由平方剩余差集与差集偶构造二元ZCZ序列偶集

提出了一种利用平方剩余差集(4t-1,2t-1,t-1) DS和差集偶(N,p,q,e,λ) DS
P构造二元零相关区(ZCZ)序列偶集的方法. 由平方剩余差集获得其二元特征序列,并由差集
偶获得其特征二元序列偶,将二者进行交织构造生成一类新的二元ZCZ序列偶集. 该方法解
决了现有二元ZCZ序列偶集构造中含有少量非二元元素的问题,通过选择适当的差集偶可使构造的二元ZCZ序列偶集在失配滤波检测中获
得较高的能量效率,从而提高了通信性能.     

Erlang消失系统空闲服务台的利用

本文研究Erlang消失系统中空闲服务台的利用,该系统中有两类顾客,一类有抢占型优先权,并且是消失的;另一类可排队等待,并有无限等待空间。使用拟生灭过程和矩阵几何解,给出系统稳定的充分必要条件,第一类顾客消失概率、第二类顾客的队长和等待时间分布。数值例子解释了系统性能指标与参数之间的关系。     

金属基底增敏的干涉型高温光纤传感器

为了实现对井下潜油电泵机组温度的实时监测,设计了一种由粗锥型单模--多模--单模(Coarse Cone Singlemode-Multimode-Singlemode, CCSMS)构成的马赫--曾德尔干涉(Mach-Zehnder Interferometer, MZI)型高温光纤传感器。该结构采用直接熔接的方法将单模光纤与多模光纤相熔接;接着通过调整熔接机的熔接参数,在单模光纤上制作出粗锥结构;最后将制备的结构嵌入铜基板的U型槽中,实现传感器的增敏封装。对封装后的传感器的温度响应特性进行了测试。实验结果表明,在40～250℃的温度范围内,该传感器实现了灵敏度为124.9 pm/℃的温度传感。对其稳定性和重复性进行了测试。结果表明,传感器的稳定性最大误差约为0.44%,重复性最大误差约为2.29 pm/℃。该传感器具有灵敏度高、重复性和稳定性好的特点,有望用于油气井下潜油电泵机组的温度监测。     

无线通信系统中空间结构数据的分析

引入空间排队(spatial queues)理论,用空间位相型到达过程(SPHAP)描述无线小区中来自不同服务区域到达过程的空间结构,从而建立了基于不同服务区域的无线通信网络的业务接入模型,即SPHAP/M/c/c损失系统。推导出了无线通信空间性能指标,用于系统在无线空间结构上的分析和设计,并且给出了优化策略,通过系统仿真得到了优化结果。     

无线基站的有限用户离散时间混合消失系统建模

用有限用户离散时间混合消失系统对无线通信系统中基站进行建模。利用Markov链方法，给出稳态下系统每一时隙(slot)上阻塞概率、平均等待时间、平均信道利用率和平均吞吐率等无线通信网络的性能指标。并通过数值仿真解释了该模型对数字无线通信网络设计及性能分析的应用。     

基于多属性QoS约束的网格资源调度算法研究

本文以Min-Min调度算法为基础,以提高调度过程中的用户满意度为目的,提出了改进的Min-Min算法DQ(double QoS)。在DQ算法的基础上,采用进一步细化QoS参数和划分任务权值的方法,设计了多属性QoS约束的调度算法(multi-QoS constraints scheduling algorithm,MQCSA)。该算法通过选取任务的完成期限和网络带宽属性以及完成任务所需的CPU参数,有效地解决了不能预期完成的任务占用网格资源的问题。采用GridSim工具包模拟了相关的调度算法,验证了DQ算法和MQCSA的效率。     

多信道无线通信网混合业务接入控制的离散排队分析

基于无线通信网的运行机制、实时性和非实时性混合业务对无线通信网络不同服务质量(QoS)要求,设计了实时性业务优先接入控制策略,建立了无线通信网络的混合业务带有优先接入控制的多服务台离散时间排队模型Geo1 Geo2/Geo1,Geo2/s,s(PP)。并且应用矩阵几何解方法,对该排队模型进行精确分析,得到了系统的主要性能指标:实时性业务和非实时性业务的平均队长、实时性业务的阻塞概率、系统信道利用率等结果。     

基于EIT超材料的太赫兹慢光效应研究进展

太赫兹（Terahertz, THz）波在无线通信、生物医学、无损检测、军用雷达等领域具有潜在的应用前景。研究THz慢光效应对THz通信和检测技术具有非常重要的实际意义。目前已报道的THz慢光效应研究还面临一系列问题。由于具有结构设计灵活和电磁特性可设计的特点,电磁诱导透明（Electromagnetically Induced Transparency,EIT）超材料为THz慢光效应提供了崭新的研究平台。介绍了基于EIT超材料的THz慢光效应的基本原理以及近年来的研究进展,并对THz慢光效应的发展趋势进行了分析和展望。     

Ad Hoc网络中基于传输状态的自适应退避算法

提出一种适用于Ad Hoc网络、基于传输状态的自适应退避(ABTS)算法.为了预测信道状态,ABTS算法采用局部竞争节点估计的方法,并且针对不同的信道状态采用退避窗口乘性或线性增加的策略.鉴于重传多次的数据容易被丢弃,ABTS赋予重传多次的数据高传输优先级,以减少数据丢失.理论分析和仿真结果表明,ABTS算法能满足Ad Hoc网络多跳特性,并对网络吞吐量、延时和冲突概率有明显地改善,性能优于经典的二进制指数退避(BEB)算法.     

基于改进特征选择方法的文本情感分类研究

提出了结合情感词典的改进信息增益特征选择方法。首先,针对现有的信息增益特征选择存在注重特征词的文档频率而忽视语料均衡等问题,提出了改进方法。其次,考虑情感词对文本分类的影响,提出了基于情感词典的特征选择（information gain combining sentiment classification,IGSC）算法进行文本分类。该算法通过对文本情感词进行匹配并结合情感词赋权重,实现了特征降维并解决了文本数据稀疏影响分类性能的问题;最后,针对旅游评论数据集对所提出的特征选择方法进行了实验验证及分析。实验结果表明,本文提出的改进文本情感分类特征选择方法在分类准确率、召回率和F值方面均得到了提升,并且具有较好的分类稳定性。