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1. 基于MEC服务器优先服务的路侧单元MAC层调度策略

李欣, 保利勇, 丁洪伟, 官铮

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (4): 1227-1235. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023050556

摘要（169）

HTML （7）

PDF （3959KB）（110）

针对多接入边缘计算（MEC）服务器高可靠、低时延和大数据量的数据传输要求，基于无冲突接入、优先级架构和弹性服务技术，提出一种适用于车辆边缘计算场景下的媒体访问控制（MAC）调度策略。所提策略由车联网（IoV）路侧单元（RSU）集中协调信道接入权，优先确保车载网络中车载通信单元（OBU）与MEC服务器之间的链路传输质量，以及时传输车辆到网络（V2N）业务数据；同时，对本地OBU之间的业务采取弹性服务方式，增强密集车辆接入时应急消息传输的可靠性。首先，构建调度策略的排队分析模型；其次，根据各时刻系统状态变量的无后效性特点建立嵌入式马尔可夫链，并通过概率母函数的分析方法对系统进行理论分析，得到MEC服务器通信单元和OBU的平均排队队长、平均等待时延和RSU查询周期等关键指标的精确解析表达式。计算机仿真实验结果表明，统计分析结果与理论计算结果一致，所提调度策略在高负载情况下能够提高IoV的稳定性和灵活性。

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2. WSN中碰撞时长可变的三时隙P坚持CSMA协议分析

李明亮, 丁洪伟, 李波, 王丽清, 保利勇

计算机应用 2020, 40 (7): 2038-2045. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112028

摘要（375）

PDF （4238KB）（347）

随机多址通信方式是计算机通信研究中不可或缺的一部分，针对传统的P坚持载波侦听多路访问（P-CSMA）协议对无线传感器网络（WSN）系统的传输控制并解决系统的能耗问题，提出了一种在WSN中碰撞时长可变的三时隙P-CSMA协议。该协议在传统的双时隙P-CSMA协议中加入了碰撞时长 b，将系统模型改为三时隙模型，包含信息分组发送成功的时长、发生碰撞的时长以及空闲时长。通过建模分析了该模型下系统的吞吐量、碰撞率以及空闲率，发现通过改变碰撞时长可以降低系统的损耗。相比传统的P-CSMA协议，该协议使系统性能得到了改善，并使得在基于电池模型得到的系统节点的生命时长明显延长。通过分析，得到了本协议的系统仿真流程图。最后通过对比分析各个指标的理论值和仿真值，证明了理论推导的正确性。

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3. 基于深度学习的蛋白质亚细胞定位预测

王艺皓, 丁洪伟, 李波, 保利勇, 张颖婕

计算机应用 2020, 40 (11): 3393-3399. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040510

摘要（506）

PDF （678KB）（763）

针对传统机器学习算法中仍需手工操作表示特征的问题，提出了一种基于堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络的蛋白质亚细胞定位算法。首先，分别利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取，并将这三种方法得到的特征向量进行融合，以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型；接着，将融合后的特征向量输入到SDAE深度网络里自动学习更有效的特征表示；然后选用Softmax回归分类器进行亚细胞的分类预测，并采用留一法在Viral proteins和Plant proteins两个数据集上进行交叉验证；最后，将所提算法的结果与mGOASVM、HybridGO-Loc等多种现有算法的结果进行比较。实验结果表明，所提算法在Viral proteins数据集上取得了98.24%的准确率，与mGOASVM算法相比提高了9.35个百分点；同时所提算法在Plant proteins数据集上取得了97.63%的准确率，比mGOASVM算法和HybridGO-Loc算法分别提高了10.21个百分点和4.07个百分点。综上说明所提算法可以有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。

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4. 基于均匀化分布的Chebyshev映射系统构建及特性分析

黄滨, 保利勇, 丁洪伟

计算机应用 2019, 39 (10): 2997-3001. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020255

摘要（326）

PDF （719KB）（244）

针对传统Chebyshev映射所呈现的值域边界双峰的分布特性，为满足优化理论中序列均匀分布的需求，结合Chebyshev映射概率密度函数进行数理推导，将得到的随机变量函数与原映射级复合成新的系统。通过对比研究表明，系统具有良好的均匀分布特性、遍历特性、平衡性和较低的复杂度，所产生序列的随机误差小，相似度高。最后将系统应用于优化算法中的初始化种群阶段，进一步说明了所做的均匀化分布系统在改善原序列均匀分布特性的效果是显著的。

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