基于通用平台的实时以太网设计方法

    公开(公告)号:CN109756361B

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN201811380862.6

    申请日:2018-11-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于通用平台的实时以太网设计方法,其中,包括:时间槽设计,包括:在网络时钟同步基础之上,通过系统内核的时间接口设置;时钟初始化;并指定时钟的维护函数,负责计算和更新指定网络事件的时间片数据;时钟设置;时钟启动数据结构初始化;时钟计时启动;周期收发设计包括:网卡驱动采用内核任务队列和DMA的数据传输方式,并配合使用NAPI的触发方式;实时应用层协议栈设计包括:使用开源的CANOPEN工程作为应用层接口,实现实时协议栈。本发明基于通用硬件平台的方法,实现基于通用硬件平台的实时以太网通信,解决必须使用专用芯片的问题,提高灵活性和开发效率,降低成本。

    一种基于时间序列预测的自适应心跳检测方法

    公开(公告)号:CN112235151B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202010878912.4

    申请日:2020-08-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列预测的自适应心跳检测方法,属于高可靠计算技术领域。本发明中,被监控节点和监控节点的心跳发送周期ΔSTi和心跳接收周期ΔHTi均为可变参数,随高可用集群内各节点的负载情况和节点之间的网络状况可自适应地进行调整,心跳周期更加准确;心跳检测采用推模型+拉模型相结合的方法,正常状态下被监控节点周期性地向监控节点发送心跳信息;当监控节点在规定的超时时间内未收到被监控节点的心跳信息时,主动发送询问信号,心跳接收超时时间也自适应地进行调整;对心跳发送周期和心跳接收周期进行了基于时间序列的ARMA建模,采用一步向前对心跳发送周期和心跳接收周期进行预测,相比于滑动平均方法,心跳周期预测值更加精确。

    一种基于强化学习的异构MapReduce集群推测执行调度方法

    公开(公告)号:CN113867944A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111106821.X

    申请日:2021-09-22

    Inventor: 刘宗宝 张力 丁瑞

    Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的异构MapReduce集群推测执行调度方法,属于大数据处理领域。本发明采用基于Q‑learning强化学习的节点权重动态更新方法,基于历史信息实现节点权重的自适应调整,有效提升了task剩余运行时间的估算准确性;对straggler进行是否迁移的判别,需同时满足备份task比例约束,以及迁移后的运行时间约束两项条件,straggler才能启动备份任务;同时结合map task快节点和reduce task快节点,这种方式提升了异构MapReduce集群的资源利用率。基于典型数据集的仿真试验结果表明,相比于现有算法,本文提出的算法对于大规模数据的处理效率明显提升。

    一种模数转换精度持续调优方法

    公开(公告)号:CN113472350A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110708590.3

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明涉及一种模数转换精度持续调优方法,属于数据优化领域。本发明通过比较法去除噪声和干扰;通过针对输入信号的算法实现模数转换精度的持续调优,实现方法为:选择一个归一化的模拟滤波器和数字滤波器的截止频率,通过变换获得数字化的滤波器;将输入信号输入数字化的滤波器进行滤波;以滤波后的值为基础,取该值前后各2个点的值,共五个点的值,取平均值,取得的该点的平均值则为模数转换精度的持续调优后的值。本发明的滤波器结构简单,对模数转换后的信号的处理实时性较高;可持续调优,根据输入的信号可自适应调整滤波器参数,模数转换精度高。

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