2008北京IBM电信创新研讨会举行

日前,2008北京IBM电信创新研讨会在IBM中国创新中心举行。现场演示以“电信增值业务创新”为主题,在增值业务方面演示了移动博客、可信第三方交易、虚拟人生之时空连线、志愿者服务四个部分;在中间件平台方面演示了基于模版的业务生成环境,     

从ASIC到FPGA的转换系统时钟设计方案

基于原型验证的需要和FPGA对ASIC市场的取代．越来越多的ASIC设计需要移植到FPGA＆来实现。然而,ASIC与FPGA在内部结构上差异很大,尤其是时钟结构,在移植过程中需要特别注意。文中以Xilinx公司的Vitrex-4 FPGA为例,对比了ASIC与FPGA的时钟结构,给出了门控时钟、生成时钟和多FPGA时钟同步在设计转换过程中的处理方法。     

基于遗传算法的飞行器路径规划研究

提出一种基于遗传算法和B-样条曲线的路径规划新方法。以B-样条曲线控制点的坐标作为遗传因子用遗传算法进行规划,根据这些控制点,运用B-样条曲线在3维坐标系中生成飞行器路径轨迹。由于只对控制点进行规划减小了系统的计算量,极大地提高了系统的实时性。仿真表明运用该算法规划的路径可以以最优的轨迹把飞行器指引到预定的目的地。     

宽带DAR全数字接收与实时处理技术研究

随着高速AD器件和高性能通用处理器的发展,工作于较低频段（如L波段）雷达的数据采集可以在射频进行,从而减少了模拟电路带来的信息损失。文中以I,波段数字阵列雷达（DAR）的研制为背景,研究了基于射频直接采集技术的多路高速AD的同步采集方法,提出了一种高效的正交解调结构,给出了宽带通道均衡的有效方法,成功研制了全数字接收组件。在对DAR工作流程分析的基础上,成功完成了具有通用性的高性能处理单元的研制。     

非对称HALO-LDD掺杂石墨烯纳米条带场效应管的电学特性研究(英文)

随着器件沟道尺寸的不断缩小,短沟道效应(SCE)和漏致势垒降低效应(DIBL)对常规类MOSFET结构的石墨烯纳米条带场效应管(GNRFET)影响变大,从而引起器件性能下降。文中提出了一种新型采用非对称HALO-LDD掺杂结构的GNRFET,其能够有效抑制器件中SCE和DIBL,改善器件性能。并采用一种量子力学模型研究GNRFET的电学特性,该模型基于二维NEGF(非平衡格林函数)方程和Poisson方程自洽全量子数值解。结合器件的工作原理,研究了GNRFET的电学特性和器件结构尺寸效应,通过与采用其他掺杂结构的GNRFET的电学特性对比分析,发现这种掺杂结构的石墨烯纳米条带场效应管具有更低的泄漏电流、更低的亚阈值斜率和DIBL以     

B超乳腺图像小波阈值去噪方法研究

小波阈值去噪是小波阈去噪的主要方法之一,文中对B超乳腺图像进行噪声分析,在小波分解的基础上,将不同的阈值函数和不同方式选取的阈值相结合,分析其原理和方法,并利用Matlab实现,给出实验结果对比,为医学B超图像去噪提供参考依据。     

基于RTF的高光谱图像去噪方法

高光谱数据中包含丰富的光谱和空间上下文信息。早期的高光谱图像去噪方法是单波段的、仅利用了高光谱数据的空间上下文信息。近年来提出的一些去噪方法综合利用了光谱和空间上下文信息,但是在对大尺度和全局上下文信息建模以及模型与图像内容自适应等方面存在局限,导致去噪结果出现过平滑的现象。针对上述问题,提出了一种基于回归树场的高光谱图像去噪方法:首先选择需要处理的高光谱波段;然后构建基于回归树场的高光谱去噪模型;最后利用基于特定代价函数的模型训练方法同时得到模型的结构和参数、输出去噪后的图像。实验结果表明,该方法能够充分利用高光谱数据的光谱和空间上下文信息,在有效去除噪声的同时很好地保存了图像中的重要细节,与BM3D和CRF相比,其PSNR提高了0.8~1.1 dB。     

Wavelet kernel Support Vector Machines for sparse approximation

Wavelet, a powerful tool for signal processing, can be used to approximate the target function. For enhancing the sparse property of wavelet approximation, a new algorithm was proposed by using wavelet kernel Support Vector Machines （SVM）, which can converge to minimum error with better sparsity. Here, wavelet functions would be firstly used to construct the admitted kernel for SVM according to Mercy theory; then new SVM with this kernel can be used to approximate the target funciton with better sparsity than wavelet approxiamtion itself. The results obtained by our simulation experiment show the feasibility and validity of wavelet kernel support vector machines.     

NETWORK INTRUSION DETECTION METHOD BASED ON RS-MSVM

A new method called RS-MSVM （Rough Set and Multi-class Support Vector Machine） is proposed for network intrusion detection. This method is based on rough set followed by MSVM for attribute reduction and classification respectively, The number of attributes of the network data used in this paper is reduced from 41 to 30 using rough set theory. The kernel function of HVDM-RBF （Heterogeneous Value Difference Metric Radial Basis Function）, based on the heterogeneous value difference metric of heterogeneous datasets, is constructed for the heterogeneous network data. HVDM-RBF and one-against-one method are applied to build MSVM. DARPA （Defense Advanced Research Projects Agency） intrusion detection evaluating data were used in the experiment. The testing results show that our method outperforms other methods mentioned in this paper on six aspects： detection accuracy, number of support vectors, false positive rate, falsc negative rate, training time and testing time.