关于可信网络的几点思路

本文首先阐明了可信网络的重要意义及其基本含义,接着分别从终端/服务区域、接入区域、骨干区域等基本区域对于如何构建可信网络的基本思路进行了详细的论述,并提出了通过在优先级、服务质量和网络流量等方面对网络实体施加影响来实施信任机制的基本设想,最后给出了本文的总结。  

利用Instrument Driver Factory(IDF)开发基于VB的机载电台自动测试系统

介绍了在Visual Basic 6.0环境下，使用ComponentWorks Instrument Driver Factory编译仪器驱动程序的动态链接库（DLL），并在VB中通过调用仪器驱动的DLL快速实现机载电台的自动测试系统。  

基于新适值函数的互调干扰抑制优化算法

多部电台同址同时工作会产生大量的互调信号，影响系统的正常工作。针对该问题，提出一种互调干扰抑制优化算法。使用遗传算法构建新的适值函数，对同址通信系统进行频率优化配置以抑制互调干扰。比较不同的适值函数，仿真结果表明，采用互调信号与工作频率的最小距离作为适值函数，可以快速实施频率配置优化，实现干扰抑制，避免互调信号对系统的影响。  

一种无线传感网中的盲信号分离新方法

无线传感器网有资源受限的特点，所以要在无线传感器网络中在线地实现复杂的盲信号分离给传感器网络的计算资源和网络寿命提出了巨大挑战。近年来已经有许多学者在研究基于Renyi熵准则实现盲信号分离，并且取得不少进展。尽管Renyi熵作为Shannon熵的一般形式表现出更加好的统计适应性，但同时Renyi熵的多峰性和复杂性对寻优算法提出高的要求，结合无线传感器网络特点，引入遗传算法和正交滤波方法来搜寻Renyi熵势能最小点从而实现盲信号分离，不仅大大减少算法复杂度，而且克服了基于牛顿或自然梯度类寻优算法在传统独立成分分析中容易陷入局部最优的弱点并且解决了“顺序模糊”问题。  

FPGA中Slice总线宏的设计实现及应用

对FPGA的动态配置是实现可配置计算的最基本和重要的技术手段.它要求在保证系统正常时序与功能的情况下将暂时闲置模块调出系统,将需要模块调入系统,因此系统与可配置模块间的通信至关重要,总线宏就是连接系统与可配置模块间的固定通道.分析了Slice总线宏的设计方法,针对Virtex-4系列开,GA的特殊性设计实现了带使能控制端口的8位Slice总线宏,并将其应用到某雷达实时告警系统中,经仿真测试,利用该总线宏能够较好地满足雷达告警系统算法模块动态配置的需求.  

基于GPRS工程机械远程监控终端的设计

设计了一种基于GPRS（General Packet Radio Service,通用分组无线业务）的工程机械远程监控终端,通过GPRS模块建立与远程监控中心的链路连接,实现工程机械主机与监控中心的数据交互。该终端的设计与开发对工程机械监控具有实际意义并得到广泛应用。  

工程机械高性能通用型工业显示屏的设计与开发

介绍了一种高性能通用型工业显示屏SYLD，该工业显示屏内部采用基于ARM920T的高性能微控制S3C2410x，外部扩展大容量FLASH，方便程序和数据的保存；该工业显示屏还带有包括CAN，RS422在内的多种通讯接口，使其非常适合与工程机械应用。  

一种基于公钥体制的双向认证及密钥协商方案

该文首先分析了目前常用的几种成熟的身份认证方案各自的优缺点,然后以公钥体制和挑战/应答认证机制为基础,设计了一种新的身份认证方案。该方案将静态口令机制和动态口令机制相结合,不仅能确保用户的身份安全,实现通信双方的相互认证,而且在认证同时能够完成双方会话密钥的协商。最后,文章对方案的安全性和有效性进行了分析。  

基于相控阵技术的新型无源RFID标签理论研究

基于无源超高频射频识别(UHF RFID)系统的基本工作原理,提出了一种新型标签,将相控阵天线引入无源标签,使得标签具有了定位功能,并且可以改善UHF RFID系统的通信距离.对标签相控阵天线各参数进行了理论数值分析,并使用Matlab软件针对不同的天线阵元个数和阵元间距仿真天线波束幅值与方向性参数,进而实现对理论分析结果的验证.结果表明:理论与仿真结果相符.通过仿真确定了合适的相控阵天线参数,为进一步的研究设计奠定了理论基础.  

基于贝叶斯通用背景模型的图像标注

在高斯图特征提取过程中,通用背景模型(Universal background model, UBM) 方法常用于根据总体分布估计每一幅图像中特征点分布的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)参数. 然而UBM估计的GMM权重参数中有很多接近零的数值,它们所对应的高斯分量对分布估计贡献小却又都参与了计算, 因此UBM的时间复杂度较高. 为解决这个问题,本文提出Bayes UBM方法. 通过引入受限的对称Dirichlet分布来描述GMM权重参数的先验分布,利用Bayes最大后验概率对GMM参数集进行估计. 实验表明Bayes UBM方法不仅有效地降低了时间复杂度,而且提高了Corel数据集上的图像标注精度.