靠性都会有备份的超级节点,如图1所示。
2.2 ELM神经网络
极限学习ELM[11]是一种快速学习的前馈神经网络(SLFN)算法,是由Huang G.B.等人提出,该算法在训练过程中隐层节点参数(内权和偏置值)可以随机生成,不需要调节,它的输出权值依据MP广义矩阵得到。使得它具有学习速度更快、结构更简单、收敛性能好等优点。该网络在这些年在各个领域得到了广泛的应用,SLFN结构如图2所示。
对于一个SLFN包含L个隐含节点和m个输出,假设有任意N个训练样本(xi,ti),其中xi∈Rn,ti∈Rm则标准的单隐层神经网络数学建模为:
其中,Wi=[wi,1,wi,2,…,wi,L]T为SLFN的输入权重,βi为其输出权重,bi表示的是第i个隐层单元的偏置,SLFN的激活函数为g(x),Wi·Xj表示Wi和Xj的内积。单隐层神经网络学习的目标是使得输出目标可以零误差逼近训练样本,即:
存在βi、Wi和bi,使得:
上式可以矩阵表示为:
其中,H表示隐层节点的输出,β为输出权,T是期望输出。
根据文献[12]在ELM算法中,只要随机确定了输入权重Wi和隐层的偏置bi,则隐层的输出矩阵H就被唯一确定。训练单隐层神经网络可以转化为求解一个线性系统Hβ=T。同时输出权重β可以被等式β=H+·T确定,H+是矩阵H的MoorePenrose广义逆。
为了避免数据差异过大,统一量纲ELM要对输入数据进行归一化处理,将原始数据归一到[0,1]区间,将可用带宽时间序列进行归一化处理,具体处理公式为:
2.3算法描述
超级节点监视器记录本机的CPU使用情况,并计算本机实时的可用带宽。通过ELM分别对CPU负载率和可用带宽进行预测,并根据历史数据预测下一时刻CPU负载、可用带宽。其中Ciresidual代表超级节点Si的剩余负载。Biresidual代表超级节点Si未利用的剩余带宽,g(i)代表Si的综合可用性。公式描述如下。
节点Si的可用带宽:
即节点的Biresidual为Si总带宽Bitotal与已分配带宽Biallocated之差。
节点的CPU剩余负载率:
其中Ciloading代表Si的CPU实时负载率。
节点Si的综合可用性:
将Biresidual通过式(8)统一量纲,然后超级节点代理分别交换各自节点的预测数据,通过式(11),按照g(i)的高低分为三个级别:优良、一般、较差。最后Si代理将这些信息发送给普通节点(op),op再结合Si资源匹配率、通信开销、信誉等进行选择。有效地减少了洪泛法对网络带来的负载压力及延时,优化了系统服务性能。
基于ELM-SGP的算法具体步骤如下(如图3所示):
Step1初始化ELM算法的控制参数,设置激活函数g(x)与隐含层节点个数L,随机生成隐含层节点参数(ai,bi),计算输出矩阵H,设置惯性因子的范围[wmin,wmax],使用式(8)归一化带宽时间序列X={x1,x2,…,xn},归一化CPU动态负载时间序列C={c1,c2,…,cn},并根据ELM算法求出最优输出权值βi,将X和C代入式(3)计算出每个xi对应的输出目标oj。
Step2 Si代理通过ELM神经网络,计算下一时刻每个Si的有效可用带宽Biresidual及CPU剩余负载率Ciresidual。
Step3超级节点代理根据预测结果,如图3所示利用式(11)计算每个节点的综合可用价值,并向邻居超级节点代理发送该消息。
Step4超级节点代理对步骤3消息进行分析后,根据每个节点的g(i)值划分为3个等级,当普通节点(op)请求连接超级节点Si时,邻近Si代理将综合可用性优良的Si列表Node List发送给op。
Step5普通节点得到反馈信息后,再综合考虑节点信誉、区域等进行选择,如算法流程图3所示。
具体ELM-SGP算法伪代码实现如下:
3仿真实验及结果分析
本文通过Matlab评测实验比较传统随机选择算法RandomSGP与基于带宽和CPU动态负载预测算法ELM-SGP,系统模拟真实网络环境,模拟环境的建立如下:op数量范围[100,1000],sp数量范围[20,100],自由op为20个,sp代理数量为20个。可用参数α设置为0.4。为了能够仿真现实网络中节点的异构性,将普通节点聚类为三类:A、B、C,设置它们的下载带宽分别为:4 Mbps、1.8 Mbps、750 Kbps,上传带宽分别为:900、465、125 Kbps。它们在系统中所占比例分别为:A:56%、B:32%、C:12%。为了验证ELM-SGP预测算法效果,通过与传统RandomSGP算法在平均吞吐量、平均播放延时、平均播放质量三个指标进行比较评价该方法。实验结果如图4-图6所示。
实验1比较了ELM-SGP与传统Random-SGP方法在吞吐量上的差异。节点的吞吐量是指接收报文的速率,包括流媒体数据包和控制报文。获得越高的吞吐量,一个节点才能获得更好的播放质量。如图4所示ELM-SGP算法的吞吐量相对于RandomSGP算法提高了7.74%,这主要是因为本文提出的ELM-SGP方法更加全面的衡量了超级节点的网络性能来做出选择。
实验2对ELM-SGP算法的播放延迟进行评估,播放延迟是指服务器发送数据时刻到此数据被节点接收时刻的延迟。这个性能参数直接影响用户的观看体验,特别是对于直播系统而言。本文提出的算法相对于Random-SGP优化了选择指标,使播放延时降低了44.4%,这将明显改善用户的体验。
实验3比较了ELM-SGP方法与传统Random-SGP方法的播放质量。在仿真实验中,间隔30秒,用节点在这段时间所收到的有效数据包与流媒体服务器发送数据包的比值作为该节点的播放质量。该参数直接反映了用户观看视频的质量,图6反映了ELM-SGP算法的播放质量明显优于Random-SGP,相对提高了8.7%。ELM-SGP的播放质量虽然没有达到100%,但随着吞吐量的提高,平均播放质量基本稳定在90%以上,为用户提供了流畅稳定的高质量服务。
4结语
节点选择机制论文 篇6
SWOT分析是一种通过识别组织内部的优势和劣势并对外部环境的机会与威胁进行分析辨别来制定有针对性的战略的方法。对我国建筑企业实施绿色供应链的可行性进行SWOT分析, 能够使国内企业有针对性的采取相应战略。
优势。国内企业已经能够充分意识到, 只有满足现在和将来的越来越高的绿色消费需求, 通过减少物料成本和操作成本, 增强企业的竞争能力, 才能形成高于竞争对手的竞争优势, 从而在激烈的竞争中获胜并取得长足发展。此处, 我国为保护环境而制定的法律法规越来越详细, 越来越严格, 使得建筑企业的环境保护行动与公众的期望紧密挂钩, 从而把企业自身的可持续发展和人类社会的可持续发展结合起来, 进一步倡导人与自然的和谐发展。
劣势。首先, 传统环境观念的障碍。传统供应链的设计是站在供应链核心企业的角度来看待问题, 没有考虑供应链对社会和环境带来的负面影响。其次, 传统供应链模式的障碍。一般而言, 绿色供应链强调绿色设计、绿色材料、绿色工艺、绿色包装、绿色回收等在产品生命周期内的有效集成。但现实中, 由于建筑企业供应链成员创新收益往往不能完全内部化, 供应节点成员根本得不到绿色供应绩效的激励。
机会。我国企业加紧发展绿色供应链管理, 是应对未来挑战和在竞争中占得先机的重要机遇的需要。此前, 我国建筑企业经营者对绿色经营消费理念淡薄。因此, 在发展供应链的同时, 需要提高认识, 更新思想, 把绿色供应链管理作为建筑企业全方位绿色革命的重要组成部分。企业可以通过自身的绿色形象来达到市场开拓的目的。谁在这方面做得好, 谁就能赢得顾客, 谁就能把握市场先机。
威胁。目前, 国家新型城镇化规划提出到2020年我国城镇化率将达到60%。从发展形势看, “十三五”时期工业化、城镇化进程仍将处于推进阶段, 钢铁、水泥等重化工业产品产能峰值将陆续到达, 能源消费将延续低速低量增长, 预期至2020年我国将新增6000万左右的城镇人口, 带来固定资产投资、城镇生活型污染排放以及城市生态空间安全格局压力持续增长。
二、绿色供应链节点企业协调的层次
正是由于绿色供应链具有区别于一般供应链运作的异质性特征, 众多的研究者就如何在绿色供应链成员间达成协调关系展开了多角度的研究。基于一般协调理论及绿色供应链运营的特殊性, 结合已有的研究结论, 将反映绿色供应链运营的协调分成如下三个层次与实施过程。
(一) 建立战略层协调机制。实施绿色供应链管理的各个节点企业应该识别市场机会与威胁, 通过对其自身以及整个供应链进行SWOT分析, 判定自身的核心竞争力。由于规制与公众对绿色环保要求越来越迫切, 建筑企业必须对供应链之间的竞争态势进行审视。在建筑企业确定了需要实施绿色供应链之后, 就必须选择恰当的供应商, 促进节点企业之间的合作, 并针对合作难的问题进行协调, 进而建立协调机制。
(二) 建立基础层的协调机制。在绿色供应链结点企业需要进行协调的诸要素中, 无论是哪种协调其基础都必须要求节点企业之间互相信任, 都必须要求有相应的激励机制来促使其合作。因此, 信任机制和激励机制是协调机制的基础机制, 其贯穿着各个子协调机制以及整个协调机制的始终。
(三) 建筑企业建立业务决策层协调机制。由于各个节点企业具有其自身的特殊矛盾, 其具体情况不同就会出现不同的问题, 同时在绿色供应链不同方面也会出现不同的问题, 就需要建立不同的子协调机制进行协调, 这些子协调机制包括成本协调机制、定价协调机制、利润协调机制、知识共享协调机制、技术共享协调机制。
三、建筑企业绿色供应链协调发展建议
(一) 树立绿色物流的思想并进行绿色物流管理创新。建筑企业要围绕绿色环保和可持续发展的理念开展经营, 不能安于现状, 不思进取, 更不能存在“环保不经济, 绿色要花费”的思想。只有企业自身认识到企业建设和营运绿色化的必要性和紧迫性, 建筑企业的绿色再造和规范才能有所突破。
(二) 大力开发和采用绿色物流管理技术。建筑企业力争在各个供应节点全面实施绿色物流技术, 主要包括标准化技术、信息和通讯技术、新材料技术、生物技术、环保技术、安全防卫技术、监控技术、保鲜技术、各种垃圾处理和废物利用技术、各项物流功能的专用技术、质量管理和流程再造等;在运作管理方面, 要全面开展建筑企业的物管改造, 通过第三方物流的建立和对物流流程、环节以及各种设施器械的技术创新、技术引进和技术改造, 提高建筑企业的物流管理能力和技术水平, 最大限度地降低物流的能耗和货损, 增强环保能力, 防止二次污染。
节点选择机制论文 篇7
ZigBee是一种低功耗、低成本、可靠性高的无线技术, 笔者将其与传感探测技术相结合, 设计一种烟温一体监控节点, 可组成无线监控传感网络, 并在该硬件平台的基础上, 提出依据检测监控节点电池电压改善网络稳定性的工作机制。
1 监控节点设计方案
1.1 监控节点功能
监控节点是组成ZigBee无线监控网络的基本单元, 它主要完成对环境数据的采集、处理及转发等功能, 设计时应从低功耗、低成本, 同时兼顾软硬件的简易实用性等方面来综合考虑, 监控节点的功能如图1所示。
1.2 监控节点工作原理
监控节点的传感器每隔一定的时间采集监控区域内环境因子参数, 经过A/D模数转换后, 发送至处理器处理, 处理器一方面把数据打包通过无线网络发送到网络中心 (协调器) 供其处理, 另一方面与其本身设置的参考阈值做比较, 一旦监测值大于阈值, 则发出声光报警信息。同时, 处理器定时采集监控节点的电池电压值, 当电压值趋近于节点正常工作电压的下限时, 节点会发出报警声, 并把电池电压值发送到网络中心, 提醒网络监控中心人员及时更换电池, 防止监控节点因缺电而“死亡”。监控节点还能够点对点接收网络中心的控制命令, 启动或关闭节点的声光报警。
2 监控节点硬件设计
由监控节点的工作原理可知, 节点主要由处理器单元、烟雾传感检测电路、温度/电池电压采集电路、声光报警/测试控制电路、电源及调试模块等部分组成, 其结构如图2所示。
监控节点的处理器主要负责处理各个传感器发送过来的数据信息等, 与网络中心或其他监控节点进行无线通信。本设计采用TI公司推出的ZigBee新一代Soc芯片CC2530F256, 它支持IEEE802.15.4/ZigBee/ZigBee RF4CE标准, 拥有多达256kB的闪存空间、更大的RAM, 允许芯片无线下载/空中升级。同时, CC2530结合了一个完全集成的、高性能的RF收发器与一个增强型8051MCU内核以及其他强大的支持功能和外设。此外, RF高频天线设置了“板载PCB天线+外置天线”组合设计, 可根据安装场合对距离的要求选择其中一种天线。
烟雾传感检测电路主要由光电式传感器和烟雾报警集成IC芯片MC145010组成, 其中MC145010包含功率极低的数模电路, 它与红外光电腔体同时使用, 通过接收微小的烟雾颗粒所散射的光束达到检测烟雾的目的。温度采集电路由DS18B20传感器组成, 其具有低功耗、抗干扰能力强、易配微处理器等优点, 可直接将温度转化成串行数字信号供处理器处理。电压采集电路采用电阻分压, 基准电压比较的方法实现, CC2530内部集成了可支持14位分辨率的A/D转换电路, 多达8个配置通道, 根据实际应用由寄存器配置使用, 因此无须外置模数转换电路, 有效避免了硬件电路的复杂度及成本的提高。声光报警/测试控制电路集成于MC145010电路中, 当检测到烟雾时, MC145010中的推挽式输出电路会驱动外围的蜂鸣器发出报警声, 同时LED二极管一直闪烁。
3 监控节点软件设计
3.1 监控节点工作流程
软件设计平台采用IAR EW8051集成开发环境, IAR是一款集编写、编译、调试、下载于一体的集成开发环境, 它为应用系统的软件开发设计提供了方便快捷的开发界面, 使ZigBee协议栈的移植成为可能, 并且对应用层程序的编译调试与下载以及ZigBee通信方式的设置提供了现实可行的操作。
监控节点的工作状态有两种:正常工作状态和报警状态。处于正常工作状态时, 监控节点又分为监视状态 (数据采集处理等工作) 和休眠状态, 当有火情出现后, 无论节点是否处于休眠状态都要立即中断进入报警状态。具体工作流程如图3、图4所示。
3.2 监控节点的稳定性工作机制
ZigBee网络是一种自适应无线传感网络, 其网络拓扑可根据实际应用构成星形、树形和网状网结构3种类型。监控节点在ZigBee网络拓扑中的定位为终端节点, 考虑到实际安装时节点与网络中心的通信距离相对较近的弊端, 本监控节点在设计中增加了路由功能, 即监控节点既是一个普通的终端节点, 同时又可在网络中行使路由器的职能, 在一定程度上减少了网络对路由器的开发投入。在无线传感网络中, 节点的能量是网络正常运行时长的决定性因素, 其寿命影响着网络的稳定性。而在整个网络中终端节点的功耗相对于其他网络节点 (如路由器) 是比较小的, 若监控节点被赋予路由功能后, 功耗将进一步增大。加上受到安装区域地形复杂度不一、节点安装数量呈现出无规则性等因素的影响, 造成其中具有路由功能的节点的通信业务量不同, 而某些业务量大的监控节点的能量容易消耗过快而“死亡”, 从而使整个网络处于不健康甚至瘫痪的状态。
监控节点的电池电压是反映该节点能量多少的标志, 网络中不同的监控节点由于通信业务量的不同, 电池电压也会不同。笔者提出一种根据节点电池电压大小选择路径传输的工作机制, 节点通过采集自身以及通信链路上路由节点的电池电压信息, 针对网络整体稳定性能综合考量后进行路由的选择, 从而决定其通信路径。首先监控节点预先设定电池电压的阈值大小, 其次通过路由发现汇总出所有源节点至目的节点的通信路径, 并判断该路径上的路由监控节点的电池电压是否大于阈值, 经过比较处理选择最佳路径作为通信传输链路。
其具体工作流程如下:
(1) 终端节点发送路由请求包。请求数据帧中除了包括路由请求标识符外, 还应增加各节点的实时电压值UF与阈值电压UG比值的标志位。
(2) 接收到请求数据包的路由监控节点查询自身的电池电压值UF和UG, 判断UF和UG的大小关系。若UF>UG, 则在应答反馈数据包中标识位置1, 反之置0。
(3) 终端节点收到路由节点的反馈数据包, 判断该路径中路由节点的电池电压值是否大于阈值电压, 一旦出现UF
(4) 所有路由监控节点电压值均低于UG时, 则对比与其能够通信的所有路由节点的电压大小, 通过比较处理以确定最大值, 选择该路由节点作为传输路径节点。
(5) 每个监控节点定时向监控网络中心发送自己的状态信息, 在发送的信息数据包中应包含该节点的实时电池电压值, 当电池电压较低时会通过网络中心发送至上位机处理, 上位机控制平台会提醒操作人员及时更换电池, 进而保证网络中节点能够均衡稳定地工作。
4 实验测试
为验证监控节点在整个系统的稳定性, 在一特定区域内架设一个ZigBee网络, 将20个监控节点随机放置在区域内, 通过RS 232串口使网络协调器与监控主机进行通信, 从而可直观地了解网络中所有监控节点的状态信息, 如图6所示。节点的电池电压初始值均为9V, 为加快网络运行速度以便于观察结果, 将监控节点发送数据的频率增大, 每隔一定时间记录网络中监控节点的死亡个数, 同时在相同条件下记录监控节点在普通工作机制下的运行状况, 两者之间的实验对比结果, 如图7所示。
从图6可以看到, 监控节点在网络系统中运行良好, 能够实时准确记录现场环境及其自身的参数, 无漏报、误报现象发生, 整个系统比较稳定。从图7看出, 在相同的时间范围内, 采用本设计提出的网络工作机制后, 网络中节点的死亡数量及速率都有了较大的改善, 监控节点的寿命明显高于普通工作机制的节点, 从而可有效延长整个网络的生命周期, 保证无线网络稳定可靠运行。
5 结束语
ZigBee技术以其独特的优越性在无线传感网络领域愈来愈受到广泛的重视, 其在工业控制、数字家庭、智能楼宇监控、环境监测等领域的应用日趋广泛。笔者将其与传感探测技术结合, 研究设计了一款可对火灾进行实时监控的节点, 具有成本低廉、功能强大、安装方便、应用场合广等优点。
摘要：根据目前火灾预警机制的缺陷以及报警节点功能单一的情况, 研发一种基于ZigBee的无线烟温一体监控节点, 该节点具有同时监控两种环境因子、路由中继、缺电报警等功能。同时提出了一种依据检测监控节点电池电压大小改善网络稳定性的工作机制, 可有效提高网络资源的利用率, 延长网络工作寿命。
关键词：ZigBee,无线报警系统,烟温一体监控节点
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