一种基于信誉和能量综合评价模型的ZigBee网络

为有效解决ZigBee网络对于内部攻击缺少防范的问题,并兼顾网络性能受制于有限节点能量的不足,文章在RFSN模型的基础上,提出一种基于节点通信行为、历史评价和能量的综合评价模型,进而针对不同攻击行为给出相应的路由选择方案及监测标准。仿真实验表明,该模型比RFSN模型更能快速准确地识别出恶意节点。     

软交换技术及其在移动网络容灾方案的应用

简要介绍了软交换技术产生的背景、软交换技术的概念、内容和结构,并分析了软交换在2G网络中的现实意义;通过软交换平台在移动2G网络容灾中的方案来论述和验证软交换技术在2G现网中的实际应用.     

一种改进的FSO—OFDM时间频率同步方案

提出了一种基于FH序列的自由空间光通信多载波调制（FSO—OFDM）时间频率同步方案。通过使用由FH序列构成的特殊训练序列估计出精确的定时同步位置和整数频率偏差,利用OFDM符号循环前缀中未受污染的部分估计出小数频率偏差,仿真结果表明该算法在高斯信道和多径衰落信道下可以进行有效的符号定时同步和频率同步。     

基于自诊断、自适应技术的大型压缩机机组控制系统

随着自诊断、自适应技术在工业生产自动化控制系统中的应用越来越广泛,本文以莱钢大型压缩机机组为例,利用负荷自适应、冲击信号自修正模型、喘振响应仿真等技术手段,设计实现了压缩机节能变负荷运行、预防性喘振响应仿真及检测设备和基础自动化设备的在线故障自诊断和自修复.该系统投运后,大大减少了停机率,提高了设备运行效率和故障处理效率,可以推广到类似的控制系统中.     

IPSec VPN的性能分析与优化

随着计算机网络技术的飞速发展,如何使得Internet同时具有良好的安全性和性能已经成为一个有挑战性而又十分有意义的重要问题。论文首先针对IPSecVPN性能的瓶颈进行了分析,接着在对IPSecVPN体系进行剖析的基础上提出了一些优化方案。     

基于最小二乘恒模算法及子空间方法的盲多用户检测算法

恒模算法（CMA)是一种广泛应用于阵列处理、均衡、多用户检测中的盲算法。最小二乘恒模算法(LSCMA)由于其全局收敛性及稳定性受到关注，但是它在信噪比较低时性能不是很理想。本文将最小二乘恒模算法与子空间方法相结合，提出一种基于子空间分解的恒模算法，称为LSCM_SUB算法。仿真结果表明这种算法的收敛性能比LSCMA要好，尤其是在信噪比低的时候。     

一种BCH码的新型译码方法在TPS信息提取中的应用

针对DVB-T数字电视接收机中TPS信息提取使用的BCH(127,113,t=2)码的(67,53,t=2)缩短码提出了一种新的译码算法,并给出了DVB-T接收芯片中应用该译码算法的TPS信息提取模块的FPGA实现.该算法与传统的BCH译码算法相比,它可同时纠正随机和突发错误,提高纠错能力,并且具有译码速度块,硬件实现复杂度低等优点.     

纳秒脉冲治疗裸鼠皮下移植瘤抗癌机制研究

本研究探讨了纳秒级陡脉冲(nsPEF)对人恶性黑色素瘤A375细胞裸鼠皮下移植瘤模型可能的抗癌机制.通过用游标卡尺测量裸鼠皮下瘤大小,估算抑瘤率.用琼脂糖凝胶电泳、TUNEL法检测肿瘤细胞在纳秒脉冲电场下的细胞凋亡情况,并用HE染色观察细胞形态变化.通过免疫组化法检测瘤体内微血管密度MVD、微血管形态、血管生长因子VEGF和增殖细胞核抗原PCNA的表达.结果发现nsPEF治疗后4d肿瘤生长抑制率达42.6％,琼脂糖凝胶电泳显示治疗后2h组出现阶梯状分布,治疗后4d组阶梯状分布较之明显,对照组未见阶梯状分布;TUNEL法显示治疗组凋亡率均高于对照组,治疗后4d组凋亡率明显高于2h组(p＜0.01).脉冲处理后见肿瘤区即刻变为灰白色;HE染色发现治疗后2h组肿瘤见少许坏死区域、4d组肿瘤坏死区域增多;免疫组化检测发现治疗后4d组微血管腔闭塞状态、MVD、VEGF及PCNA表达较对照组及治疗后2h组明显增多(P＜0.01),而对照组与治疗后2h组比较差异无统计学意义(P＞0.05).结果表明纳秒级陡脉冲可能通过诱导细胞大量凋亡,短时间内降低肿瘤血流量,降低细胞增殖能力并降低肿瘤血管形成和重塑以防止肿瘤再生等方面发挥其抗癌效应.     

面向对象数据库在压裂措施管理系统中的应用

简要分析了面向对象数据库技术产生的必然性,着重介绍一种面向对象数据库技术——对象关系型数据库,包括它的内容和特点;以及基于实际研发项目全面阐述了压裂措施管理系统中面向对象数据库的统一建模,并对其实现数据共享提供基础性的统一数据结构的支持。     

贝叶斯学派与频率学派在统计推断上的差异

针对频率学派在统计推断应用上的缺陷,本文提出使用贝叶斯派进行统计推断。通过对比两大学派在概率的解释、统计推断中信息所用的来源、参数的点估计和区间估计上的不同形式,本文总结了Bayesian统计推断的优点和适用范围。