新网络体系基础研究——一体化网络与普适服务

 现有信息网络的原始设计思想基本上是一种网络支撑一种主要服务的解耦模式,难以满足网络和服务的多样性需求.本论文从现有多种信息网络存在的严重弊端出发,研究和探索新一代信息网络体系的基础理论,给出一体化网络与普适服务新体系结构模型;创造性地提出新网络体系下的网络一体化模型与理论,建立接入标识、广义交换路由标识及其映射理论;提出普适服务体系模型与理论,创建服务标识及其映射理论、连接标识及其映射理论;最后通过原型系统对上述机理、原理及理论进行验证,实验结果表明,这种新的网络体系在有效地解决现有网络安全、移动、异质异构等弊端的同时,可支持普适服务.  

一种自动选取阈值的视频镜头边界检测算法

 镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.文中介绍了现有的镜头边界检测的基本方法,并针对其不足提出了一种自动选取阈值的、综合考虑颜色和空间特征的镜头边界检测算法.该方法能较好地检测出镜头突变和物体运动以及光线变化等情况,对渐变镜头也能达到检测的目的.实验结果表明算法能够有效地检测出视频镜头边界.  

特征加权支持向量机

该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM).该方法首先利用信息增益计算各个特征对分类任务的重要度,然后用获得的特征重要度对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配.理论分析和数值实验的结果都表明,该方法比传统的SVM具有更好的鲁棒性和分类能力.  

基于参考光栅的光纤光栅应变传感器温度补偿

为解决光纤布拉格光栅（FBG）应变测量时的应变、温度交叉敏感问题，利用FBG便于构成传感网络的优点，将温度补偿参考FBG与应变测量FBG串联在一路光纤上，根据2只FBG布拉格波长相对漂移获得被测结构应变。双FBG波长相对漂移对温度的灵敏度仅为0．12pm／℃，较好地实现FBG应变测量的温度补偿。参考FBG法原理简单，可操作性强，为FBG应变传感器的实际工程应用奠定了基础。  

熔锥平行排列3×3单模光纤耦合器的研究

平行排列 3× 3单模光纤耦合器在光开关、光缓存器、光谐振腔、光滤波器等方面有很重要的应用 ,偏振态的演化和波长特性是耦合器应用中的关键问题。利用模耦合理论对平行排列 3× 3单模光纤耦合器的输出性能进行了详细分析 ,得出了光纤引线对耦合器的输出偏振态演化起主要作用 ,而耦合区的影响则比较小 ;通过理论推导模耦合系数 ,分析了耦合器的分光比随波长的变化关系 ,得出了输出分光比比较稳定的耦合器所需要的合适芯间距(对于我们研制的为 12 .5 μm)。并采用可移动火焰实际研制出了具有长耦合区的平行排列 3× 3单模光纤耦合器 ,测试表明输入光波长在 1 5 0 0～ 1 5 75 μm范围内变化时 ,耦合器的输出分光比变化不大 ,理论与实验结果基本相符  

应用等效折射率模型研究光子晶体光纤

应用等效折射率模型研究了光子晶体光纤(PCF)的传播特性.介绍了光子晶体光纤的等效折射率模型.通过求解标量波动方程得到了光子晶体光纤包层基空间填充模的模式折射率,利用阶跃光纤的理论来研究光子晶体光纤的导模特性.应用此模型对不同结构光子晶体光纤包层区的等效折射率与波长的关系进行了讨论.包层区等效折射率与芯子的折射率差随波长的增加而增大,并由此阐述了光子晶体光纤的单模特性.数值分析得到光子晶体光纤的基模的模式折射率,并由此研究了光子晶体光纤的波导色散与结构参量的关系.分析表明,光子晶体光纤的波导色散随空气孔孔距的变化符合Maxwell方程的比例性质.空气孔的相对孔径对波导色散有重要的影响.这些分析表明光子晶体光纤具有可以灵活设计其色散特性的潜在应用前景.  

网络管理技术的发展趋势

结合电视网络展开对网络管理的论述，介绍了当今典型的网络管理技术及一些热点技术，在分析当前网络管理现状的基础上展望了网络管理的发展趋势。  

基于ZigBee技术的煤矿井下人员定位系统研究

基于对ZigBee技术的研究,设计了一种煤矿井下人员定位系统。采用微功率无线收发器(FFD)可以实时对井下佩戴微功率定位信号发射机(RFD)的工作人员进行定位、身份识别。由无线收发器采集到的信息通过无线网络传送到地面,一方面实现了井下人员的考勤统计,另一方面为查询矿井中的人员分布情况提供了依据,实现高效救援,适用于各类环境下煤矿的安全管理。  

PCB上串扰的耦合机理和优化分析模型

本文从频域与时域两个方面分析了PCB上的串扰的耦合机理,探究了耦合电容以及近端和远端电阻的影响。针对2-π串扰电路模型所提出的时域上的数学优化模型,明确了信号上升沿对干扰输出的影响。并且利用Hyperlynx软件包进行仿真,比较了耦合电容、耦合长度等的作用结果,仿真结果证明了理论分析的正确性。  

新的基于机器学习的入侵检测方法

提出了一种基于机器学习的用户行为异常检测方法,主要用于UNIX平台上以shell命令为审计数据的入侵检测系统。该方法在LaneT等人提出的检测方法的基础上,改进了对用户行为模式和行为轮廓的表示方式,在检测中以行为模式所对应的命令序列为单位进行相似度赋值;在对相似度流进行平滑时,引入了“可变窗长度”的概念,并联合采用多个判决门限对被监测用户的行为进行判决。实验表明,该方法在检测准确度和实时性上均优于LaneT等人提出的方法。