支持移动多媒体通信中间件的WAP网关

WAP协议是WAP论坛提出的一个开放通信协议;WAP网关进行协议的转换,是移动终端无线接入Internet的枢纽。在简要介绍了无线应用协议后,提出了一个在Linux操作系统平台下运行的WAP网关(数据通信网关)的设计与实现方案,该WAP网关由承载层模块、WAP模块和SMS模块组成,其中详细介绍承载层模块和WAP模块的工作原理,并在实验室环境下对网关进行测试,给出了测试结果。     

用增量的累积量方法测量大气风场

为了在非平稳、非线性条件下能得到真实风场的良好估计,提出了一种用空间分布天线（SA）雷达信号的增量累积量测量大气风场参数的方法。该方法基于结构函数方法,利用高阶累计量在信息处理中的特性,用零延迟的增量累计量求解平均水平风速等具体参量，并在大气散射模型基础上对增量累积量方法进行了数值模拟,得出了同理论分析一致的结果.分析和计算表明,该方法完全适用于局地平稳条件，可以减小风场参量估计对天线间距的敏感度；阶数k≥3时,对高斯噪声有很强抑制;同时可以得到风场参量的高阶估计，这是普通的二阶方法（如全相关分析、全谱分析）不具备的。     

无线通信系统的GUI设计与仿真实现

探讨了无线通信系统的调制、编码、解调、译码等信号处理功能以及无线信道的GUI界面设计与仿真实现。首先将无线通信系统拆分为调制器和解调器、采样器和滤波器以及编码器和解码器等模块;然后通过各种信号处理函数对输入信号进行信号处理模块功能仿真;最后通过GUI编程实现各个通信系统模块的调用和链接,从而最终实现无线通信系统的调制和编码、解调和译码等信号处理仿真和无线通信信道仿真。通过基于Matlab的GUI界面设计和仿真结果表明,可以有效地对无线通信系统进行功能仿真,对于利用软件无线电技术构建无线通信具有十分重要的参考意义。     

VMM中功能覆盖率收敛技术

介绍SystemVerilogVMM验证方法学在LCDController验证中的应用,指出它相对于传统Verilog验证方法的1优点,重点研究功能覆盖率的收敛技术,实验比较了多种具体的实现方法。实验结果表明,由于CCT能够收集覆盖信息,形’成闭环负反馈,以控制随机变量的生成,从而在实现快速收敛的目标方面取得了显著的效果。     

利用ICE实现VOIP媒体流穿越

为了解决NAT所带来的穿越问题,业界提出多种方案如ALG,STUN,TURN等,但它们在网络拓扑和应用可扩展性上都具有一定的局限性。在此参考STUN协议和TURN协议,设计并实现了一个基于ICE方式的综合性解决方案,拥有ICE模块的客户端在发起和接收呼叫前会收集所有可能用于媒体流传输的地址,然后从中选择最优传输路径进行媒体流传输,从而克服了传统方案的不足,具有很强的适应能力,能工作在任何拓扑环境中。     

基于2.4GHz无线通信技术的数字家庭控制网络

利用2.4 GHz无线通信技术的组网方便、成本较低、灵活定制等特点,组成数字家庭控制网络,通过"家居设备—控制网络子基站—家庭网关—服务器"的一整套系统实现了对家居设备的监测与控制。     

公共通信系统发展现状与展望

分析公众电话网、移动通信、互联网、城市应急通信等系统及有线与无线、固定与移动通信网络系统,并就这些典型公共通信系统的技术现状与发展趋势,展望下一代互联网IPV6协议的规划以及物联网的基本概念及发展趋势,展望物联网的应用前景,总结其应用特点。     

一种便携式光纤功率计的设计方法

介绍了一种便携式光纤功率计设计的硬件结构和软件流程,给出了其标定方法和实测性能指标。该光功率计采用InGaAs材料的光电探测器实现光电信号的转换,满足了光纤功率计对波长范围和测量精度的要求;采用高性能运放TLC2652和18位的A/D转换芯片MAX132以保证测量精度;选用高速单片机AT89C52来控制信号的检测、处理以及数据的显示,在确保运算速度的同时使光纤功率计具有多波段响应、量程自动转换、测量精度高的特点。实测的性能指标表明该光功率计达到了设计要求,在光信息、光通信等领域具有广泛的应用前景。     

异构医疗系统数据交互策略研究

区域卫生信息化建设要求规划区域内各机构的基本业务信息系统的数据可实现交换和共享。医疗机构内部及医疗机构之间因采用的开发平台和数据环境不同,相互间很难进行数据交互。针对这一问题,基于HL7医疗信息标准,采用XML为数据描述语言,建立异构医疗数据交互平台,实现医疗资源的优化配置和有效利用。     

GRNN与BPNN的函数逼近性能对比研究

为了研究GRNN和BPNN非线性函数的逼近能力,从数学角度详细阐述了GRNN和基于LM优化算法改进的BPNN的学习过程,编程建立了GRNN和BPNN,并分别用两种神经网络对指定的非线性函数进行逼近实验。仿真结果表明,在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下,相对于BPNN而言,GRNN的逼近精度更高、收敛速度更快,具有很好的逼近能力,为解决非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段。