无线Mesh网中基于网络编码的多路径TCP研究

在无线多跳网络中,本地重传和网络编码已经被成功地应用到多路径技术上以增加吞吐量并减少丢包。然而,在提高UDP传输性能的同时,也产生了数据包重排序和延迟等副作用,严重影响了TCP性能。针对此问题,主要提出一种基于网络编码的多路径传输方案NC-MPTCP,即在无线mesh网络的多条路径中引入网络编码、执行拥塞控制以及使用一个基于信用的方法控制节点的传输速率,提高网络的吞吐量以及增加网络传输的可靠性。该方案使用一个简单的算法,评估丢包率以及发送线性组合数据包的速率,用来降低目的节点的数据包解码延迟和防止TCP的超时重传。仿真结果表明设计的NC-MPTCP有效。     

基于特征的压缩音频编码器类型辨识

当前的数字音频编码算法使用复杂的模型来最大化编码效率,同时使得失真最小。由于这种复杂性,对相同未压缩的输入音频,采用不同编码器压缩音频时往往会产生不同的输出音频。在统计分析了已压缩音频码流特征的基础上,采用SVM(支持向量机)分类器来确定最可能的13种编码器的矢量特性,提出了一种方法来辨识基于MPEG-1 Layer III(MP3)标准音频文件的编码器类型。测试结果表明准确度可以达到95%左右,并且可以通过加入新的码流特征来进一步提高辨识结果的准确性。因此,这种方法可以被视为一种辨识MP3编码器类型的通用方法。     

基于图像特征的隐写术载体图像的选择

隐写术不同于其它信息隐藏技术,信息嵌入者可以自由选择载体图像,而选择合适的载体图像有助于提高隐写术系统的不可感知性。本文通过分析载体图像的方差、复杂度、熵、直方图及其函数等图像特征和隐写术系统中的相对熵、直方度改变量等隐写术系统的性能参数之间的关系,探究图像特征是否会影响或者决定隐写术系统的性能,为隐写术载体图像选择方案提供依据。实验证明,选择合适的载体图像是提高隐写术系统不可感知性较有效的途径;在使用类LSB嵌入算法的隐写术系统中,色调、信息和纹理丰富的图像不一定是合适的载体图像,而直方图曲线变化缓慢的图像是较理想的载体图像;使用同样嵌入算法,选择合适载体图像的隐写术系统的相对熵比选择不合适载体图像低6×104多倍。     

阳极支撑三层一体化结构电池的制备及性能

采用流延工艺制备了NiO-8％Y2O3/ZrO2(YSZ)阳极支撑三层一体化结构单电池,在此基础上采用浸渍工艺在多孔YSZ基体上低温制备了高活性阴极La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3-δ (LSCF).研究发现:降低电极制备温度可以得到微观形貌可控、分布均匀的纳米电极,并且避免了电极与基体间的反应:通过控制浸渍次数,制备了不同LSCF含量的电池;随着浸渍量的增加,电极的极化电阻显著下降;在800℃时,LSCF质量分数为45％的电池的功率密度高达1090 mW/cm2,同时电池稳定运行90h,表现出了很好的稳定性.     

多载波通信系统的实用功率分配算法

本文利用多载波通信系统的误码率、比特位数与信噪比之间的关系提出了性能良好的快速表查询法.在噪声干扰,信道衰减和一定频段上功率谱密度对子信道最大传输位数限制的条件下,得到了一种实用的离散多音频多载波通信系统的功率分配和数据位加载算法.在系统初始化过程中,该算法使系统能在满足各种约束条件下达到最优功率分配和数据位加载,比其他算法具有更高的计算效率和更大的系统性能裕量.在信道特性变化时,该算法使系统在不增加硬件的情况下能进行快速跟踪和自适应位交换.     

基于认知用户移动性的协作频谱感知研究

协作频谱感知能在一定程度上消除多径和阴影的影响,然而现有协作频谱感知方案均假设各认知用户处于静止状态,未考虑认知用户在协作感知期间的移动对检测性能的影响。针对上述问题,在集中式频谱检测方法的基础上,提出一种认知用户移动状态下的协作检测模型,使主用户处于静止状态,认知用户以一定速度作匀速直线运动。仿真及分析结果表明,随着移动认知用户速度的增大,运用线性融合规则的移动认知用户与静止认知用户协作检测性能均逐渐降低,因此需选择移动速度较小的认知用户作为协作对象以提高频谱感知的整体检测性能。     

短波宽带天线匹配网络的设计

本文基于统计学习理论构造了一种快速自适应随机搜索算法,证明了算法的收敛性。给出了一种简易实用的宽带天线匹配设计新方法。应用该自适应算法进行天线匹配设计,不仅算法简单,易于编程实现;而且能够快速设计出具有较好性能的匹配网络,非常适用于各种短波、超短波天线的匹配设计问题。     

模糊遗传算法及其应用研究

针对多目标遗传算法的特点,基于模糊集理论,提出模糊遗传算法的概念及其算法将系统设计的要求转化为模糊遗传算法的约束条件,利用模糊遗传算法对其进行优化设计,具体的设计示例说明了该算法的有效性。     

基于HOG与多实例在线学习的目标跟踪算法

为实现在局部遮挡、光线变化等复杂背景下的目标跟踪,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)与多实例在线学习的目标跟踪算法.利用已标定目标图像的HOG特征空间,结合局部二值模式(LBP)描述方法获取特征向量,构建初始随机蕨检测算子,采用随机多尺度采样方法跟踪每一帧的目标位置和尺寸,并基于多实例在线学习框架,通过检测到的目标样本以及附近的背景样本在线更新检测算子.将该算法与OnlineB oostingTracker,MILTracker等在线学习目标跟踪算法在多个标准视频序列中进行比较,实验结果表明,该算法在局部遮挡和光照变化的环境下具有较好的跟踪稳定性,但在抗目标旋转方面有待优化.     

近场通信设备间的P2P通信设计与实现

为实现不同近场通信(NFC)设备间的互通,以NFC设备的点对点通信(P2P)为研究对象,设计并实现基于Android平台的NFC移动终端与读卡器之间的点对点(P2P)通信方案。 NFC移动终端与读卡器以NFC数据交换格式( NDEF)的数据为通信单元,在简单NDEF交换协议的基础上,一方作为客户端发送传输消息请求,另一方作为服务器对客户端的请求做出响应。通过应用协议数据单元中的命令-响应消息对使NFC移动终端与读卡器进行交互。测试结果表明,NFC移动终端与NFC读卡器均可以主动给对方发送消息,较好地实现了两者之间的P2P通信。