Link-16数据链抗干扰性能分析与仿真

在部队通信服务问题的研究中,数据链仿真是数据链武器装备论证的重要研究内容和方法,对军队数据链建设具有重要意义.以美军现役战术数据链Link-16为背景,比较分析了数据链系统的四类信息传输方式,为提高抗干扰性能,介绍了主要的抗干扰技术.利用Simulink软件对数据链系统建立了链路仿真平台,重点构建了直序扩频模块和跳频模块,对在加性高斯白噪声和莱斯衰落影响下的信号传输进行了仿真并进行了抗干扰性能分析.通过仿真与分析可以看出,RS编码、直序扩频、跳频等技术保证了Link-16数据链的高抗干扰性能,使其满足军用通信要求.     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法

提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善.     

P2P应用特征检测与识别

P2P技术充分发挥众多个人计算机(Peer节点)的作用,具有很大的优势,但随着应用的推广也显现许多负面问题.近年来,ISP和企业网络管理员都希望能够将P2P流量有效地识别出来,对网络进行规划和管理.讨论了利用P2P报文特征码来实现P2P应用检测识别的方法,提出了P2P应用特征码识别框架,初步的软件实现表明该方法是有效可行的.     

利用CPU时间戳实现局域网时间同步的新机制

当前在网络应用中,经常需要多台计算机协同工作,因而要有一个统一时钟。提出一种利用CPU内部高精度时间戳实现局域网时钟同步的新机制,并用VC++语言编写了服务端与客户端软件,且在Windows XP 和Windows 2000环境的小型局域网进行测试。结果表明,该算法同步精度较高,且系统运行稳定。     

基于干扰模型的无线网状网QoS路由策略

为支持无线网状网中多媒体业务,提出了基于干扰模型的QoS路由策略WQRI。首先对网络进行分层,然后提出新的可用带宽和端到端延时估计方法,在协议中实现可靠的接入控制和端到端资源预留。仿真表明,WQRI策略能以较低的控制报文开销为实时业务提供QoS支持。     

动态分布式消息调度方法研究

提出一种适用于CAN总线网络的动态分布式消息调度方法,该方法能使消息在设定的生命期内成功地发送到目的节点,并且能实现公平地分配网络带宽。在这种方法中,消息帧的标识符段被重构,重构后的标识符的二进制值与消息的生命期、消息的等待时间等建立起对应关系,消息等待时间越长或生命期越短,消息的优先级越高。同时也从理论上分析了基于该方法的网络中所有消息完全可调度必须满足的条件,并实验验证该条件的正确性和消息调度方法的有效性。     

RedHat As 5下L7-filter封包过滤的搭建应用

分析了Linux netfilter/iptables架构下L7-filter的功能、工作原理和实现机制,利用iptables的独立模块L7-fiter实现了具有封锁MSN、QQ等P2P封包过滤功能,并进行相关测试.测试结果表明,该layer7的封包过滤可以在具有网络地址转换(NAT)功能的防火墙体系上实现,限制对P2P等大流量数据对网络带宽的占用,使得网络运行更加高效稳定.     

大规模WSN的三层拓扑架构及其拓扑控制

针对多sink的大规模WSN,提出一种新的三层网络拓扑架构,以解决现有平面型和两层分簇型拓扑架构与大规模WSN环境不相适应的问题;在分析各层数据通信策略的基础上,重点研究了基于瓶颈sink节点的关键层拓扑控制算法,为核心层数据通信提供可靠性支持。仿真实验表明,所提出的大规模WSN三层拓扑控制结构和拓扑控制算法有助于平衡全局通信负载,控制关键通信层能量消耗,提高网络监测的鲁棒性。     

基于数学形态学的基因芯片图像高亮噪声处理

大多数已有应用都采用简单算法对图像进行整体处理,在去除噪声的同时也破坏了图像边缘和细节信息．为解决这一问题,首先分析了不同类型噪声对网格定位的影响,提出用分割线和面积均方根误差进行定量评价．然后提出用数学形态学与最大类间方差结合的方法去除高亮噪声．最后将该算法应用于出生缺陷的基因芯片噪声处理,并与其他几种去噪方法做了对比．实验结果表明,该算法实用、有效,并能最大限度地保留图像的有用信息．