采用TAS/MRC技术的MIMO中继系统中断概率分析

基于Nakagami衰落信道推导了非再生中继方式下采用发射天线选择/接收最大比合并（TAS/MRC）技术的MIMO中继系统中断概率的闭合表达式。通过仿真分析了信道衰落参数和天线配置对系统中断性能的影响。仿真结果表明,在非再生MIMO中继系统中,第一跳链路的信道质量对系统的中断性能起主要影响作用。     

延迟容忍网络中基于复制率的拥塞控制算法

为了解决延迟容忍网络中现有Drop Front（DF）、Drop Oldest（DO）等拥塞控制算法吞 吐量较低的问题,提出了一种在传统的传染路由协议下基于复制率的拥塞控制算法. 当节点 接收新数据包缓存发生拥塞时,节点根据数据包的复制次数和已经过的生命周期估算各数据 包的复制率,并丢弃复制率最大的数据包,从而缓解拥塞. 仿真结果表明,该算法较DF和DO 算法降低了网络的丢包率,提高了网络的吞吐量,有效地缓解了拥塞.     

加强高校学生干部队伍建设构建和谐校园

构建和谐校园,是构建和谐社会的重要组成部分.在高校大力提倡构建和谐校园的今天,建设一支高效、团结、高素质、具有创新意识的学生干部队伍,对高校各项工作的顺利进行具有不可估量的重要作用.文章通过描述学生干部的作用,分析当前学生干部队伍建设中存在的问题,积极探索学生干部队伍建设的有效途径,为抓好学生干部队伍建设,构建和谐校园提供了一些思路.     

基于《红楼梦》汉英翻译语料库的人称代词显化研究

基于《红楼梦》汉英翻译语料库及英语原创文学语料库的对比分析,考察两英译本中的人称代词使用的特征。发现两译本中人称代词的使用频率明显高于原文,呈现出指代关系外显化的趋势;与原创文本相比,第一和第三人称代词频次呈现减少趋势,人称代词显化不明显;两译本相比,杨译本中的人称代词频率大都高于霍译本,其中差距最明显的是第三人称代词,这反映出杨译本的衔接度更高。研究表明,汉译英时,人称代词的明显增加并没有带来译本显化度的提高,这一方面反映了英汉两种语言形式化程度的差异,另一方面体现了翻译规范对显化的影响。     

镜子里的女人是谁——《女祭司》中的镜像主题

玛格丽特.阿特伍德的小说多以女性为关注对象,作品中的女性都或多或少地经历着自我感缺失的痛苦。《女祭司》中的女主人公琼因受到社会和教育的影响,将男性社会所定义的理想女性形象内化成"理想"的自我,她的生活就如照镜子一般,在以各种形式出现的镜子中既看到可爱的"理想我"的影子,也看到现实中难以被社会和他人所接受的"现实我"影像。"理想我"的虚幻性和它与"现实我"的距离导致了琼自我的异化,让她因分不清哪个是真实的自我而挣扎于多重的自我之中。     

DDoS攻击源追踪算法综述

鉴于因特网出现了越来越多的DDoS攻击事件,结合DDoS攻击追踪方法的最新研究情况,对DDoS攻击追踪算法进行系统分析和研究,对不同的追踪算法进行比较,提出了追踪算法的重点,结合参考文献给出了解决问题的方法和意见,讨论了当前该领域存在的问题及今后研究的方向。     

基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化*

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率。     

一种面向方面的网格安全模型研究*

通过引入面向方面的核心思想,分析了网格安全实现方案GSI中存在的结构复杂和耦合度过高问题。在传统网格安全模型的基础上,利用方面机制来实现网格安全,提出了一种新的面向方面的网格安全模型(AOGSM),并对该模型进行了详细描述。仿真实验表明,面向方面的网格安全模型通过对网格安全横切特性的分离,降低了网格安全机制的复杂度和模块间的耦合度。     

OFDM信号循环谱分析及参数估计*

针对在无线电监测和认知无线电系统中,信号参数估计这一重要问题,证明了OFDM信号具有循环平稳性的必要条件是加循环前缀或有非矩形脉冲成型,并以线性周期时变变换(LPTV)模型为基础,推导了OFDM信号的循环谱表达式。通过对连续信号和离散信号进行计算机仿真,都得到了相同的OFDM信号循环谱图,实现了OFDM信号符号周期的估计,结果与理论分析相吻合。     

基于VCG机制和POMDP强化学习的动态频谱分配算法

以认知无线网络动态频谱分配问题为研究对象,提出一种通用的动态频谱分配博弈框架,将频谱的动态变化、认知用户的可能影响频谱分配的自私的网络行为、频谱分配中的信息约束限制和分布式特性在动态频谱环境中加以考虑,通过VCG机制的部署和实施,有效的解决动态频谱分配问题,防止自私用户可能存在欺骗行为;为进一步提高认知无线网络中频谱分配方法的性能,提出了一种动态频谱分配的POMDP强化学习算法,通过认知用户依据它们自身历史信息的观察统计和学习,预测当前竞拍策略,通过累积折扣奖赏影响动态频谱分配。仿真结果表明,基于POMDP强化学习算法可以显著的改善认知用户的行为,提高动态频谱分配性能。