ATM网上基于蚂蚁算法的VC路由选择方法

针对ＡＴＭ网中的ＶＰ／ＶＣ路由选择问题,本文提出了一种新颖的基于蚂蚁算法的ＶＣ路由选择方法。实验表明,该方法可以根据网络当前的业务情况,以及用户提出的时延要求,有效地实现ＶＣ路由选择。     

一种流数据立方体分析挖掘框架

流数据是目前一种重要的数据展现形式,对流数据进行OLAM(联机分析挖掘)操作可为分析人员提供多层次的数据视图。但OLAM要求在不同粒度中实现对数据的聚合操作,而流式数据内含时态特性和持续到达特性,使得数据无法被多次重复操作。使用传统OLAP(联机分析处理)方法无法生成部分物化视图且流数据规模宏大,受限于存储空间大小而无法保存全部数据单元信息。针对上述问题,提出了一种基于概要技术的流数据OLAM框架——sketch cube(概要立方体),该框架把任意维度组合映射成唯一自然数,根据上下限单调原则对维度组合裁剪,在类线性空间中保存有效数据单元信息,并构建时间序列索引提高检索效率。通过理论分析给出使用sketch cube的前提条件,同时通过真实海量流数据实验分析表明,sketch sube在有效性、存储空间效率和正确率上可以满足实时挖掘的需求。     

亚里士多德音乐教育思想的美学分析

音乐教育理论是亚里士多德音乐美学中最重要的内容,后者是其美学思想的一个重要的组成部分,主要包括两方面的内容：对音乐特性的分析以及音乐教育理论。音乐特性主要是：其一,音乐是一种和谐;其二,音乐是一种摹仿;其三,音乐不是必需品。他把音乐看成是美育中最主要的手段,极其重视儿童教育,并提出寓教于乐,因人施教、分阶段进行教育等许多合理主张。     

电抗二端对网络频率特性逼近的一般性理论

本文延伸文献[2]关于通用参数滤波的概念,得出有关电抗二端对网络在两侧都端接阻抗(非Foster正实函数形式)情况下的频率特性逼近的一般性理论。 文中导出了一系列的新公式,并阐述了具体的逼近方法。 如果采用本文的理论并结合文献[1]来设计两侧都端接阻抗的电抗二端对网络,可大大扩大其实际应用范围;同时,如果应用于宽带匹配网络设计,则可免除求解中有时会遇到的许多困难。 本文的结果具有普遍意义,可应用于不少领域,例如LC和微波网络等方面。以前有关电抗二端对网络频率特性逼近的理论,都属于本文的特殊情况。     

基于卡尔曼滤波的盲空时检测器

文章提出了一种基于卡尔曼滤波的盲空时多用户检测方法。卡尔曼滤波是一种线性最小方差状态估计,把它有效地结合阵列天线与多用户检测。该自适应多用户检测方法不需要发送训练序列。在多径衰落信道下,仿真结果表明该方法收敛速度比LMS算法更快,有较强的抗多径和多址干扰能力。     

基于FIR多率滤波器组的盲信道估计方法的改进

提出一种使用非最大抽取有限冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）多率滤波器组结构对信道进行盲估计的方法。该方法对未知信道的特性不敏感，对于零点位于单位圆上的信道及非最小相位信道都可以进行准确的估计。在两种典型信道下对该方法进行了仿真，验证了该方法的性能。     

提高认识 突出重点 推动全省农田水利基本建设深入发展

1从根本上解决山西农业生产基础薄弱的高度，来充分认识农田水利基本建设的重要性和紧迫性 　　持续干旱和生态环境恶化，给我省工农业生产和城乡人民生活造成了很大困难，严重地制约着我省经济和社会的发展，实践越来越清楚地表明，干旱是我省经济特别是农业生产的最大障碍和最根本的制约因素，而治旱的根本出路在于治水兴水，在于坚持不懈地开展以水利为中心的农田基本建设。从这个意义上讲，全省的农田水利基本建设能否不断取得新成绩，直接关系到全省农业生产基础的根本改观，直接影响到山西农业生产和农村经济在新世纪的大发展，直接影…     

放大转发协同通信中协同时机的选择与误码率性能分析

传统半双工放大转发(AF)协同通信无论信道状态如何,总是采用协同通信模式,在一定程度上降低了系统自由度的利用率.基于此,本文研究了"协同时机"的问题.首先以优化一个具有两用户的AF系统的遍历容量为目标,提出一种改进的放大转发方式(IAF),通过比较源-目的端与中继-目的端的瞬时信道增益来判定是否需要采用协同通信模式.然后推导给出IAF方式下系统误码差错性能的近似闭合表达式.最后,文章还比较了两种不同功率分配方案下IAF与AF方式的系统性能.理论分析和仿真结果表明,IAF方式在遍历容量和误码差错性能上均优于传统AF方式.     

基于蚂蚁算法的QoS路由调度方法

为了有效地解决QoS受限路由问题,本文提出了一种新颖的具有全局优化能力的蚂蚁算法,它是基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作的。 仿真实验表明,该方法能够有效地解决QoS受限路由问题。     

应用于认知无线电频谱预测的小波神经网络模型

精确的频谱预测能够有效地降低认知无线电系统的能耗,还有助于提高认知无线电系统的吞吐量。针对频谱预测方法的预测精度问题,提出了一种小波神经网络频谱预测模型,以预测通道占用状态情况。该模型利用离散小波变换产生分析信号的时频分布,使用一个时间序列来表示某子信道的占用状态;对预测精度、利用率和参数初始化之间的权衡进行了分析,以便选择一个近于最优的模型。实验测量结果表明,与基于BP神经网络算法的模型相比,所提模型在预测精度和能耗方面均表现出较优的性能。