高校校园网建设需求分析

近年来,互联网技术快速发展,在众多领域都得到了应用,它不仅推动了单领域内的信息共享,同时也是多领域间信息共享的高效途径。高校作为科技创新的前沿阵地,是科技创新体系的重要力量。高校的信息化和智能化建设是高校建设的重要环节,是教学和学术信息高效交流的重要保障。因此,文章针对校园网的基础建设需求展开了分析。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

基于Lissajous曲线拟合的EFPI光纤传感器腔长解调

为提高非本征光纤珐珀传感器(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric, EFPI)腔长解调的精度，基于EFPI传感器反射光谱近似余弦函数的特性，设计了一种基于李萨如图形(Lissajous-Figure)与标准形式椭圆曲线拟合的解调方法。将两组光强信号经过坐标变换拟合为标准椭圆曲线，以减少求解参数；并通过经验模态分解对数据进行分析，去余项后将得到的极值点代入椭圆曲线求解。将离散数据点分别移动5、10、15、20、25个点测试五组不同相移对解调结果的影响并选取其中误差最小的一组对EFPI传感器进行横向负载实验，分别施加5~25 N的应力，通过拟合椭圆曲线的解调方法将计算腔长差与理论腔长差相对比。结果表明，实际腔长差随负载成正比，平均误差值为5.690%左右，可以准确获取 EFPI 的腔长。     

PVDF压电纤维仿生柔性传感器水下传感特性研究

感知器官对于许多动物必不可少,尤其是生活在水下的生物。该文以聚偏二氟乙烯(PVDF)为材料,模仿水生动物海豹的触须设计制备了一种表面四电极PVDF压电纤维仿生柔性传感器。利用激振源测试所制备的传感器性能,包括输出不同的波形测试对不同激励的感知,对水动力的感知及对水下运动物体方向的感知。实验结果表明,该传感器对不同激励的感知性能很好,速度检测极限可达0.15 mm/s,且有良好的方向性检测能力,对水下情况感知的应用前景广。     

基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射算法

随着工业互联网、车联网、元宇宙等新型互联网应用的兴起，网络的低时延、可靠性、安全性、确定性等方面的需求正面临严峻挑战。采用网络功能虚拟化技术在虚拟网络部署过程中，存在服务功能链映射效率低与部署资源开销大等问题，联合考虑节点激活成本、实例化开销，以最小化平均部署网络成本为优化目标建立了整数线性规划模型，提出基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射（improved grey wolf optimization based service function chain mapping，IMGWO-SFCM）算法。该算法在标准灰狼优化算法基础上添加了基于无环K最短路径（K shortest path，KSP）问题算法的映射方案搜索、映射方案编码以及基于反向学习与非线性收敛改进三大策略，较好地平衡了其全局搜索及局部搜索能力，实现服务功能链映射方案的快速确定。仿真结果显示，该算法在保证更高的服务功能链请求接受率下，相较于对比算法降低了11.86%的平均部署网络成本。