分层手征介质的光子带隙特性

导出了分层手征介质中的斜入射电磁波的传输矩阵,由传输矩阵可以计算分层手征介质的反射和透射系数,研究了由手征介质构成的一维周期结构的光子带隙特性及其与入射角的变化关系,讨论了光子带隙与手征导纳之间的关系.研究表明,手征导纳可以控制光子带隙的特性,在适当的参数条件下,可以获得非常理想的多通道滤波特性.     

三区分划射线追踪法研究及其应用

根据高频(HF)信道的特点和要求，对三区分划射线追踪法的精度进行了深入分析，结果表明三区分划射线追踪法可用于HF信道的模拟研究．提出并实现了利用三区分划射线追踪法替代Vogler法信道模拟中的射线参数理论求解部分，解决了Vogler方法在HF信道模拟应用中存在的适用范围窄等问题．通过与Vogler模拟方法的比较，散射函数的形状完全一样，而且可以得到利用Vogler方法无法确定的射线的入射角等有用信息，从而验证了本文方法的正确性和优越性．     

借助Web应用服务器构建Intranet网络管理系统

提出了一种基于Zope应用服务器的Intranet网络管理系统设计方案，对系统的功能、构成框架及主要技术给予了详细说明。该系统采用基于Web的网络管理体系结构，能为企业内部网络的远程管理提供统一、通用的界面，屏蔽现有各种异构网络管理系统之间的差异。Zope内建有灵活、强大的安全机制，并能充分利用现有的各项Web安全技术，这些都在一定程度上弥补了SNMP协议在安全方面的不足之处。     

基于频率掩盖模型的自适应音频水印算法

提出了一种基于音频信号掩蔽曲线的水印嵌入方法.该方法根据扩频理论,将水印序列扩频调制后,结合音频信号的掩蔽阈值,自适应地修改音频信号的功率谱,从而达到嵌入水印的目的.给出了一种基于相关性检测误码率的水印提取和决策方法.实验结果表明,在不影响听觉效果的前提下,这种水印嵌入和检测方法对MPEG压缩、常规滤波、加噪等处理均具有很好的抗攻击性.     

多载波DS-CDMA系统抗干扰能力分析

结合并行转输和多载波调制技术，提出了一种多载波直接序列码分多址模型，对系统在存在窄带干扰的Rayleigh衰落信道下的性能进行了理论分析，并同Rake接收的单载波DS CDMA系统进行了比较。分析和仿真表明：该系统具有较强的抑制窄带及多址干扰的能力，同单载波DS CDMA系统相比，能支持更多的用户数。     

数字专用集成电路设计中的SystemC 建模验证方法

针对当前数字专用集成电路中的验证瓶颈，提出了一种基于SystemC电路行为建模与测试控制技术的专用集成电路验证方法，应用到网络调度芯片的具体验证实验中，实验数据表明：由于用软件建模与控制技术，该方法在缩短验证周期、提高验证可靠性、精确判断验证程序以及有效集成各类验证环境等方面均明显优于传统RTL验证方法。     

开关电流滤波器设计的一种新方法

通过典型实例,提出了开关电流滤波器的一种新颖的设计方法,该法遵循从 Ｒ Ｌ Ｃ滤波器到有源 Ｒ Ｃ滤波器,然后到开关电容滤波器,最后到不存在有限传输零点的开关电流滤波器的顺序进行设计,方法简单易行．由于 Ｒ Ｌ Ｃ滤波器的设计有表册可查,据此可以很方便地设计出具有各种性能指标的开关电流滤波器     

一种新的射线追踪方法-三区分划处理法

从射线的矢量方程出发,假设射线折射角的变化和群路径的变化是平滑的,文章提出了三区分划处理法,把射线路径按照不同的物理规律分为平滑区、介电常数的“极小值”区和拐点区。拐点区和介电常数的“极小值”区并不重合,一般拐点区位于介电常数的“极小值”区两侧。当在拐点区和介电常数的“极小值”区射线平滑性有可能被破坏时,有必要进行针对性的处理。文中以二维的带有水平梯度的指数分层的电子浓度不均匀体等离子体频率分布为例,展示了三区分划处理法的必要性和在射线追踪中的优点。     

电离层后向散射探测中m序列和FH序列的应用

在高频电离层后向散射雷达探测中,由于电波传播路径长、陆空传播环境复杂,因此要保证接收信号具有较高的信噪比一般需要大功率的射频信号,或积累足够时间的接收信号。基于间隔收发相干积累雷达体制,首先介绍了电离层后向散射探测的相位编码脉冲压缩方法以及相关检测的基本原理,然后介绍了具有良好周期自相关性的m序列和Frank-Heimiller（FH）序列在等间隔收发应用中的相关检测算法,提出了一种简单的针对m序列的检测误差修正算法。同时给出了使用m序列和FH序列进行电离层后向散射探测的信号波形及其调制解调电路模块。最后计算了这两种相关检测的增益和噪声性能及动目标对其相关检测性能的影响。     

多层前向神经网络的自适应遗传算法训练

提出了一种改进的自适应遗传算法 Ｉ Ａ Ｇ Ａ,它利用网络结构的特点,采用前向自适应技术,实现对神经网络的有效训练．实验表明,该算法优于 Ｂ Ｐ算法、标准遗传算法 Ｂ Ｇ Ａ 和普通自适应遗传算法 Ａ Ｇ Ａ,网络训练质量和效率都有很大提高