摘要:为应对未来移动网络所面临的巨大挑战,业界提出了自适应比特流(adaptive bit rate,ABR)技术和移动边缘计算(mobile edge computing,MEC),旨在为用户提供高体验质量、低时延、高带宽和多样化的服务。联合ABR和MEC来优化视频内容分发,对于提高网络性能和用户体验质量具有重要意义。其中,各项网络资源的联合优化是重要的研究课题。首先对MEC进行了概述,然后基于面向自适应流的MEC缓存转码联合优化问题,对业界已有工作进行了分析和对比,并对未来面临的挑战和研究难点进行了归纳和展望。
摘要:针对随机的概率式频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击,提出基于信任度的可变门限能量检测算法。首先比较实际融合值与融合中心上、下边界值的关系,更新可变门限,且通过系统给定的虚警概率和漏检概率确定上、下边界值;其次采用基于正确感知次数和总感知次数比值确定信任值的软融合方法。仿真结果表明,与传统固定门限相比,算法抵御攻击的同时不仅能够降低虚警概率和漏检概率,同时可以提高系统检测概率。