第七讲 “上海热线”的网络功能(下)

“上海热线”作为国内最大的ISP ,为用户提供了多种网络功能。本文下篇重点讨论Proxy、FTP和计费系统几方面的网络功能。     

归一化偏差本体反射率的性质与应用

从图像获得不受光照和几何条件影响的颜色特性描述是实现颜色恒常性的关键，利用双色反射模型和有限线性模型，提取归一化偏差本体反射率特征，被实验证明是实现颜色恒常性的有效途径，在本文中，我们详细阐述了归一化偏差本体反射率特征的性质，其计算应用的前提条件，并在彩色图像分割及颜色检测中，运用归一化偏差本体反射率特征获得了很好的效果。     

边缘计算商业模式及落地部署关键方案

边缘计算对于运营商而言是一种网络架构和业务模式的创新。5G边缘计算节点由5G UPF和边缘计算平台构成,基于业务对带宽、时延、本地分流的需求,可部署在网络的不同层级。在5G应用场景上,依托边缘计算,可满足差异化垂直行业的客户需求,抢占市场先机,是运营商切入垂直行业的利器。主要研究边缘计算部署的商业模式、计费方案,落地部署策略及方案,包含业务场景、基础设施、硬件体系、选址方法论、建设方案、周边组网方案等。     

基于NOMA的全双工多层异构网下行链路覆盖分析

针对异构网（Heterogeneous Network,HetNet）无线回程,现有研究主要集中于提升网络吞吐量,而对回程覆盖性能研究较少.由此,本文构造了一种在小小区基站（Small cell Base Station,SBS）上结合全双工（Full-Duplex,FD）和非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术的大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）辅助多层HetNet模型.利用信干比（Signal-to-Interference Ratio,SIR）来模拟有源SBS的分布,得出不同类型接收端的干扰;然后推导了移动用户（Mobile User,MU）下行链路覆盖概率闭合表达式.仿真和数值结果表明,SBS下行链路覆盖概率会随着小小区下行链路功率共享系数的增加而减小;此外,通过对比NOMA和正交多址接入（Orthogonal Multiple Access,OMA）以及FD和半双工（Half-Duplex,HD）对下行链路覆盖性能的影响,本文提出的方案能显著提升网络性能.     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题,利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性,提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后,利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能,将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵,提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法,设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下,提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明,所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI,在干扰强度相同的条件下,NBI带宽越小、压缩率越大,算法对NBI的抑制性能越好。     

基于层次隐马尔科夫模型和变长语义模式的入侵检测方法

分析了定长系统调用短序列在入侵检测系统应用中的不足,利用进程堆栈中的函数调用返回地址信息,提出了一种变长短序列的语义模式切分方法,并根据这种变长语义模式之间的层次关系和状态转移特性提出了基于层次隐马尔科夫模型的入侵检测方法.实验结果表明,与传统的隐马尔科夫模型相比,基于层次隐马尔科夫模型的入侵检测方法具有更好的检测效果.     

改进的符合EV-VBR标准的嵌入式宽带语音编码器

基于国际电信联盟标准化组织(ITU-T)嵌入式变比特率(EV-VBR)编码标准提案,在本实验室开发的候选编码器基础上提出了一套改进的嵌入式变速率宽带语音编码方法.本算法在前2层使用代数码激励线性预测(ACELP)编码,增加计算量化了中间子帧谱参数,设计实现了三脉冲深度优先树搜索算法;在后3个编码层,本算法使用累积频域系数矢量的方式重新构建了嵌入式变换域编码(TCX).此外,改进编码器还实现了语音激活检测(VAD)和非连续传输(DTX)功能.相关测试表明,改进编码器较原编码器,语音质量有明显改善,编码复杂度显著降低,编解码质量和效率与最新的G718标准接近,并保持了低延迟的优点.     

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植。实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标。     

LiNbO_3:Fe和LiNbO_3:Fe:Mn晶体非挥发全息存储的理论研究

以双中心模型为基础,理论研究了连续光条件下近化学比LiNbO3:Fe和LiNbO3:Fe:Mn晶体在稳态情况下的非挥发双色二步全息存储性能.通过考虑在深、浅能级中心之间所有可能的电子交换过程,从理论上证实了在低光强范围内LiNbO3:Fe晶体比LiNbO3:Fe:Mn晶体有着更大的空间电荷场、更高的记录灵敏度和动态范围.     

长脉宽激光切割聚晶立方氮化硼工艺研究

为了获得聚晶立方氮化硼（PCBN）最优的激光切割质量和切割效率,依据烧蚀直径和入射激光脉冲能量的函数关系,得出PCBN烧蚀阈值为1.796J/cm2。采用Nd:YAG激光器对型号为BN250的PCBN进行切割试验,分析了切割速率、激光功率以及脉冲频率对切割质量的影响规律。通过切缝的显微观测对比,总结出不同激光工艺参量下PCBN缝宽的变化趋势。结果表明,对于脉宽为100μs的激光,当激光功率为28W、脉冲频率为60Hz、切割速率为20mm/min时,能够获得PCBN激光切割的最优切缝和较高的切割效率。该工艺方法和数据的建立,对今后PCBN或其它超硬材料的激光加工有着重要参考价值。