一种基于反馈的CPS上层资源动态分配与优化调度策略

针对传统的CPS上层资源调度中,信道的选择具有一定的突发性和随机性,随着外界信息多样性、复杂性的不断增加,转换后的信息往往存在冲突.为此,本文提出了基于消息反馈的CPS上层资源动态分配与优化调度策略.把前期的CPS资源调度情况反馈给后续的调度程序,通过这种合理的动态调度信息反馈,实时反馈调度情况.实验结果表明,该方法能够较好地克服数据的冲突,调度效率有了明显地提高.     

基于Sniffer Pro的虚拟实验室构建

针对计算机网络实验中的突出问题,提出建立基于Sniffer Pro的虚拟实验室。通过精心组合SnifferPro功能模块,设计了10个操作性强的实验项目,并以捕获用户名和密码实验作为案例,详细描述了实验过程。实践表明,该虚拟实验室投资较少、推广性强,并且能够增强学生学习兴趣,提升实验教学效果。     

基于3D-SIFT和区域生长的配准方法

快速有效的点云配准在逆向工程、三维重建等方面有着重要的意义。目前,尽管已经提出了多种匹配方法,但已有方法一般只能适用于特定的场景,缺乏泛用性和稳定性。针对以上问题,本文提出一种3D-SIFT和区域生长的配准方法。该方法,主要步骤为:提取待匹配点云和参考点云的SIFT特征,获取全局中重要匹配点,完成变换模型的粗配准;然后,基于种子点确立生长法则生成对应的种子区域和匹配点;最后利用最小二乘算法,实现点云的精配准。实验表明,该方法在泛用性和稳定性都有明显的提高。