RPR技术原理及其应用

1引言 RPR(Resilient Packet Ring,弹性分组环)技术是为解决城域网中已大规模应用的SDH、ATM以及以太网技术的一些局限性而提出的。SDH作为TDM通道,对分组业务的支持较差,资源利用率不高,用其组建城域网结构较复杂,很难做到带宽共享;ATM虽然在QoS等方面有一定优势,但其技术的复杂度导致了昂贵的价格和较高的信元开销,并且与网络的IP化发展不相一致;以太网技术作为一种廉价、相对简单的技术,虽然广泛应用于局域网中,但其缺乏有效的QoS、网络恢复与保护以及网管机制,远远不能满足电信运营的需要。而RPR技术则结合了SDH与以太网技术的优势,通过使用环结构,实现带宽的共享与保护。     

多尺度高斯模型的短期负荷预测

为了准确地进行电力负荷的短期预测,借鉴小波分析中对函数进行多尺度表示的思想,文中在高斯过程模型的基础上提出了多尺度高斯过程模型.通过选择合适的尺度参数,采用计算预测均方误差值大小的策略获取最佳延迟时间和最优嵌入维数对,然后对西北某地区电力系统进行短期负荷预测.与传统的支持向量机、径向基函数网负荷预测方法相比,基于多尺度高斯过程模型的短期负荷预测方法预测精度与支持向量机方法相当,性能优于径向基函数.     

基于抽取滤波器多相分解的盲自适应符号同步算法

针对软件无线电系统中接收信号采样时钟独立于发送信号时钟的特点,提出了在抽取操作过程中实现符号同步,避免了在基带阶段进行内插操作,以得到多相位信息的做法．利用过抽样信号固有的多相位信息,通过最大似然相位误差捡测算法,调整延时机构,使信号传输延时匹配于延时分枝索引值,实现后续信号抽取输出为最佳采样值．利用级联积分梳状(CIC)滤波器和半带滤波器(HBF)作为抽取滤波器,应用滤波器多相分解算法,降低了系统实现的复杂性和运算量．仿真结果表明,当信号传输延时匹配于延时分枝索引值时,相位误差和延时分枝索引值将趋于稳定．     

基于智能内存的人工神经网络

人工神经网络 ( ANN)的性能 ,尤其当其被用于在线模式识别时 ,主要依赖于加权和计算的速度。一种新型结构使得其运算时间复杂度 ( O( m) )要比传统的串行冯·诺意曼机小得多。这种结构采用了一个附加电路 ,从而扩展了传统RAM的功能。本文讨论了一种采用可重新配置电路结构的实现方法