高炉送风直管维护实践

通过在高炉送风直管本体设立7个温度监测点,根据表皮温度变化决定更换时间,以及对薄弱环节的改进,提高了直管的使用寿命,保证了高炉顺行。     

一种基于共轭矩阵的阵列扩展技术

提出了一种新的基于共轭矩阵的阵列扩展技术,该技术可以对阵列的信号子空间进行扩展,从而可以估计更多的信号波达方向(DOA)。该方法首先对接收的阵列信号进行二阶统计量预处理,利用自相关函数的性质获得导向矩阵的共轭矩阵,然后构造出一个新的伪快拍扩展矩阵,通过对该矩阵运用MUSIC-like算法可以比传统的MUSIC-like算法估计出的波达方向个数多50％,理论分析和仿真实验证明了本文结论。     

无线传感器网络定向扩散路由协议研究

定向扩散协议是一个典型的以数据为中心的路由协议。它具有很多的优点,但是也有一定的不足。在初始兴趣扩散阶段,由于采用泛洪方式,导致了很大的能量开销。为了减少泛洪所引起的能量开销,文中提出了一种改进的路由协议DD-RFA。即采用节点的射频角度来发送兴趣,邻居节点只有在射频角度范围内的才可以扩散兴趣,否则拒绝扩散兴趣。仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,有效地缩小了兴趣报文泛洪的范围,减少了参与兴趣扩散的节点数目,节省了能量。因此,改进的路由协议很大程度上节省了能量,延长了整个网络的生命周期。     

基于遗传优化PNN神经网络的网络安全态势评估

为提高网络安全态势评估的准确率,提出了一种基于遗传优化概率神经网络的网络安全态势评估.首先,在网络安全态势评估建模过程中,根据网络安全态势特点和常见评估等级建立了概率神经网络的网络安全态势评估模型,以便充分挖掘概率神经网络在网络安全态势评估细粒度方面的优势.然后,为了防止因网络安全态势参数细粒度评估而造成收敛速度过慢的情况发生,对概率神经网络的修正因子进行遗传算法优化,并再次进行概率神经网络训练,从而得到稳定的概率网络安全态势评估模型.经过实验证明,相比传统的概率神经网络算法,基于遗传算法优化概率神经网络的网络安全态势评估准确度更高,平均准确率达到90％以上,且训练速度更快.     

基于可信度的地磁与惯导联合室内定位系统

针对目前室内定位系统在前期数据采集阶段耗时耗力和定位过程中易受干扰导致定位精度低等问题,提出了离线构建惯导地磁基准库和在线基于可信度的联合定位算法。与传统的地磁与惯导信息融合相比,通过使用动态步长估计算法和方位角估计算法改进的离线阶段地磁基准库,在确保基准库数据准确有效的前提下,大大缩短了构建基准库所耗费的时间,并且降低了人力成本。同时在线阶段融合地磁匹配与惯导匹配中的确定性信息,通过基于可信度的定位算法获得最终节点位置。经实际环境实验结果表明,提出的定位方法,能够有效地降低系统的前期数据采集复杂度,减少定位误差,实现2 m的定位精度。     

Ad hoc网络中基于定向天线的MAC协议

介绍基于定向天线的MAC协议,根据这些协议所涉及到的天线模型、发射接收模式以及使用定向天线所面临的定向隐藏终端和聋节点问题等,对Ad hoc网络中配置定向天线的相关MAC协议、问题及其解决办法进行分析比较。结果表明,基于定向天线的MAC协议能提高Ad hoc网络的整体性能。     

一种基于小波和快速傅里叶变换的学习型歌唱系统

语音识别和合成技术分别实现了计算机理解人类语言和模仿人类阅读文本的功能,提出了一种实现计算机学习并演唱歌曲的系统。系统运用敲击定位法定位发音时刻,然后利用Daubechies小波变换和快速傅里叶变换计算出对应的基频,采用语音合成技术输出声音。     

基于Parlay／OSA的NGN业务生成环境发展与比较

业务生成环境对业务驱动型下一代网络（NGN）的发展尤为重要。本文首先概要介绍了基于Parlay／OSA的业务生成环境,然后分析了目前基于Parlay／0SA的主流NIGN业务生成环境技术产品,并进一步对主流Lucent的MiLifeISG、Appium的G-Box、Ericsson的NRG进行了深入分析与比较,最后给出了Ericsson的NRGSDK实现的简单业务实例。     

Ad Hoc网络中隐藏和暴露终端问题的分析与研究

隐藏终端和暴露终端问题是Ad Hoc网络MAC层的固有问题．成为制约网络性能的关键因素。阐述Ad Hoc网络中存在的隐藏终端和暴露终端问题,分析目前采用的解决隐藏终端和暴露终端问题的若干方法．重点对比分析基于802．11协议的、根据节点当前所处状态和数据包大小情况、让隐藏终断和暴露终端参与同时并行通信的协议,并提出改进措施。     

大规模水下无线传感器网络定位误差抑制研究

通过对水下无线传感器网络定位问题的研究,提出一种适用于大规模的水下无线传感器网络节点自定位协议,并在此基础上提出定位误差抑制算法,有效抑制了误差的积累和传递。NS2仿真结果表明,带误差抑制的定位算法在保证较高定位率的同时,使得定位误差比普通定位算法平均降低了62.8%,提高了整体定位精度。