IPv6核心网络隧道设计与验证

针对IPv6核心网络的部署,分析了IPv4穿越IPv6核心网络的应用需求,给出了IPv4 over IPv6隧道技术方案设计,重点介绍了IPv4 over IPv6隧道技术的软件组成、控制流程和数据流程,以及具体的软硬件实现环境。对该技术与基于MPLS的IPv6 VPN隧道技术和NAT-PT技术的技术特点进行了详细比较。对研制的设备在试验网络中的参数配置和功能验证情况进行了说明。     

通信电缆管道和其他地下管线的交越

本文介绍了通信电缆管线与其他专业地下管线交越的一般原则和具体情况应对措施.     

IPSec抗重放功能对网络QoS的影响研究

论文简单介绍了IPSec安全设备及抗重放功能,并针对网络中部署IPSec安全设备并启用抗重放功能的情况,分析了如果设备的参数没有充分考虑业务QoS需求与安全需求的相互配合,就可能对QoS产生影响的原因,提出了通过调整IPSec安全设备配置参数的解决方法,满足了网络的安全和QoS的要求。     

平板光子晶体的全反射遂穿及其偏振特性

为了研究1维平板光子晶体的全反射隧穿效应,采用传输矩阵法进行了TE波和TM波大于全反射角入射1维平板光子晶体时所产生的全反射隧穿效应及其偏振特性的研究。结果表明,TE波和TM波的全反射隧穿峰的频率随平板厚度的增加向低频方向移动;全反射隧穿峰的频率随光子晶体的周期光学厚度的增加而减少。这一结果对认识光子晶体的传输特性是有帮助的。     

负折射率柱形光子晶体的全反射隧穿特性

为了研究一维含负折射率柱形光子晶体的全反射隧穿效应,利用特征矩阵法研究了光波在大于全反射角入射一维含负折射率柱形光子晶体时所产生的全反射隧穿教应。得出了基全反射隧穿峰的频率随周期数、模式量子数以及圆柱半径的变化特性。     

红外成像在羽流撞击平板热效应试验中的应用

为了研究发动机羽流撞击平板的热效应,通过在风洞内建立羽流流场,利用红外热像仪测量平板模型的表面温度,进而获得不同推力产生的羽流撞击平板的热流率分布.首先回顾了高空羽流污染及其效应研究所开展的工作,接着介绍了试验研究所使用的高超声速低密度风洞、红外热像仪等主要仪器设备的性能参数以及平板模型的外形特征,其次给出了2 N与10 N推力的试验条件、热流处理方法、试验结果及其讨论.最后研究了推力喷管轴线与平板距离变化对羽流撞击平板的热效应影响.结果表明:发动机喷管轴线与平板的距离不同,羽流撞击产生的高热流率区域的位置与大小也不相同,距离越小,高热流区域越靠近平板前缘,产生的热效应也越强.     

介观压阻效应

为了突破传统机电转换 ,如压电、压阻及压容等效应的宏观物理局限 ,着手研究介观压阻效应。本文提出 ,通过四个物理过程来实现介观压阻效应。原理上讲 ,在力学信号作用下 ,纳米结构中的应力分布会发生变化 ;应力变化可引起内建电场的产生 ;内建电场将导致纳米结构中量子能态发生改变 ;量子能态改变会引起共振隧穿电流的变化。简述了国内外在上述四个过程方面所做的工作     

头支撑下空化器外形对通气超空泡的影响

目前,空化器外形对超空泡形态的影响研究都是在空化器前的流场未被干扰时进行的,当水洞试验因采用头部支撑方式而影响了空化器前的流场时,通气超空泡形态随空化器外形的变化规律尚不明确。本文应用计算流体力学(CFD)仿真软件FLUENT,参照头支撑下通气超空泡生成的试验模型,建立了随空化器直径、连接杆直径和空化器锥角变化的仿真模型。在通气量一定的情况下,通气超空泡的长度和长径比随头支撑连接杆的增大而增大,随空化器直径的增大而减小,随空化器锥角的减小而增大,并深入研究了空化器外形对空泡尺寸的影响规律,为水洞超空泡试验在头支撑方式下空化器外形的设计提供参考。     

Channel modeling based on multilayer artificial neural network in metro tunnel environments

Traditional deterministic channel modeling is accurate in prediction, but due to its complexity, improving computational efficiency remains a challenge. In an alternative approach, we investigated a multilayer artificial neural network (ANN) to predict large-scale and small-scale channel characteristics in metro tunnels. Simulated high-precision training datasets were obtained by combining measurement campaign with a ray tracing (RT) method in a metro tunnel. Performance on the training data was used to determine the number of hidden layers and neurons of the multilayer ANN. The proposed multilayer ANN performed efficiently (10 s for training; 0.19 ms for prediction), and accurately, with better approximation of the RT data than the single-layer ANN. The root mean square errors (RMSE) of path loss (2.82 dB), root mean square delay spread (0.61 ns), azimuth angle spread (3.06°), and elevation angle spread (1.22°) were impressive. These results demonstrate the superior computing efficiency and model complexity of ANNs.     

PTN网络环网保护技术研究

从提出和分析PTN网络保护技术现状问题出发,总结PTN环网保护对运营商的重要意义。通过研究PTN环网保护技术的原理和实现机制,对不同技术方案、技术标准的优缺点进行分析总结,同时也提出了笔者自己的观点和看法,提出了环网保护技术配置方案建议,最后对环网保护技术及PTN网络未来发展趋势进行了展望。