基于Ad hoc网络的新EDCA参数调整方案

IEEE802.11e标准中业务优先级不同的AC（access category）是通过设置不同的竞争窗口最大、最小值CWmax,CWmin和仲裁帧间隔值来体现的,如高优先级AC设置小的CWmin,CWmax和AIFS值.研究表明,EDCA对每个AC指定的默认参数值只适用于中等负载、节点数目少的网络场景,并不适用于负载较重、节点数目较多且链路动态变化的Ad hoc网络环境.提出了一种根据网络状况动态调整IEEE 802.11e EDCA的QoS参数的新方案I-ED-CA,该方案根据网络状态调整竞争窗口CW,并通过修改退避计数器值调整AIFS参数,使I-EDCA适合动态变化的Ad hoc网络环境,采用NS2仿真软件对EDCA改进协议I-EDCA进行仿真.仿真结果表明,随着网络中负载的增加,I-EDCA的吞吐量表现平稳,而EDCA吞吐量是下降的.另外,在业务公平性方面,对优先级不同的业务I-EDCA比EDCA的表现更公平.     

MIM波导结构中的等离激元诱导透明和慢光效应

基于金属/介质/金属(MIM)波导,提出了一种两侧含有双环、四环谐振腔的等离激元波导滤波结构,采用电磁仿真计算了其电磁传输特性,通过场分布分析了透射谱中通带和谷值产生的物理机理。仿真结果表明该结构可实现等离激元诱导透明(PIT),通过改变谐振腔的有效半径,可调节PIT窗口的位置、带宽和慢光效应。计算结果显示在双环和四环谐振结构的PIT窗口,可以实现0.148和0.358ps的信号延迟。这一特性在可调滤波器件、光存储器件和集成光子器件设计上具有潜在应用价值。     

带时间窗的动态车辆调度算法

随着社会的发展,人们的用车需求日益增多,汽车数量的增加给城市带来了巨大的交通压力和空气污染。多样化的用车需求亟待满足,车辆资源需要充分利用,车辆出租及其调度问题是一项有意义的研究。因而构建了基于双边资源整合的车辆服务平台,对带时间窗的车辆调度问题进行了描述和建模,先使用局部搜索的方式构造初始解,然后使用禁忌搜索的方法获得优化解,并使用案例进行了验证。     

可快速精确重建的毫米波MIMO近距离成像机制研究

毫米波成像在人体安检领域发挥了重要作用,引起了人们的广泛关注。现有的毫米波近场人体安检成像机制主要分为SISO和MIMO两种。SISO机制可实现快速精确成像,然而随着工作频率的升高,其所需天线数目迅速增长、天线间隔下降,不仅造成了系统成本提升,还使得天线耦合难以被抑制。MIMO机制虽然降低了成像所需的天线数目、增大了天线间隔,但目前无法实现类似SISO机制的快速精确重建。提出了一种可快速精确重建的MIMO近距离成像机制,定量给出了该机制的适用条件。与传统MIMO近距离成像机制不同,该MIMO近距离成像机制通过巧妙地设计MIMO子阵列,使其在近场成像中满足等效相位中心原理。因此它能够直接使用诸如距离迁徙算法（range migration algorithm,RMA）等各种基于SISO机制开发的精确且快速的成像算法去重建图像,兼顾了SISO机制和MIMO机制的优势。E波段的示例表明,在近场毫米波成像中,该MIMO机制与SISO机制具有同等水平的成像质量和成像速度,但相较于SISO机制,该MIMO机制的天线利用率、天线间隔可提升4倍以上。与传统MIMO成像机制相比,该MIMO成像机制不但有更好的成像质量,而且其重建速度大幅提升,在一个成像区域为1 m×1 m×0.2 m,体素尺寸为1.85 mm3的典型成像场景中,比传统MIMO成像机制快近200,000倍。仿真和实验结果验证了该成像机制的有效性。     

(2,1,7)维特比译码器结构优化设计与实现

对于维特比译码器设计与实现时速度的制约问题,通过优化加、比、选各单元模块结构,采用模归一化路径度量值和全并行的ACS结构,简化了ACS硬件实现的复杂度并极大地提高了运算速度,为了提高数据吞吐率,幸存路径存储与回溯单元使用4块SRAM优化数据的存储、回溯和译码。利用TSMC0.18逻辑工艺,实现了一种回溯度为64、3bit软判决的(2,1,7)维特比译码器,在1.98V,125℃操作环境下,使用DesignCompiler逻辑综合后静态时序分析,显示数据最大吞吐率为215Mb/s,Astro自动布局布线后的译码器芯片内核面积为1.56mm2,功耗约为103mW。     

光纤光栅传感解调系统的研究进展

光纤光栅传感以其强大的优越性受到了社会的广泛关注,波长编码信号解调是实现光纤光栅多参量、多点分布式传感网络的关键技术.综述了光纤光栅传感信号解调技术的研究进展,对几种较成熟的解调方法的工作机理、特点和性能作了重点分析,分别给出了典型的实验原理图,并对其应用前景作了展望.     

压气机失速检测的神经网络反面选择模型

提出了一种航空发动机压气机失速故障检测的神经网络反面选择模型。该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将压气机的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现故障。通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响。某型涡喷发动机失速检测实验表明,该方法对压气机失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时证实神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力。     

基才C#和OPC技术实现对矿井环境的检测

为了实现对矿井工作环境的检测,基于C#和OPC技术提出了一种对矿井环境进行检测的一种设计方案。该设计以SIMATICNETOPC作为服务器,对S7—400H与OPCSERVER进行连接配置,采用高级编程语言C#编程使OPC客户程序与OPCSERVER进行数据读写操作,从而在上位机上达到数据监测、数据存储及预警处理的目的。     

改进的遗传算法在石化企业生产调度中的应用

基本遗传算法在使用过程中会出现大量无效个体问题,需要对其进行改进.提出了改进的遗传算法,并将其应用于石化企业的生产调度中.运行实例和仿真结果表明:改进的遗传算法适合解决石化企业生产调度的一些问题,对其他类似生产调度问题的解决也有一定的借鉴意义.     

VoWLAN企业级应用模式及解决方案

VoWLAN是指通过WLAN提供VoIP业务,它的技术优势在于综合了VoIP和移动电话的优势,既有VoIP的低价格和强大的增值功能,又有移动电话的漫游便利性。VoWLAN应用有运营商的企业级VoWLAN和企业自建VoWLAN两种方案,为所有运营商都带了新的机遇和挑战,是在新一轮竞争中抢占先机的一个重要应用。VoWLAN为企业带来通信便利和通信费用的节约,使电信设备商可以同时切入运营商市场和企业通信市场,成为综合服务商的一个应用方向。