Ad Hoc网络中增强TCP性能的MAC退避算法

针对TCP在Ad Hoc网络环境中性能急剧下降的问题,提出一种基于侦听信道连续空闲时隙数的负载自适应退避（LAB）算法。LAB算法通过测量无线信道连续空闲时隙数自适应调节退避窗口,达到优化网络吞吐量的目的。共享一条信道的各节点能在侦听连续空闲时隙数后,收敛到一致的退避窗口。仿真结果表明,与BEB等算法相比,该算法具有更高的网络吞吐量和流间公平性。     

模糊神经网络高分辨率遥感影像监督分类

目的 针对高分辨率带来的像素类属不确定性增大及各类属间相关性增强引起的影像分类问题,提出一种模糊神经网络高分辨遥感影像监督分类方法。方法 提出的模型为包含输入层,隐含层（隶属函数层）及输出层的三层前向模糊神经网络,输入层用于接收来自训练样本的灰度值;隐含层每个神经元节点的模糊隶属函数为对各类别定义的高斯隶属函数模型,以实现对输入变量隶属程度的不确定表达;输出层的输入变量为隐含层各神经元节点输出变量的线性组合,激活函数为分段线性函数,该层实现输入变量隶属程度的相关性表达。以训练数据直方图作为期望输出,梯度下降法求解模型参数,最后按最大隶属度准则实现分类决策。结果 利用本文算法和经典算法对合成影像进行实验,本文方法总体精度达到0.931,相对于高斯隶属函数方法总体精度提高了5.3%,相对于最大似然法提高了4.2%,相对于FCM方法提高了5.9%,对真实WorldView-2全色影像的实验中文中方法分割精度也高于传统方法。结论 提出的模糊神经网络模型可以更加精确的拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征,有效处理高分辨率遥感影像的上述分类问题。     

基于Kohonen网络的小波阈值在遥感图像去噪中的应用研究

传统Donoho非线性小波阈值去噪方法中,阈值的选取一般是根据噪声方差设置的,但在实际的操作中很难对噪声方差的精确值,这种理论上的局限性使得各种基于方差估计的去噪方法并不能获得实际需要的去噪结果;针对阈值选取的问题,提出一种非线性小波变换阈值的kohonen神经网络的自调整学习训练方法对遥感图像进行去噪,该方法在小波变换的基础上结合了神经网络的非线性阈值自组织特征映射算法,阈值的选择根据训练图像进行学习;可以实现自调整寻找最优值,以满足实际,达到最优的去噪效果。     

基于IoT的库区地质灾害监测系统及应用

分析了库区地质灾害的特性和现有监测手段存在的问题,提出基于IoT的库区地质灾害监测系统架构。设计了三系统合一的表面位移监测系统,并结合WSNs系统和北斗报文通讯终端将数据采集、传输、处理、远程监控融为一体。通过武钢程潮尾矿库项目和哈尔乌素滑坡监测项目验证了该系统架构和相关技术的可行性。     

高精度光纤陀螺组件标定方法

为了提高光纤陀螺组件的标定精度,从三轴惯导测试转台技术指标入手,根据惯导测试转台定位精度高的特点,设计了六位置静态分立式标定方案.通过设计一定的标定路径,利用地球转速和当地地理纬度,激励出陀螺的标度因数、安装误差和零位等12个参数,新的标定方案避免了标度因数和安装误差对零位的影响.对自研光纤陀螺捷联惯导系统在三轴惯导测试转台进行传统标定和六位置静态分立式标定,并将标定结果用于静态导航实验,多次实验结果表明,与采用传统标定结果的导航定位误差相比,采用六位置静态分立式标定结果的导航定位误差显著降低.     

An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm

In the traditional learning algorithms of radial basis function (RBF) neural network, the architecture of the network is hard to be decided; thereby, the learning ability and generalization ability are hard to achieve optimal. In this paper, we propose an algorithm to optimize the RBF neural network learning based on genetic algorithm; it uses hybrid encoding method, that is, encodes the network by binary encoding and encodes the weights by real encoding; the network architecture is self-adapted adjusted, and the weights are learned. Then, the network is further adjusted by pseudo inverse method or least mean square method. Experiments prove that the network gotten by this method has a better architecture and stronger classification ability, and the time of constructing the network artificially is saved. The algorithm is a self-adapted and intelligent learning algorithm.     

位移电流及反射与折射对高频电磁波探测深度的影响

从麦克斯韦方程组出发,根据趋肤深度的计算公式分析了位移电流对电磁波传播的影响。考虑传导电流和位移电流的情况下,应用广义反射系数,导出层状介质中电磁波趋肤深度的精确计算方法,并对近似处理手段所带来的计算误差进行了分析。研究结果表明:位移电流对高频电磁波趋肤深度计算的影响较大;在某些频段忽略分界面处的反射与折射的处理方式带来的趋肤深度计算误差较大;表明了位移电流和分界面处反射与折射对高频电磁波传播的重要性。     

南岭于都—赣县矿集区的综合物性特征

针对南岭于都-赣县矿集区深部地球物理探测中综合物性研究工作的不足,对该区的综合物性进行了全面、系统地研究。本文首先提出了该区综合物性研究工作的技术路线,针对该区的岩（矿）石实际分布情况,采取了多种技术方法进行系统的标本采集,开展了多物性参数的测定;其次研究了该区各种岩（矿）石综合物性参数的分布特征及其变化规律,初步建立了矿集区地球物理标尺,为资料的处理解释提供物性依据;最后,根据综合物性研究成果对地球物理综合异常进行了解释和分析,取得了良好的地质效果。     

大地电磁连续介质反演在庐枞矿集区的应用

在大地电磁数据一维反演方法中,用简单的层状模型来描述地下介质的电性分布是不符合实际情况的,模型空间对比法就是基于对模型的直接修改而不是参数的修改来做的反演。这种方法不仅避开了灵敏度矩阵和线性方程组的求解,进而提高了运算速度,并且能够更真实的逼近实际模型。本文阐述了模型空间对比法的基本原理,通过理论模型进行了验证,得到了较好的效果,对庐枞矿集区进行了连续介质的反演,得到了合理的解释。