基于双栈架构的下一代AAA服务器设计与实现

针对下一代通讯网络EPC（ Evolved Packet Corenetwork）系统中AAA服务器通信协议的特点：同时支持Radius协议和Diameter协议,为了解决AAA对不同协议的兼容和自动翻译问题,文中设计和实现了一种基于Radius/Diameter双协议栈的用于下一代通讯网络EPC系统中的AAA服务器。通过采用协议适配与转换模块、Radius协议栈模块、Diameter协议栈模块等,经过简单的配置,AAA服务器即可自动完成不同协议的翻译和转换。实验结果表明,这种支持双栈架构的下一代AAA服务器,能够很好地兼容不同的协议,并有效降低了工程维护成本。     

采用支持向量回归抑制噪声的经验模态分解方法

在实际信号分解中,经验模态分解（ EMD）是对噪声敏感的,往往会分离出一些虚假的本征模函数,对信号的分析产生一定影响。为了提高EMD分解的正确率,减少其出现虚假本征模函数的情况,文中提出了一种基于支持向量回归（ SVR）的去噪方法。先对一次EMD分解结果进行SVR逐层滤波并且对信号进行重组,然后利用EMD方法对重组信号进行二次分解。实验表明,二次分解结果已经非常接近于理想的分解结果,不会出现虚假IMF。这种分解方法对噪声不敏感,能有效提高EMD方法对噪声的容忍度。     

基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析

稀疏保留投影是一种有效的特征提取方法,但是其主要关注样本间的全局稀疏重构关系,并且得到的投影变换通常不是正交的。在实际应用中,图像数据往往处于高维空间中的一种低维流形中,正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。文中以有监督学习的方式在稀疏保留投影中引入了流形结构保留,并使得投影空间正交,从而提出了一种新的特征提取方法,即基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析（MLHOSDA）。在人脸和掌纹图像数据库的实验结果表明此方法具有较好的识别效果。     

无线传感网中基于LEACH的节能方案

节能技术是目前无线传感网研究的热点问题。文中基于LEACH提出了一个新的无线传感网的节能方案MIMOLEACH。在方案中,簇与簇之间,簇与源节点之间传递信息是通过MIMO协作通信来完成的。与传统现有的方案相比,文中设计提出的方案的区别在于：在无线传感网选择簇头节点和协作节点的过程中,每个节点的位置和剩余能量都会被考虑进来。综合信道情况和目标分组差错率等多种因素,将最终确定参与协作通信的节点个数。将MIMO-LEACH与传统方案比较后发现,新方案在节能方面有所提高。     

基于消息的Parlay X网关过载控制算法

为了解决目前Parlay X网关过载算法灵活性低、不能有效地使会话量最大化的问题,给出了基于合约的Parlay X网关系统架构。根据Parlay X消息类型特点设置消息优先级,根据消息优先级选择丢弃或者缓存消息,之后根据负载情况进行负载均衡以及接入控制,通过四个阶段来实现过载控制过程。实验结果表明,相比较于传统过载控制,该机制能在保证新建会话消息接收数量的同时提高其他类型消息的接收数量,减少平均服务时间,在满足合约限制的情况下,保证最大会话数量。     

线性递减的粒子群优化算法

粒子群优化算法（ PSO）是一种仿生类的全局优化算法,它借助记忆与反馈机制完成了寻优搜索。该算法受到了鸟类觅食活动的启发而得,其基本思想源于对鸟类简化社会模型的研究及行为模拟,其中的每个个体充分利用自身与群体的智能,不断地调整学习,最终得到满意解。该算法常用于求解非线性问题、组合优化问题等。因其具有易理解,易实现,控制参数少,收敛速度快等优点,该算法一经提出就吸引了广泛的关注,逐渐成为一个新的研究热点。然而粒子群优化算法也有些不足,如搜索精度不高,易早熟以及易陷入局部极值等。而且算法在搜索后期也有产生振荡现象的可能,使得算法收敛起来会较慢。所以,文中就粒子群在迭代后期所出现的振荡现象进行了研究,并作出改进,提出了一种飞行时间单调递减的粒子群优化算法。新算法改善了算法的寻优能力,减小了粒子在寻优过程中的振荡现象。     

一种10 bit 1 MS/s SAR ADC的设计实现

基于0.13μm CMOS工艺,设计了一种采样率达到1 MS/s的10位逐次逼近模数转换器,其中逐次逼近数字控制逻辑采用全定制的方法,减小了数字单元的面积和功耗;比较器中的预放大器分别采用了二极管连接和开关管复位的方式将各级运放的输出短接,加快比较速度,最后一级锁存器采用改进的两级动态锁存器,进一步提升比较速度的同时降低了失调误差。实验结果表明,1.2 V电源电压下,所设计的ADC采样率达到1 MS/s,输入信号频率为12.5 kHz时,测得的输出信号信噪比为54.47 dB,SFDR为45.18 dB。     

视频监控中特定区域入侵检测算法设计与实现

在视频监控中,需要对特定区域进行实时监控。为了克服传统的视频监控系统存在的数据量大、响应时间长和人类自身固有的弱点等缺陷导致的监控效率低下等问题,文中实现了一种智能区域入侵的检测算法。该算法是基于一种三层高斯背景建模的方法,在提取前景图像后,对前景图像进行阴影检测、全局灰度检测、目标完整性检测,同时在提取更加精确的前景目标后,分析运动目标轮廓,对目标的轮廓信息进行统计,计算出特定区域中入侵的人数。最后通过一段实际的监控视频验证了文中提出算法的有效性。     

MABP: an optimal resource allocation approach in data center networks

In data center networks, resource allocation based on workload is an effective way to allocate the infrastructure resources to diverse cloud applications and satisfy the quality of service for the users, which refers to mapping a large number of workloads provided by cloud users/tenants to substrate network provided by cloud providers. Although the existing heuristic approaches are able to find a feasible solution, the quality of the solution is not guaranteed. Concerning this issue, based on the minimum mapping cost, this paper solves the resource allocation problem by modeling it as a distributed constraint optimization problem. Then an efficient approach is proposed to solve the resource allocation problem, aiming to find a feasible solution and ensuring the optimality of the solution. Finally, theoretical analysis and extensive experiments have demonstrated the effectiveness and efficiency of our proposed approach.     

多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集模型及其应用

考虑到多源覆盖信息系统中数据的复杂性以及单个信息系统之间的不平等性,引入诱导覆盖粗糙集,并对信息系统的属性赋予权重值,提出了多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集MCS-WGMRS模型。定义了属性权重的计算方法,给出模型的上、下近似,并获取了相应的决策规则。通过实例分析验证了MCS-WGMRS模型的有效性,结果表明该模型对目标集的分类能力更强,适当调整阈值可进一步提高模型的容错性。