非结构化P2P中搜索算法的性能分析

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制.本文分析了非结构化P2P中几种典型的搜索算法,阐述了其搜索原理和搜索性能 .与其他研究不同,本文通过大量的模拟实验来验证搜索算法的性能;在不同网络规模中,通过对每一种搜索算法的查询成功率、搜索产生消息数和成功查询所用平均跳数进行比较分析,给出了相关结论.     

平面自动布点及Delaunay三角形网格生成

文中给出了一种区域内布点的自动生成算法,可从背景点云中逐个选出符合区域几何特征的内部节点,其疏密变化通过边界点上的节点间距函数进行控制。最终生成的内部点云和边界点既可以用来做无网格计算,也可以结合波前推进法生成Delaunay三角形网格。通过对网格生成算法的改进,算例表明该算法得到网格具有很好质量。     

通信装备组网方案自动生成及关键技术研究

介绍了组网方案自动生成在通信装备组网仿真训练系统中的作用;总结了专家系统在自动配置系统中运用的研究现状;提出了通信装备组网方案自动生成系统的总体框架和主要构成模块,并对其涉及的关键技术进行了分析和研究,结合系统特点指出了下一步研究方向,从理论上论述了系统实现的可行性。     

基于压缩域互补分割的视频多描述编码研究

鉴于数字视频在空间域及时间域上的信息相关性,提出在视频压缩过程中实现多描述编码的方法.算法以H.263为参考标准,在图块及运动估计的DCT域上进行系数划分,通过对少量重要信号的重复分配来保证单个描述的接收质量.同时,系数域的对角分割又使各个描述间具有较强的信号互补性.实验结果表明,算法具有描述冗余率低、编/解码直接快速、压缩率高等良好的MDC特性,是保障视频传输业务可靠性和实时性的有效方法.     

基于蚁群算法的泊位调度问题

在集装箱港口的运作中,泊位调试系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一。泊位调度的目标就是确定集装箱港口船舶的停靠泊位和停泊时间。将码头看成离散泊位的集合,以船舶的在港时间最短为目标,应用蚁群算法对该问题进行优经研究,在满足各种约束条件的基础上,充分的利用好码头资源。利用蚁群算法的正反馈和并行搜索特点提高解的质量2和稳定性,通过对某集装箱码头的案例分析,说明该算法的有效性和实用性。     

基于块I/O的RAID设计

磁盘阵列(RAID)是当前能够提供存储系统高可用性和高可靠性的一项重要技术。它通过软硬件的冗余和奇偶校验提供数据的重构和恢复。针对当前在RAID控制软件设计的过程中面临多次数据拷贝的问题,文中提出了一种基于块I/O的RAID系统设计。它利用最新的Linux内核所提供的BIO机制,插入到SCSI Target的中间层进行数据I/O的处理。它能屏蔽掉上层不同的设备驱动类型,提供到IP-SAN的无缝链接。实验表明,该设计能够减少数据的传输延迟,最大限度地提高数据传输过程中的吞吐率,避免了多次昂贵的内存拷贝操作。     

基于SOA的协同服务模型及优化设计

面向服务体系结构是一个有前途的分布式计算模型,他提供了有效扩展,适应和兼容遗留系统的解决方案.本文主要研究如何使用SOA来构建协同服务.文章简单介绍了面向服务体系结构和协同服务的概念,提出一个基于SOA的协同服务模型,然后分析和验证一些基本的协同功能.最后,归纳出一个完整的能完成协同服务的SOA框架模型.     

神经元网络语音增强方法及DSP实现

在噪声环境下双麦克风语音增强应用中,由于麦克风之间存在交叉串扰,传统自适应对消算法降噪性能受到极大的哪影响.为了提高降噪系统性能,提出了一种基于神经元网络双麦克风自适应抗交叉串扰语音增强方法.该方法通过设置两级自适应算法,消除了麦克风之间的交叉串扰,其中自适应算法均采用神经元网络对消方法.算法仿真基础上,运用DSP制作了实时降噪处理样机.测试结果表明,采用新方法后,系统噪声抑制性能得到了很大的提高.     

高压XLPE电缆缓冲层烧蚀故障机理分析与结构优化

高压交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)电缆缓冲层烧蚀故障频发,在行业内引起广泛关注。电缆结构优化有利于解决放电烧蚀问题,文中从缓冲层放电灼伤机理角度出发,建立电缆有限元模型进行电场仿真,分析讨论不同结构参数下气隙电场分布的变化,并开展模拟试验对结构优化方案进行研究。结果表明：在满足电缆设计要求的前提下,减小缓冲层厚度、减小轧纹深度、增加金属套和缓冲层的挤压深度有利于减弱接触不良导致的气隙电场畸变;平滑铝套结构与缓冲层的接触电阻较小,在抑制缓冲层放电烧蚀故障方面具有优势。     

5G光载无线通信前传系统数字预失真线性化研究

第五代移动通信系统新空口(5G NR)的信号带宽、调制度和峰均比相比4G信号高很多。用于小蜂窝或微蜂窝基站组网的光载无线通信(Radio-over-Fiber, RoF)前传系统的非线性失真也更加严重。为了使5G NR信号线性传输,采用记忆多项式(Memory Polynomial, MP)和广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial, GMP)模型构建数字预失真器,矫正5G RoF前传系统的非线性。在实验中搭建了2 km光纤的RoF前传系统,并采用100 MHz带宽5G NR信号作为测试信号对其进行线性化测试。实验结果表明,采用MP和GMP数字预失真器进行线性化时,5G RoF前传系统的邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio, ACPR)可分别改善13 dB和17 dB以上。这说明MP和GMP数字预失真器对5G RoF前传系统的非线性具有显著的抑制作用。因此基于MP和GMP两个模型的数字预失真器均可用于5G RoF前传系统的线性化,而且GMP预失真器比MP预失真器对该系统线性化的能力更强。