最新研究進展－信息技術與電子工程專輯

DHT中啟動尋徑控制

盧錫城 院士 國防科技大學并行與分布處理國家重點實驗室

張一鳴 教授 國防科技大學并行與分布處理國家重點實驗室

DHT具有可擴展、自組織和適應基本拓撲結構的變化的特性，因此有希望成為分布式系統(tǒng)實現(xiàn)自主通信的基礎設施。然而，為了提供上述優(yōu)勢，DHT犧牲了靈活性，也就是說，所有信息都是基于所有參與節(jié)點都是均一的假設使用DHT中普通算法尋址。實際上，大規(guī)模系統(tǒng)的節(jié)點的功能、信譽、管理域的從屬關系等可能是不同的，因此，更好的做法是要區(qū)分參與節(jié)點的差異并啟動尋址目標和路徑的柔性控制。為實現(xiàn)這一目標，我們提供了一種在DHT中支持將節(jié)點組織成組并啟動尋址控制的新方法。通過理論計算和大量的模擬證明了我們方案的有效性。

——摘自《IEEE J. SEL. AREAS COMMUN. 》

T-Code：三重糾刪最長最低密度的MDS碼

劉璟 教授 南開大學信息技術科學學院

我們研究了最長最低密度的MDS碼，一種帶有最佳冗余和最小更新處罰的陣列糾刪碼。我們證明最長最低密度的MDS碼的一些基本結構特性。我們規(guī)定了一個用于近解析塊設計（NRBs，Near-Resolvable Block Designs) 的“最好”性能，并建立了三重糾刪最長最低密度的MDS碼（T-Codes）和最好NRB（3K+1、3、2）s。我們提出一類NRB（3K+1、3、2）s，并證明其可以產生一個T-Codes家族。在Artin猜想假設下，該家族是無限大的。我們還測試了其他一些NRBs，并找到這一家族之外的一些T-Code例子。

——摘自《IEEE J. SEL. AREAS COMMUN. 》

基于網(wǎng)絡編碼多耗損的分散存儲系統(tǒng)的協(xié)同恢復

許胤龍 教授 中國科學技術大學計算機系

我們研究了分散存儲系統(tǒng)中多節(jié)點失敗的恢復問題。我們設計了一個用于多節(jié)點失敗的互助協(xié)同恢復（MCR，Mutually Cooperative）機制。經信息流程圖的基于分割的分析，我們得到了基于MCR維持帶寬的較低邊界。對于MCR，我們提出了一個傳輸模式并設計了一個基于強MDS編碼的線性網(wǎng)絡編碼模式。我們證明基于我們傳輸和編碼模式的穩(wěn)定帶寬與較低邊界相配，所以較低邊界是緊密的，對于MCR來說，傳輸模式和編碼模式是最佳的。我們也給出在存儲消耗和穩(wěn)定帶寬方面MCR與其他冗余恢復機制數(shù)值比較的結果，用以顯示MCR的優(yōu)勢。

——摘自《IEEE J. SEL. AREAS COMMUN. 》

用于無線網(wǎng)狀網(wǎng)絡的編碼意識路由機制

張寶賢 教授 中國科學院研究生院計算與通信工程學院

機會路由是一種在無線網(wǎng)狀網(wǎng)絡中新的利用無線頻道廣播特性傳輸數(shù)據(jù)的路由范例。網(wǎng)絡編碼已作為一種新式的可顯著提高WMN通量性能的路由范例。我們研究了用于提高WMN性能的機會路由和網(wǎng)絡編碼的組合。我們第一次分別檢查了已存在的機會路由和編碼意識路由協(xié)議，并基于不同標準的對這些協(xié)議進行分類，討論了它們的優(yōu)點和缺點。然后，我們提出了一種結合多跳機會轉發(fā)和局部流間網(wǎng)絡編碼的編碼意識機會路由機制用于提高WMN通量性能。通過機會轉發(fā)，CORE允許帶有最多編碼增益的下一跳節(jié)點繼續(xù)數(shù)據(jù)包轉發(fā)。通過局部網(wǎng)絡編碼，CORE試圖將可被單一傳輸攜帶的數(shù)據(jù)包的數(shù)量最大化模擬結果顯示，與已有的協(xié)議相比，CORE可以顯著提高WMN通量特性。

——摘自《IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS》

挖掘用戶目標用于低能高QoS的室內定位服務

陳益強 研究員 中國科學院計算技術研究所

定位服務（LBSs，Location-based Services）在普適計算環(huán)境中起關鍵作用，QoS（Quality of Service）是LBS的關鍵評估之一。為了維持高QoS，傳統(tǒng)方法依賴于精確連續(xù)定位。然而，在這種情況下，移動設備的能量消耗對于實際應用來說通常太高了。因此，在LBS系統(tǒng)中，能量消費和QoS變成了兩個沖突因素。為解決這一沖突，我們提出了一種新的自適應目標識別計算網(wǎng)絡（Adaware，Adaptive Goal-aware Computing Framework）。我們證明LBS的QoS可以通過識別用戶目標來評估。我們設計了從不連續(xù)局部數(shù)據(jù)中挖掘用戶目標的新算法，用以在保持高QoS的同時減少能量消費。更特別的是，Adaware采用一個加速計來實現(xiàn)移動定位，與原來連續(xù)定位方法相比，顯著減少了Wi-Fi掃描的不必要的能量消費。然后，基于已被我們提出的定位置信系數(shù)濾波方法后處理過的預計不連續(xù)臨界點路徑，一種新型N-gram目標推論算法被用于預測精確的目標。現(xiàn)實無線網(wǎng)絡環(huán)境的實驗結果證實了我們框架的有效性。與連續(xù)Wi-Fi掃描相比，我們可以在70%定位精度在10米以內的情況下得到80%QoS并節(jié)省30%的能量。

——摘自《COMPUTATIONAL INTELLIGENCE》

GPU加速無條件穩(wěn)定CRANK-NICOLSON時域有限差分法用于三維微波電路分析

陳如山 教授 南京理工大學電子工程與光電技術學院

可編程圖像處理單元（GPU，Graphics Processing Unit）被用于加速無條件穩(wěn)定CRANK-NICOLSON時域有限差分法（CN-FDTD）用于微波電路分析。為了在每個時間間隔有效解CN-FDTD方法的線性系統(tǒng)，稀疏矩陣向量積（SMVP，Sparse Matrix Vector Product）和雙共軛梯度（Bi-CGSTAB，Bi-conjugate Gradient Stabilized）算法中的關于向量的算術運算被GPU的多個處理器執(zhí)行。因此，由于現(xiàn)代GPU具有平行計算能力，基于Bi-CGSTAB算法的GPU可以顯著加速CN-FDTD模擬。數(shù)值結果顯示，該方法非常有效，可以提高10倍。

——摘自《PROG. ELECTROMAGN. RES.》

簡單分布估計算法計算時間的分析

陳國良 教授 中國科學技術大學計算機科學與技術學院

分布估計算法（EDAs，Estimation of Distribution Algorithms）被廣泛用于隨機優(yōu)化。文獻已報道了該算法的很多令人印象深刻的實驗結果。然而，分析E D A s與問題尺寸相關的計算時間的研究很少。仍然不清楚當優(yōu)化問題維數(shù)變大時EDA將如何按比例放大。我們研究了簡單EDA的計算時間復雜性，如單變量邊際分布算法（UMDA，Univariate Marginal Distribution Algorithm），以得到E D A復雜性更多理解。首先，我們討論如何測量E D A復雜性。其次，我們提出利用離散動態(tài)系統(tǒng)和Chernoff界限分析U M D A計算時間復雜性的新方法。利用該方法，我們可以導出U M D A計算著名單峰偽布爾函數(shù)的首次壓縮時間解的數(shù)量，如LeadingOnes問題以及BVLeadingOnes等源自LeadingOnes的其他問題。盡管這兩種問題都是單峰的，我們的分析顯示LeadingOnes對于UMDA來說很容易，而BVLeadingOnes相對較難。最后，為了處理使問題對UMDA來說變得困難的特性，我們深入討論了“邊際”（或張弛）的概念。我們在理論上證明帶有邊際的UMDA可以有效地解決BVLeadingOnes問題。

——摘自《IEEE TRANS. EVOL. COMPUT.》

網(wǎng)絡視頻博客的調研

高文 教授 北京大學信息技術學院

近幾年來，博客已成為網(wǎng)民宣泄情感的工具。通過將博客與視頻豐富表現(xiàn)力相結合，視頻博客將成為與我們已有電視新聞資源相補充的強有力的新媒介。視頻博客已取得了世界范圍廣泛的關注，尤其在Google兼并了YouTube以后。我們將視頻博客作為一種新的技術趨勢作了全面的調查。我們首次將視頻博客技術挑戰(zhàn)總結為四大亟待解答的關鍵問題針對他們各自的可能性，我們給出了當前支持視頻博客的有效技術和工具，并預想未來視頻博客可能的技術方向。我們介紹了可用于視頻博客的幾種可擴展性、交互性、可檢索性、可及性更好的多媒體技術，以減少視頻博客應用潛在的法律、經濟和道德風險。我們還各種視頻博客挖掘主題進行了深入的研究，提出幾種激勵應用，如定向用戶視頻廣告和集體智慧游戲。我們相信視頻博客及其應用將為相關領域研究帶來新的機遇和驅動力。

——摘自《ACM COMPUTING SURVEYS》

快速掃頻法用于三角流形的測地線計算

雍俊海 教授 清華大學軟件學院

計算機智能和計算機繪圖廣泛應用要求準確而有效的測地線計算。解決該類問題通常使用快速配對法（FMM，F(xiàn)ast Marching Method）。我們提出一種快速掃頻法（FSM，F(xiàn)ast Sweeping Method）。通過導線測量無向圖，建立起四個定序以產生兩組覆蓋特性所有方向的干涉波。通過分析特征的覆蓋度證明這種方法的正確性。收斂和誤差估算也同時被提供。

——摘自《IEEE TRANS. PATTERN ANAL. MACH.INTELL.》