Adaptive local routing strategy on a scale-free network

Due to the heterogeneity of the structure on a scale-free network, making the betweennesses of all nodes become homogeneous by reassigning the weights of nodes or edges is very difficult. In order to take advantage of the important effect of high degree nodes on the shortest path communication and preferentially deliver packets by them to increase the probability to destination, an adaptive local routing strategy on a scale-free network is proposed, in which the node adjusts the forwarding probability with the dynamical traffic load (packet queue length) and the degree distribution of neighbouring nodes. The critical queue length of a node is set to be proportional to its degree, and the node with high degree has a larger critical queue length to store and forward more packets. When the queue length of a high degree node is shorter than its critical queue length, it has a higher probability to forward packets. After higher degree nodes are saturated (whose queue lengths are longer than their critical queue lengths), more packets will be delivered by the lower degree nodes around them. The adaptive local routing strategy increases the probability of a packet finding its destination quickly, and improves the transmission capacity on the scale-free network by reducing routing hops. The simulation results show that the transmission capacity of the adaptive local routing strategy is larger than that of three previous local routing strategies.     

基于广义回归神经网络的CO-OFDM系统非线性均衡

针对高阶正交幅度调制和大线宽相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的非线性均衡算法。将接收端进行相位噪声恢复之后的批量数据作为训练数据样本,通过训练学习得到GRNN的唯一参数平滑因子,然后对测试数据进行非线性均衡。对传输速率为50Gb/s,传输距离为100km的CO-OFDM系统进行了仿真验证。仿真结果表明,在大线宽和高阶调制下,GRNN非线性均衡算法对系统非线性损伤的补偿效果优于相应反向传播神经网络(BPNN)非线性均衡算法,且其训练运行时间远小于BPNN。GRNN非线性均衡算法能极大促进CO-OFDM系统在中长距离光纤传输中的应用。     

相干光正交频分复用系统中射频导频和扩展卡尔曼滤波联合的相位噪声补偿算法

针对大线宽和高阶圆形正交幅度调制(C-QAM)的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出一种基于射频导频(RF-Pilot)和时域扩展卡尔曼滤波相结合的相位噪声补偿算法。该算法通过在接收端预设的RF-Pilot进行时域相位噪声粗补偿,并进行信道估计和均衡。再对信道均衡后的频域数据进行预判决,结合判决后的时域数据和信道均衡后的时域数据,进行扩展卡尔曼滤波,实现相位噪声的最终补偿。基于传输速率为50Gb·s~(-1)和传输距离为100km的CO-OFDM系统在C-16QAM和C-32QAM两种调制格式下进行了算法的仿真验证。仿真结果表明,该算法相较于原RF-Pilot算法,具有较好的相位噪声补偿效果,且频谱利用率并未显著降低,算法复杂度并未显著增加。激光器线宽为2.1MHz,且使用C-32QAM时,该相位噪声算法补偿的误码性能可达到前向纠错上限,从理论上证明使用该算法可提高CO-OFDM系统对激光器线宽的容忍度,线宽较宽的廉价分布式反馈激光器可作为CO-OFDM系统的发射端光源和接收端本地振荡。该算法能扩展大线宽CO-OFDM系统在长距离接入网和城域网中的应用。     

非完整阵列接收下的虚拟接收目标定位技术

在浅海近似绝热环境中,利用虚拟接收方法对声源测距的目标定位方法相比于传统的匹配场定位方法可以避免对环境参数和声场模型的依赖,同时省去生成拷贝场时的大量计算·利用虚拟接收方法对声源测距主要是通过估计虚拟声场干涉条纹的斜率进行定位,而非完整阵列接收相当于引入了干扰项,破坏了虚拟声场干涉结构。引入了一种基于图像Hessian矩阵特征值分析的多尺度线性滤波器,通过数值模拟和实验数据处理,结果表明,该滤波器可以有效地增强干涉结构、检测和提取干涉图案中的条纹信息,提高非完整阵列接收条件下的虚拟接收目标定位技术的测距性能。     

利用宽带声场干涉结构特性对移动船只距离的连续估计

浅海移动船只的宽带辐射声场在距离-频率上通常表现为有规则的干涉条纹结构,这些条纹的特性(数目和斜率)可用波导不变量理论来表征并已被用于多种水声反演问题中,如沉积层声学参数反演和宽带声源距离的估计。基于波导不变量理论和干涉条纹的结构特性,利用扩展卡尔曼滤波器分析移动船只LOFAR图中干涉条纹的距离-频率特征可对其距离进行连续估计。该方法不需要海洋环境的信息和前向拷贝声场计算,具有较高的计算效率。海试数据处理结果和GPS数据计算结果比较一致,证实了本方法的准确性。试验数据处理同样证实该方法对初始距离的选择有着较高的稳健性。     

近红外光谱法快速评定牛肉品质

应用近红外反射光谱技术(NIRS),采用偏最小二乘法(PLS),建立了牛肉理化特性的近红外预测模型。从屠宰加工厂选取经48 h排酸后的里脊、眼肉、腿肉、臀肉、外脊等部位的牛肉样品114份,采用多元散射校正(MSC)、一阶导数、标准正态变量(SNV)预处理方法,谱区为950～1 650 nm,建立牛肉水分、脂肪、蛋白质3个化学参数以及pH、肉色(CEI L*,a*, b*)和剪切力(WBSF)3个物理参数的校正模型。其校正相关系数(R2)分别为0.947 2(水分),0.924 5(脂肪),0.934 6(蛋白质),0.620 2(pH),0.820 3(L*),0.864 6(a*),0.753 0(b*),0.475 9(WBSF)。校正标准差(RMSEC)分别为0.313 3(水分), 0.221 0(脂肪), 1.243 2(蛋白), 0.744 6(pH),1.778 3(L*),1.394 2(a*),1.763 9(b*),1.074 3(WBSF)。应用所建立的模型对30个实际牛肉样品的理化参数进行预测,并对预测值与实测值进行t检验,检验结果显示预测值与实测值差异不显著,说明模型适合于快速评价牛肉的品质。从预测的准确度看,化学指标预测的精确度明显高于物理指标。     

石墨烯:丰富多彩的完美二维晶体——2010年度诺贝尔物理学奖评述

2010年10月5日,瑞典皇家科学院在斯德哥尔摩宣布,将本年度的诺贝尔物理学奖授予英国曼彻斯特大学的安德烈·盖姆(Andre Geim)和康斯坦汀·诺沃肖洛夫(Konstantin Novoselov)(见图1),以表彰他们在二维材料石墨烯方面的开创性实验研究.     

系统可靠度置信下限估计方法及其应用

针对寿命服从指数分布的随机截尾样本,研究单元及系统可靠度的评估方法,给出了系统可靠度置信下限估计方法,该方法同样适用于工程中常见的定时截尾样本与定数截尾样本的系统可靠度评估问题。首先通过分位数填充算法将随机截尾数据补充成虚拟完全样本,然后基于信仰推断,给出系统内每个单元失效率的信仰分布,最后根据指数分布的特点,从失效率角度出发,采用蒙特卡罗法对单元失效率进行随机抽样,结合系统可靠性模型得到系统失效率的分布,在给定置信水平下即可得到系统失效率上限,进而得到工程上特别关注的系统可靠度置信下限。