自相似VBR视频源业务流的建模和仿真

该文在对实际ＶＢＲ ＭＰＥＧ视频源统计特性分析的基础上,参照分形高斯噪声自相似（Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｎｏｉｓｅ Ｓｅｌｆ－Ｓｉｍｉｌａｒ）模型产生方法,实现了对ＡＴＭ网络中最主要业务流－ＶＢＲ视频源流的建模,提出了改进方法,使得对实际源的仿真不仅考虑到了长期相关性,同时也兼顾到了短期相关性。仿真结果表明,经改进的自相似ＶＲＢ视频源模型是一种较理想的模型。     

自相似业务模型下的队列分析—大偏差分析

近年来对许多实际运行中的网络（局域网和广域网）的测量与分析证实：真实的网络业务具有统计上的自相似性而且是长相关的。传统的排队理论均假定业务是Ｏｏｉｓｓｏｎ或Ｍａｒｋｏｖｉａｎ，因此是短相关的?那里的队列分析方法对自相似业务模型是不适用的。大偏差技术是对自相似业务模型进行队列分析的有效方法。本文应用大偏差技术对以ＦＡＲＩＪＭＡ为业务模型的队列系统进行了分析，结果证明：队列长度尾分布渐进为Ｗｅｉｂｕｌ     

电信英语及其缩略语解释(四)

ＡＦＫ Ａｗａｙ Ｆｒｏｍ Ｋｅｙｂｏａｒｄ 暂不在位ＡＦＳ Ａｎｄｒｅｗ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄｒｅｗ文件系统 这是在大型网络中易于访问远程文件的一种分布式文件系统。ＡＧ Ａｃｃｅｓｓ Ｇａｔｅｗａｙ 接入网关ＡＧＣ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ 自动增益控制 Ａｇｅｎｔ 代理 Ａｇｅｎｔ在计算机应用中经常使用，任务是提出关于被管理的网络元素状态的管理过程的报告，接收从主管进程来的有关被管对象执行的动作。Ａｇｅｎｔ一般设置在被管对象内。ＡＩ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ 人…     

基于广义径向基函数神经网络的非线性时间序列预测器

该文对传统的径向基函数（ＲＢＦ）神经网络的结构和学习算法进行了总结,并在此基础上提出了广义径向基函数模型概念,使这种网络具有更好的应用灵活性与可扩充性。文章基于Ｍａｃｋｅｙ－Ｇｌａｓｓ造血模型方程的数值解数据,对此广义模型与现有的ＲＢＦ模型和梯度径向基函数（ＧＲＢＦ）模型对一笥时间序列预测问题的应用结果进行了比较与讨论,显示出这种广义模型的应用有效性。     

大信号设计GaAs MESFET功率合成

利用ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ功率特性的线性化模型，求出ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ近似最佳功率负载阻抗，为利用谐波平衡法计算提供初值。然后，使用自行研制的谐波平衡分析软件包，进行ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ大信号模型参数的提取和非线性电路模拟计算。将两只总栅宽为９．６ｍｍ的ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ管芯，利用内匹配功率合成技术，在Ｃ波段（５．５～５．８ＧＨＺ）制成１ｄＢ压缩功率大于８Ｗ，典型功率增益９ｄＢ的ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ内匹配功率管。     

自升温效应下的GaAs MESFET大信号模型

本文首先分析ＧａＡｓ ＭＥＳＦＥＴ在自升温效应下的升温幅度,然后结合器件电学参数随温度变化的特点,对器件的大信号等效电路模型进行了自升温效应下的修正。修正后的模型更准确地反映了器件的工作特性,应用于ＧａＡｓ ＭＥＳＦＥＴ功率ＭＭＩＣ ＣＡＤ中能进一步提高电路的设计精度。     

自相似业务:基于多分辨率采样和小波分析的Hurst系数估计方法

新近对局域网和广域网上大量突发业务流量的监测结果表明，采用自相似建模表征业务到达过程的长时间相关特性具有较高精度，其中Ｈｕｒｓｔ系数是表征业务突发特性的重要参数，因此在一定的观察时间内对突发业务的Ｈｕｒｓｔ系数进行快速、准确的估计是高速宽带网络（如ＡＴＭ）实施流量控制和缓冲资源分配的前提。本文提出一种基于多分辨率采样和小波分析的Ｈｕｒｓｔ系数快速估计方法，对严格二阶自相似模型下Ｈｕｒｓｔ系数的估计     

GaAs双栅MESFET的PSPICE直流模型

提出了一种ＧａＡｓ双栅ＭＥＳＦＥＴ的ＰＳＰＩＣＥ直流模型．分析了ＧａＡｓ双栅ＭＥＳＦＥＴ漏极电流与两个控制栅偏置电压之间的关系,给出了漏极电流表达式．通过提取适当的模型参数,其直流输出特性的模拟曲线与实测曲线基本吻合,说明文中提出的ＧａＡｓ双栅ＭＥＳＦＥＴ的ＰＳＰＩＣＥ直流模型是有效的．     

新型GaAsD－MESFETDCFL单元电路

本文基于自举反馈原理提出了一种新型的全部电耗尽型ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ构成的单电源ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ直接耦合逻辑ＦＥＴ单元电路．该单元电路比已有的各种ＧａＡｓ数字集成电路单元电路有明显优点，是ＧａＡｓ数字集成电路领域有前景的新型逻辑单元电路．     

12GHz GaAs单片混频器

分析研究了一种新型１２ＧＨｚＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ单片混频器，这种混频器采用级联ＦＥＴ作为混频元件。射频（ＲＦ）和本振（ＬＯ）信号分别通过各自的匹配网络进入混频电路，在中频输出端用中频缓冲放大器代替通常的中频匹配电路。电路在厚０．２ｍｍ，面积１．５ｍｍ×１．２ｍｍ的ＧａＡｓ基片上实现。设计的ＭＭＩＣ混频器在本振１１ＧＨｚ，射频１１．７～１２．２ＧＨＺ频率范围内的最大变频增益１．８ｄＢ。这一结果使进一步研究单片微波接收机成为可能。     

一种基于FGN和IDFT的自相似通信量生成算法

对网络模拟中必需的自相似通信量生成方法进行了研究,提出了一种基于分数高斯噪声(FGN,fractionalGaussiannoise)过程和逆离散傅立叶变换(IDFF,inversediscreteFouriertransform)的自相似通信量生成算法--FGN-IDFT算法,并通过仿真实验和比较分析的方法对该算法的精度和计算复杂度进行了大量的实验和分析。研究结果表明,利用FGN-IDFT算法生成的自相似通信量的精度和速度都令人满意,为实际网络模拟的进一步深入研究提供了基础。     

自相似网络流量模拟的分布式系统的设计与实现

 随着网络应用的发展,网络流量不断加大,对于网络应用系统的测试也占有越来越重要的地位.良好的网络流量模型能较为真实的反映网络的情况,并能给与应用系统更为全面的测试.根据统计学的结果表明,网络流量在时间上具有自相似性.因此,对自相似流量模型的研究十分重要.为了克服单机生成网络流量的不足,本文对于分形高斯噪声(FGN)模型的算法进行了改进,使其能够并行且高速的生成自相似样本.文中针对改进后的算法提出了分布式系统,并阐述了系统的整体结构和控制机制的设计与实现.本文的工作还包括实现了一个检测网络流量的检测端,并通过它来分析分布式系统所生成的样本.结果表明,本系统所生成的网络流量具有自相似性.     

基于重叠网络的移动IPv6快速切换

基本的移动IPv6切换延迟太大，不能满足实时业务的要求。本文提出了一种基于重叠网络的移动IPv6快速切换算法，这种算法通过在两个不同的IPv6子网间设置重叠网络来实现IP层的无缝(零延迟)切换。文中给出了算法实现的网络结构及其切换过程，并且对其性能进行了分析。算法实现了移动IPv6快速切换，在大部分情况下都可以达到最佳性能。     

Secure coverage-preserving node scheduling scheme using energy prediction for wireless sensor networks

With the fast development of the micro-electro-mechanical systems(MEMS),wireless sensor networks(WSNs)have been extensively studied.Most of the studies focus on saving energy consumption because of restricted energy supply in WSNs.Cluster-based node scheduling scheme is commonly considered as one of the most energy-efficient approaches.However,it is not always so efficient especially when there exist hot spot and network attacks in WSNs.In this article,a secure coverage-preserved node scheduling scheme for WSNs based on energy prediction is proposed in an uneven deployment environment.The scheme is comprised of an uneven clustering algorithm based on arithmetic progression,a cover set partition algorithm based on trust and a node scheduling algorithm based on energy prediction.Simulation results show that network lifetime of the scheme is 350 rounds longer than that of other scheduling algorithms.Furthermore,the scheme can keep a high network coverage ratio during the network lifetime and achieve the designed objective which makes energy dissipation of most nodes in WSNs balanced.     

Fast image reconstruction network in image stitching

Compared with the traditional feature-based image stitching algorithm, the free-view image stitching algorithm based on deep learning has the advantages of fast stitching speed and good effect. However, these algorithms still cannot achieve real-time splicing speed. For the image reconstruction stage, we redesign a new fast image reconstruction network. This network is designed based on ShuffleNet, and the new network structure and loss function will reduce the time required for image reconstruction. In addition, this network can also reduce the performance loss after the network is lightweight. It is proved by experiments that the fast image reconstruction network can realize real-time high-resolution free-view image reconstruction.     

基于谱密度的分形高斯噪声数据合成和估计

分形高斯噪声FGN是分形布朗运动的增量过程，广泛应用于自相似过程的建模分析。在众多的合成分形高斯噪声的方法中，研究了基于功率谱的FGN的生成算法，谱模拟方法和Paxson方法的特点以及联系．同时对基于功率谱的Hurst指数的估计方法，周期图法进行了讨论。仿真试验中，使用Paxson方法生成了FGN序列数据．试验结果表明生成的FGN具有很好的自相似性。应用周期图法估计了其Hurst指数，相比方差时间法，周期图法在估计长相关过程的参数方面能够提高精度。     

基于贪婪算法的WDM网络组播路由算法的研究

文章首先用贪婪算法找出在现有网络结构中完成任务所需的波长数较少的波长集,然后依据其上每条链路的权值,用最短路径算法生成一棵组播树,使其跳数和阻塞率较低,以保证网络能够在使用较少波长资源的情况下,快速、有效地传送数据.     

Adjusting Sink Location to Reduce End-to-End Delay in Low-Duty-Cycle Wireless Sensor Networks

Low-duty-cycle mechanisms can reduce the energy consumption significantly in wireless sensor networks (WSNs). Sensors stay dormant most of the time to save their energy and wake up based on their needs. However, such a technique, while prolonging the network lifetime, sets excessive challenges for reducing the end-to-end (E2E) delay within the network. In this paper, the centralized cluster-based location finding (CCLF) algorithm is proposed to reduce the high latency in low-duty-cycle WSNs by finding a suitable position for the sink. The algorithm is mainly composed of three steps:a) the cluster construction, b) the fast look-up table (FLU-table) construction, and c) the sink location decision. The simulation results show that the performance of the CCLF algorithm is significantly similar to that of the optimal algorithm. Moreover, the CCLF algorithm requires less operation time compared with the optimal algorithm.     

Gap filling of 3-D microvascular networks by tensor voting

We present a new algorithm which merges discontinuities in 3-D images of tubular structures presenting undesirable gaps. The application of the proposed method is mainly associated to large 3-D images of microvascular networks. In order to recover the real network topology, we need to fill the gaps between the closest discontinuous vessels. The algorithm presented in this paper aims at achieving this goal. This algorithm is based on the skeletonization of the segmented network followed by a tensor voting method. It permits to merge the most common kinds of discontinuities found in microvascular networks. It is robust, easy to use, and relatively fast. The microvascular network images were obtained using synchrotron tomography imaging at the European Synchrotron Radiation Facility. These images exhibit samples of intracortical networks. Representative results are illustrated.     

一种基函数神经网络最优隐神经元数目快速确定算法

以线性无关的基函数作为隐层神经元的激励函数,构建了一类基函数神经网络,且推导出该类神经网络的学习算法;在此基础上,设计了一种基于指数增长和折半删减的快速最小隐神经元数目确定算法.仿真实验表明,此算法能自适应地、快速有效地确定网络最小隐层神经元数目.