A Novel Channel Predictor Based on Constrained Hidden Markov Model

1　Introduction　Linkadaptationtechniqueisnowwidelyrecognizedasakeysolutiontoincreasethespectralefficiencyofwire lesssystems[1～ 3] .GPRS ,EDGE ,cdma2 0 0 0andWCDMAallincludelinkadaptationasameanstopro videhigherdatarates[4～ 5] .Torealizethepotentialoflinkadaptation ,reliablechannel predictionisneces sary[6 ] .　Therearemanydifferentchannelpredictionmethodsavailablenow ,suchasLongRangePrediction(LRP) [6 ] ,predictionbasedonsubspacesignalprocess ingalgorithms[7] ,predictionbasedonFinit…     

一种异地库房管理中远程数据维护方法的研究与应用

介绍了在异地库房管理中，采用C／S结构和远程数据库访问技术等实现的对远程数据维护的一种方法。通过该方法开发的远程数据传输系统，实现了远程客户端对服务器的通信，完成了远程数据在后台服务器的集中管理和服务器对远程数据的格式、类型等的控制，同时保证了远程客户端对服务器操作的并发性，客户端数据和服务器数据的完整性、安全性以及远程客户端数据与后台服务器数据的一致性，有效地维护了远程数据。该系统已成功运用于库房管理之中。     

卫星系统新技术--应用机遇及发展策略考虑(上)

结合市场导向下的技术驱动重要性，重点论述现代卫星系统新技术及其在中国的应用机遇和发展策略。     

高可用性舰船网络系统研究

随着舰船信息系统网络化应用的不断增加,信息系统对舰船网络的依赖性也在不断增强,这对网络持续提供服务的高可用能力提出了更高的要求。鉴于目前舰船网络系统的可用性不能满足舰船信息业务对数据中断恢复时间所提出的要求,将最新的商用高可用性IRF2技术引入舰船网络系统,提出了一种新的舰船网络系统方案。该方案采用双交换机堆叠及跨交换机链路聚合的方式实现网络的网关冗余和路径冗余,简化了网络的逻辑结构,提高了整网的故障恢复时间。通过搭建的原型系统对方案的重要参数进行了测试,结果表明：相比于目前的舰船网络,该方案提升了网络效率,并将故障倒换时间从秒级缩短到了50ms级。     

车载网中一种基于链路稳定度的路由方法

车载自组织网络VANET(vehicular ad hoc network)由于车辆高速移动性、分布不均匀、运动行为受交通环境限制等因素的影响,使得VANET具有网络拓扑结构变化频繁、传输信号受干扰大、网络易于断裂等固有特性。路由选择是VANET的重要组成部分。如何选择下一跳节点是实现路由方法的关键,链路稳定度是衡量VANET性能的重要因素。本文通过计算预期路径的链路稳定度来选择下一跳节点,提出一种基于链路稳定度的路由方法。实验结果表明与传统的AODV相比,本文提出的方法在端到端延时,数据包的传递率等方面有较大的提高。     

基于跨层快速邻居感知的OLSR协议

提出了一种基于跨层快速邻居感知的OLSR协议——FS-OLSR,协议在采用hello消息进行链路感知和邻居探测的基础上,结合链路层反馈的信息对网络层邻居表进行更新,以增强节点的邻居感知能力;并将邻居节点的新鲜度作为MPR计算的依据,以提高拓扑消息中广播邻居节点的新鲜度,使之更加适合于快速移动场景。仿真结果表明,在快速移动场景中,FS-OLSR能够在增加少量路由开销的情况下,显著降低丢包率。     

基于计算的工业喷涂机器人基本参数设计方法

设计与确定机器人参数需要在各项性能之间进行折衷,常常是一个耗时的迭代过程。本文提出了一种工业喷涂机器人基本参数确定的一般方法。通过喷涂机器人的设计与开发过程,基于机器人建模方法,归纳出机器人基本参数对各项性能尤其是工作空间特性的影响因素与规律,并在此过程中上分析了其结构参数对机器人工作空间和性能的影响,从而得出了机器人工作空间特性与结构参数之间的内在联系,为工业机器人的设计提供依据。     

基于网络断层扫描的传感器网络链路丢包研究

文中提出了一种基于网络断层扫描的无线传感器网络链路丢包率测量方法,通过边界节点的丢包率来估计传感器内部链路丢包的情况。根据无线传感器网络数据聚合的特点,提出了网络逻辑拓扑和链路报文丢包模型,在将链路报文丢失率推测问题形式化为MLE问题的基础上,用引入修正因子的μ的EM算法来推测链路报文丢失率。NS2仿真结果证明,μ-EM算法推测的链路报文丢失率与预设值更加接近,特别是在大规模网络中μ-EM算法在精确度和有效性方面均明显优于EM算法。