路径质量感知的MANET自适应Internet接入策略

提出了一种跨层设计及路径质量感知的移动自组网(MANET)自适应Internet接入策略. 综合考虑网络剩余带宽、投递率以及节点负载等因素,设计一种综合多目标性能参数的路由判据,均衡网络负载,满足互联时多媒体业务的服务质量需求. 同时,根据网关负载和网络拓扑情况自适应调整网关通告的广播范围和发送间隔,实现网关的最佳覆盖. 仿真结果表明,该算法能有效提高网络的互联性能,并保持合理的控制开销.     

支持多通道传输的光子网格资源并行调度策略

为满足分布式业务对资源使用灵活性和网络高带宽性的要求,实现高性能光网络,对光子网格体系结构进行了研究,并提出支持多通道传输的光子网格资源并行调度策略. 利用可分负载均衡策略分割数据或执行大文件分片,结合多波长并行预留机制,在应用驱动下按需分配光路资源. 构建光子网格实验平台,以电力分布式潮流数据传输应用为例验证所提策略的有效性. 实验结果表明,在应用驱动下并行调度策略能提供灵活的光网络资源分配,有效提高分布式业务的传输性能及光网络资源利用效率.     

高等智能·机制主义·信息转换

提出了一种全新的人工智能研究方法,称为第4方法,或“机制主义”方法,从智能生成的共性核心机制入手探讨智能的本质. 结果发现,在一般情形下,智能生成的共性核心机制表现为“信息—知识—智能转换”. 进一步研究发现,知识是一个生态系统,它从欠成熟的经验性知识生长为成熟的规范性知识,再进一步生长为过成熟的常识性知识. 可以证明,此前互不相容的结构主义、功能主义、行为主义3种国际主流方法分别是机制主义方法在不同知识状态下相辅相成的特例,于是在“机制主义”框架内实现了和谐的统一,从而形成了人工智能的统一理论. 更有意义的是,还可以证明,机制主义方法更一般的表述是“信息转换”,它是研究高等智能(AI)的有效方法,与物理学的质量转换和能量转换同样重要.     

创意企业组织生态关系模型

基于生态位理论,从组织生态的视角研究了创意产业园区组织生态系统内企业之间的多种生态关系,包括竞争、互惠、共生、捕食等. 根据创意企业的特点,对经典的Logistic模型进行了扩展,引入了创新因子,考察了个体创意能力对创意企业间交互关系及稳定均衡状态的影响. 虽然扩展模型仅仅考虑了2个企业的组织生态关系,但它所构建的模型可推广到多个企业之间组织生态关系的研究. 此外,该模型还可用于研究创意产业集群之间的组织生态关系.     

切比雪夫序列初值精度有限时退化为周期序列

深入研究并分析切比雪夫序列的短周期现象,并通过数学证明,对于任意整数阶切比雪夫序列,在初值角度取有限小数时必会退化为短周期序列. 首先,通过证明得到切比雪夫序列退化为短周期序列的等价条件;然后,利用分类讨论的思想证明任意整数阶切比雪夫序列在初值角度取整数时,必会退化为短周期序列;最后,通过数学归纳法将这一结论扩展到任意有限精度初值上,得出切比雪夫序列在初值精度有限时退化为周期序列.     

可变随机域宽度的多用户机会频谱接入方案

在分布式多用户频谱接入(OSA)环境下,从用户间信道选择同步问题成为干扰系统全网吞吐量的重要因素. 为解决该问题,提出一种基于可变随机域宽度的多用户频谱接入方案,在充分利用随机化接入方式避免用户间同步的同时,通过改变可供随机接入选择的信道数(即随机域宽度),达到最优信道选择与同步避免的折中. 仿真结果表明,相对于传统的全频段随机化接入同步避免方式,本方案可有效提升多用户机会频谱接入系统的全网吞吐量.     

虚载波存在下低复杂度的OFDM信道估计

首先分析了虚载波对基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的影响,结果表明,对于边缘子载波,由于虚载波部分导频信道信息缺失所引起的估计误差远大于噪声带来的估计误差,严重影响边缘子载波的信道估计性能. 基于此分析,提出了一种低复杂度的正交频分复用(OFDM)信道估计方法,在边缘子载波,利用频域最小平方(LS)估计结果代替DFT估计结果,并给出了边缘子载波替换准则及此信道估计方法的均方误差下界. 仿真结果表明,所提方法均方误差(MSE)及误码率(BER)性能优于频域LS估计和单纯基于DFT的估计.     

优化P2P业务传输的新型EPON接入网

提出了一种优化端到端（P2P）业务传输的以太无源光网络(EPON)接入网结构及其P2P业务重定向机制,采用马尔可夫链数学模型进行理论分析,并进行了Matlab仿真计算. 仿真结果表明,所提方案能有效降低P2P协议报文所经历的网络距离,并且降低核心网的数据流量负担.     

基于共形几何代数的一种平面并联机构位置正解

以平面并联机构为题,应用5维几何代数（共形几何代数）方法对该平面并联机构进行了分析,建立了运动学正解模型,并编制了Maple的计算程序,求出了6组位姿结果,最后将分析结果与采用吴方法得到的分析结果进行对照,证明了该方法的有效性. 这对用统一的数学工具分析机构学,降低非线性度,增强几何直观性方面做了初步尝试.     

基于特征提取的缺陷图像分类方法

针对缺陷图像表面复杂多变、特征不宜提取的特点,提出了一种归一化转动惯量特征和不变矩特征相结合的时域分析方法来构建缺陷图像的统计特征量,同时增加缺陷矩形框区域内压缩度、距离极值比和线度特征量作为缺陷分类的依据;提出了在缺陷频谱图像内提取特征量的频域分析方法,并将矩形框区域内所有像素点灰度平均值和灰度方差值作为缺陷分类的另一重要依据;同时将BP神经网络应用于缺陷图像的自动分类中,构建了系统的缺陷分类器,并对现场采集的常见6种缺陷类型进行了实验.结果表明,该特征提取方法在很大程度上提高了特征的分类有效性;该BP分类器识别率较高,现场整体识别率达到90%以上,在一定程度上解决了缺陷图像分类难的问题.