2、网络、缓存与计算集成系统的概述、动机与框架

网络、缓存与计算集成系统解析

网络、缓存与计算集成系统的概述、动机与框架

1 移动云计算相关技术

为解决移动云计算的长延迟问题,基于云微数据中心(cloudlet)的移动云计算应运而生。它通过在单跳WiFi无线接入范围内部署计算服务器或集群,减少了数据传输延迟,避免了利用远程云的计算资源。然而,这种方式存在两个缺点:
- 覆盖范围有限 :WiFi接入网络通常用于室内环境,覆盖范围有限,难以保证广泛的服务。
- 计算资源不足 :受基础设施规模的限制,基于云微数据中心的移动云计算服务器通常只能提供中小规模的计算资源,难以满足大量用户设备(UE)的计算需求。

为了补充基于云微数据中心的移动云计算,一种类似于雾计算的新移动云计算(MCC)范式——移动边缘计算(MEC)被提出。MEC服务器位于无线电接入网络边缘,能在物理上靠近UE的位置提供充足的计算资源,通过低延迟连接满足快速交互响应的需求。因此,移动边缘计算有望为移动设备提供灵活、无处不在的计算增强服务。

2 网络、缓存与计算集成的动机与需求

2.1 集成的定义

  • 网络 :网络向量指通过网络以一定带宽和功率传输数据的能力,通常用数据速率(比特每秒)衡量,其与带宽和信噪比的关系由香农容量公式描述。
  • 缓存 :无线通信系统中的缓存向量指在网络基础设施中存储一定量数据的能力,通常用存储信息的大小(字节)衡量。缓存可在不改变网络信息流的情况下,减轻回程负担,增强信息长期传输能力。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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