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1.
介绍了ADSS光缆的力学计算,给出了光缆弧垂、张力、应变和悬长等计算公式,并对普遍采用的“悬链线”和“抛物线”两种计算方法加以比较。 相似文献
2.
蜂窝网小区内,中继终端的移动性会引起协同中继信道的不稳定,进而造成组播码流的频繁中断. 为解决这一问题,提出了一种既能保持协同网络高带宽特性,又能改善组播服务连续性的分层中继组播策略. 利用抽象信道模型和非衰减无线信道模型,对满足该策略的分层多节点中继信道的容量进行了分析. 理论分析和仿真结果表明,同普通非分层中继网络相比,新策略虽然在信道容量上略有降低,但保证了组播服务的连续性. 相似文献
3.
基于总线技术的网络智能传感器研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前工业领域中传感器小型化、智能化和网络化的发展趋势,在分析网络化智能传感器特点的基础上,开发了一种基于CAN总线的网络化智能传感器节点,详细论述了系统的硬件和软件设计,其中软件分别介绍了总线通讯模块和温度补偿模块。最后,通过三个传感器节点试验验证,该网络化智能传感器测量精度明显提高,克服了传统传感器在精确测量、数字化和组网等方面的不足,可以在工业领域推广和应用。其研究方法和技术还可推广到其它传感器应用系统中。 相似文献
4.
In this paper, a novel flow control mechanism in cognitive packet network (CPN) based on the improved back propagation (BP) neural network is proposed, considering the flow distribution status predicted by BP neural network when packets are routed. The objective is to increase the capacity of CPN and improve the quality of service (QoS) by achieving flow balance. Besides, considering the slow convergence speed of traditional BP algorithm and the quick change of the flow status in cognitive packet network, an improved BP algorithm with dynamic learning rate is designed in order to achieve a higher convergence speed. The mechanism, which we propose, regards the predicated traffic data as an important factor when packets are routed to implement flow control. By achieving balance, the quality of network can be improved obviously. The simulation results show that the proposed mechanism provides better average time delay and packets loss ratio. 相似文献
5.
6.
摆盘发动机振动通过支撑结构传至鱼雷壳体导致的噪声是鱼雷的主要噪声源。从复合隔振理论出发,抽象出摆盘发动机、中间隔振板、支撑结构集成系统的动力学模型,建立了2自由度系统的振动方程,给出了发动机转动传至支撑结构激振力的数学表达式,并得到了隔振系统的力传递系数,分析了传至基座力的幅频特性,并研究了隔振板质量、刚度系数、阻尼系数对传递系数的影响规律,研究结果可为控制发动机振动辐射噪声提供理论分析机理。 相似文献
7.
8.
本文对运营商局房资源管理现状进行了分析,阐述了资源管理系统增加审批模块及资源更新的方案,实现工作流程的有效监督。 相似文献
9.
10.
In cognitive radio networks, Secondary Users (SUs) have opportunities to access the spectrum channel when primary user would not use it, which will enhance the resource utilization. In order to avoid interference to primary users, it is very important and essential for SUs to sense the idle spectrum channels, but also it is very hard to detect all the channels in a short time due to the hardware restriction. This paper proposes a novel spectrum prediction scheme based on Support Vector Machines (SVM), to save the time and energy consumed by spectrum sensing via predicting the channels’ state before detecting. Besides, spectrum utilization is further improved by using the cooperative mechanism, in which SUs could share spectrum channels’ history state information and prediction results with neighbor nodes. The simulation results show that the algorithm has high prediction accuracy under the condition of small training sample case, and can obviously reduce the detecting energy, which also leads to the improvement of spectrum utilization. 相似文献