5、基于声誉的信息中心车载网络内容交付框架解析

基于声誉的信息中心车载网络内容交付框架解析

在信息中心车载网络中,内容交付的效率和可靠性至关重要。基于声誉的内容交付框架为解决这一问题提供了新的思路,下面我们将详细探讨其相关内容。

1. 系统组成部分
  • 车辆 :车辆可通过图形用户界面(GUI)设置和修改自身兴趣,但无法改变由系统后台进程管理和控制的声誉值。若两辆车兴趣相似且声誉较高,它们可通过车对车(V2V)通信共享内容。为便于选择最优车辆,每辆车的 GUI 会根据相邻车辆的声誉值对其进行排序,并动态推荐给车辆。兴趣相似度计算公式如下:
  • (sim(i, g) = \frac{\sum_{m} w_{i,m}w_{g,m}}{\sqrt{\sum_{m} w_{i,m}^2}\sqrt{\sum_{m} w_{g,m}^2}})
  • 路侧单元(RSUs) :在信息中心车载网络中,一组 RSUs 沿道路分布式部署。RSUs 中放置有信息中心网络(ICN)节点,用于进行信息中心内容交付。对于 RSU j,其覆盖范围内车辆的到达率用 (λ_j) 表示,遵循泊松分布。所有 RSUs 与基站(BS)有线连接,当车辆经过其覆盖范围时,可为车辆提供无线连接。此外,每辆车的 GUI 系统由 RSUs 进行管理,以调节车辆的声誉值。每个 ICN 节点的内容存储(CS)容量有限,无法存储所有副本。与车辆中根据车辆兴趣缓存内容的 CS 不同,RSUs 的 CS 缓存方案基于内容大小和内容流行度,以提高 CS 缓存资源的利用效率。
  • 基站(BSs) :BSs 主要用于调节 RSUs 并
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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