导读:本文包含了信息分发论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信息,信息系统,算法,网络,人民日报社,干扰,互联网。
信息分发论文文献综述
[1]（2019）在《字节跳动公司架起供需桥梁——字节跳动信息分发助力消费扶贫》一文中研究指出字节跳动成立于2012年3月。依托领先的技术优势,7年多来公司快速发展,在海内外推出了多款有影响力的产品,包括今日头条、抖音、西瓜视频、火山小视频等多款互联网产品。其中,旗下核心产品"今日头条"是国内最大的信息平台之一,致力于传播有价值的信息,并通过连接人与信息来创造新的价值。另一款核心产品"抖音短视频"是一个帮助大众用户表达自我、记录美好生活的短视频平台。截至2019(本文来源于《中国经贸导刊》期刊2019年21期）
冯伟,王国东,陈龙,方轶,高磊[2]（2019）在《一种天基信息分发系统的实现》一文中研究指出天基信息分发系统是通过卫星将星上获取的信息数据广播给地面终端。基于S频段的信息分发系统具有低功耗、小型化、安全性等特点,通过接收星上数据信息,进行筛选、复接、AOS格式化、加密、信道编码、扩频调制、QPSK调制,上变频等处理,再通过宽带对地赋形天线发射到地面终端。该系统功率可变,实现了不同高度,不同轨道的星上信息数据对地面终端进行广播,具备了实时性、安全性与可靠性,满足了更加多样化的用户需求。(本文来源于《通信技术》期刊2019年07期）
田彬,赵祥模,徐志刚,王淼,张宇琴[3]（2019）在《车路协同条件下智能网联高速公路通行效率信息自适应分发协议:NRT-V2X》一文中研究指出车路协同技术是解决自动驾驶中单车智能现存缺陷的关键技术。而智能网联高速公路的出现为车路协同技术真正应用于实际提供了良好的平台,其中,路侧单元(Road Side Unit, RSU)如何将路侧传感器信息或交通监控中心发布消息传递给路上车辆,是车路协同技术的一个关键环节。为此,提出一种基于V2V(Vehicle to Vehicle)和V2I(Vehicle to Infrastructure)融合的自适应数据分发协议(Adaptive Network and Road Traffic Data Dissemination for V2X, NRT-V2X)。NRT-V2X协议在影响通行效率事件的车流上游为RSU定义了一段服务区域(ROI, Region of Interest)。RSU通过感知服务区域中车辆的无线通信网络状况和路面交通状况来自适应调整其信息发送间隔,从而在保证ROI中车辆信息全覆盖的前提下,降低RSU发送信息开销,抑制ROI内车辆的接收信息冗余。基于创建的2个场景和2个车路协同应用,利用双向耦合车联网仿真平台进行性能评估。试验结果表明:采用NRT-V2X协议的车路协同技术可使高速公路的通行效率提高28%以上;与RSU固定发送间隔协议和典型V2X协议ATB相比,NRT-V2X的信息覆盖率稳定在100%,发送信息开销降低了至少30%,接收信息冗余下降了20%以上;NRT-V2X能够将智能网联高速公路通行效率相关信息高效地由RSU分发到其定义的ROI中的所有车辆,从而保证所有车辆预先接收到相关信息,选择最优行车路线,提高通行效率。(本文来源于《中国公路学报》期刊2019年06期）
刘峥[4]（2019）在《基于动态微云的车联网信息分发仿真系统的设计与实现》一文中研究指出随着车联网的发展,车联网中的业务也在不断的增加,车辆与其他车辆、道路、基础设施、行人以及远程云服务器之间的数据交换也越来越多,越来越频繁。随着自动驾驶技术的发展与逐渐成熟,车联网中路径规划、全局交通管理、车辆信息管理以及流量预测等需要大量全局数据的各类应用在不断的增加的同时,对很多涉及实时操作、低时延要求和高质量服务的应用,如对象检测、冗余碰撞检测、转向制动、运动规划、行为规划等的需求也在快速增长。这些应用需要在网络中传输大量的数据,同时还需要进行大量低时延要求的数据计算处理。本论文根据车联网和自动驾驶技术的现状和未来发展,对未来车联网中的信息分发需求进行了分析和总结,提出了基于动态微云的车联网信息分发仿真系统。该系统利用远程云服务器完成需要对全局大数据进行处理和存储的应用任务,通过车辆形成的动态微云进行车辆之间的数据交换,使车辆获取更大范围的环境数据,通过车辆之间的协作,提升单个车辆的数据处理和计算能力,在本地完成低时延要求的应用任务。微云中的微云计算节点负责管理微云内的车辆、控制微云中车辆之间的协作以及成员车辆与远程云服务器之间的数据交换,将复杂的数据处理迁移到网络边缘,减少对网络带宽的占用和业务时延。本论文还设计了激励机制,通过积分鼓励的方式激励车辆成为微云计算节点,利用自己的计算和存储资源为其他节点提供服务。本论文首先调研了车联网等相关技术,分析随着自动驾驶技术的发展,车联网正在和即将面对的问题,针对这些问题带来的需求进行了基于动态微云的车联网信息分发仿真系统的设计,并给出了详细的设计方案,包括整体架构、方案流程、模块功能等内容。最后对设计方案进行了仿真实现,验证了设计方案的有效性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-30）
秦婕[5]（2019）在《信息分发系统中基于多维度内容的事件匹配技术研究》一文中研究指出基于内容的信息分发系统能够高效满足人们在海量信息中迅速获取有效信息的需求,其中,匹配算法是关键。现有的匹配算法存在订阅空间划分不充分,事件匹配中无效匹配的执行次数过多,事件匹配效率不高,以及索引结构失衡等问题。针对以上问题,本文提出了一种事件匹配算法GEM-Tree,通过充分划分订阅空间,极大减少了无效匹配次数,提高了事件匹配的效率。本论文首先构建了用以表达订阅、事件、约束匹配、事件匹配等概念的数学模型;其次,为系统中所有订阅选取唯一的典型属性,从典型属性和约束数目两个方面对订阅初步划分,设计了属性过滤表,达到初步过滤大量不匹配订阅的目的;再次,将属性值域映射至平面直角叁角形,设计了GEM结构,将订阅的值域匹配转化为平面直角叁角中的面积划分,迅速筛除值域不匹配订阅;最后,基于属性过滤表和GEM结构,设计了GEM-Tree索引结构,对订阅进行管理和维护,利用GEM-Tree完成事件匹配,达到提升事件匹配效率的目的。本文在GEM-Tree串行算法的基础上进一步完成并行算法的设计。利用订阅在信息分发系统中的独立性,设计了多属性和多个值域子空间同时匹配的分层并行处理模式;通过多线程并行执行流,在对属性筛选表中多个网格和GEM结构中的多个单元执行并行事件匹配,从而进一步提高事件匹配的效率。为了充分评估GEM-Tree的性能,本论文搭建了订阅量达百万级的实验平台,在多种场景将GEM-Tree的算法性能同当前最新的BE-Tree、REIN、AP-Index和OP-Index算法进行了对比评估。在订阅数量、订阅谓词数、属性空间大小、订阅匹配度分别作为评估参数的多种场景中,GEM-Tree的平均匹配时间本别为2.74ms、2.06ms、3.67ms、2.02ms。相比BE-Tree,GEM-Tree性能提高了94%。GEM-Tree的匹配速度比AP-Index快4.03倍,OP-Index快8.78倍,REIN快 11.67倍。实验证明GEM-Tree的性能明显优于其他四种算法。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-26）
吴允桢,江汉,王海超,张传硕,杨梅[6]（2019）在《无人机使能的空地协同信息分发优化技术》一文中研究指出随着无人机在现代机械装备空地协同运用领域发挥着越来越重要的作用,围绕空地联合借助通信网络实现无人机向地面通信设备进行信息分发成为一个重要课题。针对电池能量受限条件下的无人机空地协同数据分发问题,提出了基于凸优化理论的无人机路径和功率多维联合优化模型与算法。首先介绍无人机空地协同信息分发的系统模型,其次阐述优化问题的基本思路和策略,最后设计了高效的信息分发算法并进行分析比对。仿真结果表面,利用此优化原理,能实现无人机对地面通信设备的信息分发覆盖,实现空地信息跨平台式精准服务。(本文来源于《通信技术》期刊2019年05期）
张璁[7]（2019）在《“一带一路”新闻合作联盟新闻信息移动端聚合分发平台上线》一文中研究指出本报北京4月24日电 （记者张璁）“一带一路”新闻合作联盟新闻信息移动端聚合分发平台23日在北京人民日报社正式上线。该平台在“一带一路”新闻合作联盟框架下，重点面向移动互联网传播，秉承共商、共建、共享原则，以多边、双边合作协议为基础，通过内容聚合、智能分(本文来源于《人民日报》期刊2019-04-25）
韩琮,阮先丽[8]（2019）在《联合战术信息分发系统干扰效能分析》一文中研究指出本文通过对联合战术信息分发系统(JTIDS)技术体制的研究,针对其抗干扰技术特点,制定了实施干扰的策略,通过仿真不同干扰频点数、干信比下的干扰效能,探讨了有效干扰JTIDS系统的应用方法。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年11期）
郭贝贝[9]（2019）在《以信息为中心的车联网信息分发研究》一文中研究指出随着无线通信和汽车电子领域相关技术的飞速发展,车联网作为智能交通系统的关键支持技术,具有极大发展潜力。在车联网中,动态车辆节点不仅可以与其他车辆节点进行通信(Vehicle-to-Vehicle,V2V),也可以同路边无线设施之间通信(Vehicle-to-Infrastructure,V2I),不断收集并感知周围环境信息,为当前智能城市的发展和社会带来诸多服务。本文从ITU提出的车间通信角度出发,更关注车辆间的自组织网络形式,对其信息分发进行研究。然而,车联网中车辆高移动性、无线连接不稳定性使得实现车联网可靠的数据传输以及信息分发变成极大的挑战。车联网频繁动态变化的结构使得传统TCP/IP网络架构无法高效工作。除此之外,某些应用因其源不确定的特性与TCP/IP的网络特点不符,因此本文将新型网络架构—信息中心网络引入到车联网中进行高效的信息分发。本文工作安排如下:首先,针对传统TCP/IP传输范式存在的问题以及响应应用场景,本文根据车联网特点,将信息中心网络(Information-Centric Network,ICN)的思想整合到车联网场景中来优化网络内信息分发性能。针对源不确定性,本文引入网络编码来屏蔽信息源差异性,结合应用场景分析并设定网络编码方式以及Chunk大小来最大化网络传输性能。其次,ICN虽解决了 TCP/IP端到端的限制,但因城市车联网中车密度大即信息源数目相对较多,网络中存在大量数据冗余。基于此,本文借鉴叁相交通流理论以及真实数据集分析车辆移动性特征,从而分析节点网络连通性以及稳定性指标,提出不同流状态下的可靠性指标,提出以此为依据进行信息源的选择。然后提出一种适用于车联网的基于集成网络编码的有效控制冗余传输的协议,该协议是请求方驱动且请求方与信息源端协作完成信息源调度,简单地利用全局参数期望截止时间(EPATD)来有效地控制不同信息源传输编码数据包总量。最后利用NS-3以及SUMO仿真平台进行了性能仿真和分析,结果表明本文提出的传输控制协议显着地降低了网络中数据冗余进一步加速了网络内容分发效率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-04-15）
杨慧杰,刘娜,李国栋,陈健军[10]（2019）在《军事信息系统中基于内容流行度的情报分发模型研究》一文中研究指出军事移动应用环境的特点和对情报服务的特殊需求,对传统的集中存储+发布/订阅的情报分发方式提出了新的挑战。为了提高情报服务的时效性,减少对通信带宽的占用,降低情报服务器负载,本文参考内容中心网络架构,设计了包含"情报服务中心-情报服务站-情报用户"叁个层级的移动情报服务系统模型以及情报缓存节点模型;提出了基于在线学习的情报内容流行度估计函数,并在此基础上,提出了基于内容流行度的情报分发算法。最后,通过仿真试验对比分析了新提出算法和传统算法的缓存命中率和收敛速度两个性能指标,验证了新的情报分发算法的有效性。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年03期）
信息分发论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
天基信息分发系统是通过卫星将星上获取的信息数据广播给地面终端。基于S频段的信息分发系统具有低功耗、小型化、安全性等特点,通过接收星上数据信息,进行筛选、复接、AOS格式化、加密、信道编码、扩频调制、QPSK调制,上变频等处理,再通过宽带对地赋形天线发射到地面终端。该系统功率可变,实现了不同高度,不同轨道的星上信息数据对地面终端进行广播,具备了实时性、安全性与可靠性,满足了更加多样化的用户需求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信息分发论文参考文献
[1]..字节跳动公司架起供需桥梁——字节跳动信息分发助力消费扶贫[J].中国经贸导刊.2019
[2].冯伟,王国东,陈龙,方轶,高磊.一种天基信息分发系统的实现[J].通信技术.2019
[3].田彬,赵祥模,徐志刚,王淼,张宇琴.车路协同条件下智能网联高速公路通行效率信息自适应分发协议:NRT-V2X[J].中国公路学报.2019
[4].刘峥.基于动态微云的车联网信息分发仿真系统的设计与实现[D].北京邮电大学.2019
[5].秦婕.信息分发系统中基于多维度内容的事件匹配技术研究[D].北京邮电大学.2019
[6].吴允桢,江汉,王海超,张传硕,杨梅.无人机使能的空地协同信息分发优化技术[J].通信技术.2019
[7].张璁.“一带一路”新闻合作联盟新闻信息移动端聚合分发平台上线[N].人民日报.2019
[8].韩琮,阮先丽.联合战术信息分发系统干扰效能分析[J].科学技术创新.2019
[9].郭贝贝.以信息为中心的车联网信息分发研究[D].北京邮电大学.2019
[10].杨慧杰,刘娜,李国栋,陈健军.军事信息系统中基于内容流行度的情报分发模型研究[J].中国电子科学研究院学报.2019
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