无线通信与移动计算

在拥有海量信息服务和决策资源的云计算环境中，信息的准确性和可靠性比以往单一的封闭系统更为重要。因此，保证信息的可靠性和系统的稳定运行，是Internet+和物联网等研究领域的核心问题。连通性和可诊断性是衡量多处理机系统容错性的两个重要指标。这个 -好邻居有条件的连通性（ -连接）是，使图中断开节点的最小数量，并且每个节点具有至少邻居在每一个剩余部分。该 -好邻居条件可诊断性( -GNCD）是已经在系统中被正确识别有故障的处理器的最大数目，和任何无故障的处理器具有不小于没有过错的邻居。交换 -立方体是一类不规则网络，通过从超立方体和一些超立方体的变异网络中删除链接而得到( -立方体）。它们不仅结合了 -立方体也降低了互连的复杂性。交换 -多维数据集使用唯一的连接规则将其节点分类为两个不同的类集群。在本文中，我们提出了广义交换 -立方体框架，使得体系结构可以通过不同的连接规则来构造。此外，我们研究了 -连通性和 -GNCD广义交换 -在PMC和下MM立方体楷模。作为应用， -连通性和 -广义交换超立方体的GNCD，双立方体状网络，广义交换交叉立方体，并在本地交换广义扭曲立方体分别确定。

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手语包括手臂和手的运动，作为听力障碍者的交流手段。一个自动化的标志识别系统需要两个主要的过程：特定特征的检测和特定输入数据的分类。过去，为了提高系统的性能，人们提出了许多对手语进行分类和检测的方法。然而，近年来在计算机视觉领域的研究进展，使我们能够借助于深层神经网络对手势识别进行进一步的探索。阿拉伯手语见证了前所未有的研究活动，利用深度学习模式识别手语和手势。本文提出了一种基于视觉的系统，利用CNN对阿拉伯手语字母进行识别，并将其转换成阿拉伯语音。该系统采用深度学习模式，用阿拉伯语自动检测手语字母，并将检测结果输出。该系统对阿拉伯手语字母的识别准确率达到90%，保证了系统的可靠性。通过使用更先进的手势识别设备，如Leap Motion或Xbox Kinect，可以进一步提高准确性。识别出阿拉伯手语字母后，结果将被输入到语音引擎中，语音引擎将产生阿拉伯语言的音频作为输出。

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在数字化的生产环境，高品质的可视效果打在我们的移动设备中的关键作用，如游戏和电影。与自由表面流体动画的模拟是计算机图形的一个重要领域。然而，流体表面的跟踪，因为其不稳定的一个具有挑战性的问题。在本文中，用于流体的动画表面跟踪和细节保留一个耦合网格粒子法提出。首先，基于所述非平衡外推法，我们设计了一种新方法，用于重构格子Boltzmann方法（LBM）和耦合重构方法与LBM和流体（VOF）的体积的界面网格的分布函数（DFS）来跟踪自由表面，它可以得到精确的表面。其次，为了避免造成在传统的LBM-VOF方法的弱点细节的损失，我们设计了一个结合网格粒子方法，不仅充分利用了耦合网格粒子方法的优点，而且实现了两个网格的方法和粒子法之间三通耦合。此外，用于实现流体动画的实时性要求，我们使用GPU的并行计算来加速仿真和用于真实渲染的改进的屏幕空间流体（SSF）绘制方法。各种实验表明，这项工作可以跟踪高精度流体表面，并保留流体表面的细节，而且还实现了大型流体模拟良好的实时性能。

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近距离服务（邻近服务）和Wi-Fi两种前途的技术，可通过启用设备到设备（D2D）的通信提供了关键任务语音（MCV）在远程应用和农村地区的支持。在本文中，散文和Wi-Fi的几个性能度量进行评估，并根据各种构造相比侧由端。的NS-3的仿真结果表明，邻近服务优于无线网络覆盖范围和访问时间与介质的流量负荷方面，而无线网络具有光业务负载下更短的访问时间。此外，随着各种用户密度，散文提供了更好的覆盖范围和访问时间大部分时间。在本文的评价提供了与任何一种技术和如何改善，通过调整不同的系统参数性能所期待的见解，第一反应。

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在无人机辅助蜂窝网络中，流量卸载是一种很有前途的技术。由于它们的自私性，无人机可能不愿意在没有任何激励的情况下参与交通卸载。此外，考虑到无人机的动态位置和传输通道的动态情况，设计一种多无人机网络的长期有效激励机制具有挑战性。为了有效地吸引无人机参与交通卸载，本文研究了动态契约激励方法。在信息对称情景和信息不对称情景下，引入了两阶段合同激励方法。考虑到合同设计中的充分条件和必要条件，研究了求基站最大期望效用的序列优化算法。仿真实验表明，所设计的两阶段动态契约有效地提高了流量卸载性能。

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首先利用基于互信息的高斯近似（GA）分析了系统无速率码的渐近性能，该方法比基于消息均值的方法提供了更精确的解码阈值。提出了一种改进的线性规划（LP）算法，通过对两个关键参数进行预计算，在较低的开销和适当的平均度下有效地搜索度分布。渐近分析和仿真结果表明，优化后的编码性能优于传统的线性规划编码。此外，还讨论了外码对整体码速率和译码复杂度的影响。

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