七鳃鳗神经系统的混沌仿真

使用WLC网络模型对七鳃鳗神经系统进行建模,提出一种计算最大李亚普诺夫指数的新方法——改进的小数据量法,典型非线性系统的仿真结果表明,同Wolf方法相比,新算法得到的结果更加精确。基于新算法的数值仿真表明,当没有外界刺激时,七鳃神经系统处于稳定秋态,随着外界刺激的不断增加,七鳃鳗神经系统逐渐进入混沌状态,但是,当外部刺激增加到一定程度以后,七鳃神经系统又回到稳定状态。     

一种WSN虚拟多路径可靠路由协议

针对无线传感器网络中的数据传输不可靠问题,提出虚拟多路径路由协议,该协议将路由优化和数据传输结合在一起,按需建立可行路径集合,在数据传输的过程中实时采集分组的累计传输次数,通过对累计传输次数均值的区间估计,评估各路径的质量,识别并淘汰质量显著低的路径,根据网络实时链路质量动态的进行路由优化.在NS2平台上进行仿真,结果表明该协议能够适应带宽资源紧缺、链路不可靠且动态变化的无线传感器网络,在能量效率、分组递交率方面优于典型的路由优化和使用相分离的协议AODV_ETX.     

地面数字电视基带调制器芯片电源网络设计

对IR-drop和EM现象进行了解释和分析,结合地面数字电视基带调制器芯片的设计,将标准单元区域简化为电源电阻网络进行建模,根据模型计算出最大电压降,在保证最大电压降区域能够正常工作的基础上,简单有效地设计了标准单元模块区域的电源网络,最后在考虑到宏模块电源环压降的前提下,将宏模块区域转化成标准单元区域进行建模,完成了整个芯片的电源网络设计.此方法运用于早期布局,确保电源分配的可靠性,提高设计效率,通过地面数字电视多媒体广播的全模式发射端芯片的流片成功和功能的实现,证明了该方法的实用性和有效性.     

新的传感器网络对偶密钥预分配方案

提出了一种新的基于超立方体和多项式的对偶密钥预分配方案,此方案以超立方体的维度和传感器节点编码的汉明距离为参数.方案具有如下特性:当任意两个邻居传感器节点间的汉明距离小于预先设定的门限值时,可以直接建立对偶密钥.该方案的创新在于将传感器节点间的汉明距离参数化,解决了以往方案只能在汉明距离为1时才能直接建立对偶密钥的限制,经过安全和性能的分析说明,当汉明距离门限值增大时,方案通过牺牲抗节点俘获能力可以提高直接对偶密钥建立概率,从而节省了对于传感器网络来说十分重要的能量消耗.     

改进蚁群算法求解时变网络中最短路径问题

给出一种时变网络中蚁群算法的信息素更新策略,使边上残留信息素能够正确反映时变网络中边上权值的变化情况;改进了传统蚁群算法的相邻节点选择策略,使蚂蚁只需计算与当前节点存在直接路径的节点的转移概率,降低算法的计算量;将蚁群算法和遗传算法结合,将蚁群算法每次遍历后形成的解作为初始群种进行单点交叉计算,避免陷入局部最优解,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进的蚁群算法能够有效求解时变网络中最短路径问题,比传统蚁群算法得到全局最优解的概率更大,算法的收敛速度更高.     

基于隐条件随机场的声调建模及区分性模型权重训练

为提高声调识别率,利用隐条件随机场对汉语声调进行建模,通过加入音节内动态特征、音节间动态特征以及段长特征来进一步提高声词识别性能。提出了将声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的区分性方法,根据最小音子错误准则区分性训练模型相关的概率权重,对声学模型及声调模型概率进行加权;给出了两种权重组合策略并通过一种平滑方法来克服权重训练过拟合的问题。实验结果表明,基于隐条件随机场声调模型能够显著提高声词识别率以及大词汇量语音识别的识别率,同时与全局模型权重方法比较,区分性的模型权重训练能够在声调模型加入连续语音识别系统之后,进一步提高系统的识别性能。     

燃气驱动弹跳器(英文)

基于弹跳原理设计并制造了小型燃气驱动弹跳器.根据燃烧热动力学分析,通过迭代计算得到燃烧室内点燃后的气体压力与缸体位移之间的关系曲线,由此计算出高压气体作用在缸体上的功,最后得到弹跳机构的初始弹跳速度.同时,开发了无线控制系统,实现弹跳器的无线遥控.实验结果与理论计算结果相吻合,弹跳机构可以达到高度2.2 m、距离3.5 m的弹跳性能,是其自身尺寸的14倍以上.     

群智能机制启发的传感器网络能量感知服务质量路由树

提出一种理论优化路由树的启发式算法,实现地理信息辅助的传感器网络服务质量数据收集架构.算法采用群智能蚁群优化机理进行设计:首先通过构造基于流量的能量有效性权将网络划分为不同的功能区域,使得路由的选择过程能够低延时地自适应网内不均衡性的能耗状况;然后,设计了新颖的启发式因子和信息素更新规则,赋予人工蚂蚁代理感知网络局域能量状况和逼近理论优化树的能力,从而提高路由构建的自适应性和能量有效性.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制能够在数据收集的应用背景下,有效提高收集质量和降低传输时延,并在健壮性和节能效果方面优于许多经典的传感器网络路由算法.     

非理想条件下认知蜂窝网络物理层安全传输方案

认知无线电技术可以解决频谱实际利用率不高的问 题,作为关键技术之一被引入下一代蜂窝移动网络中。同时,由于无线信道的广播特性和 不确定性,非理想条件下的信息安全传输问题不可回避。由于认知无线网络中主、次网络间 存在相互干扰,文中借鉴干扰对准思想,高效地管理和利用主、次网络之间的相互干扰,通 过优化设计发送预编码矩阵,尽量避免干扰合法用户接收,同时尽可能地对窃听节点实施阻 塞干扰。Monte Carlo仿真验证了非理想条件下干扰对准设计预编码矩阵的优越性,同时也 证实了信道估计精度在提高蜂窝移动系统传输性能和安全性能方面的重要性。     

基于遗传算法整定的PID网络流量控制

结合经典控制理论和优化控制理论设计了基于遗传算法的线性PID控制器,并与经典的PID控制器进行了比较．此控制器较好地控制了交换机缓冲器的队列长度,动态性能明显优于一般PID控制器．并得到了仿真结果的验证．