复杂对抗下军事通信系统的随机延迟分析

随着信息化技术的发展,现代军事指挥越来越依靠综合化、集群化的军事通信系统。在战争局势复杂多变,尤其是敌方干扰严重、战场环境复杂等对抗性强的环境下,如何确保有效军事情报及时地准确地传递给指挥者显得尤为重要。针对战场有效数据产生的随机性和传输过程的不稳定性,提出了一种基于随机网络演算的端到端延迟分析方法。由此获得的端到端延迟上界,不仅为有效信息的传输提供了实时性能保证,而且能充分的利用系统资源。这对于军事通信系统的设计以及传输系统的性能改善有着非常重要的指导意义。     

WSN中基于势能场的多策略路由协议

文章结合无线传感器网络（WSN）中流量分布的向心性特点,借鉴物理学中势能场的概念与机理,提出一种开放的路由协议实现框架。利用不同的网络参数构造不同的“虚拟势能场”,叠加后形成的复合势能场将驱动数据分组沿着势场梯度变化最快的方向移动,一方面可以最终将网络中的数据分组汇聚于目的节点,实现路由协议的基本功能;同时,在动态时变“虚拟势能场”的调节下,还可以为路由协议附加各种有利于实现其他优化目标的策略与属性,如能耗均衡、拥塞避免、支持服务质量保障和利于数据聚合等,在无线传感器网络中实现多策略路由。作为例子,文章提出了一个基于势能场的提供实时传输的路由协议,它能在严格保障实时分组获得最小化端到端延迟的前提下,有效缓解网络拥塞,提高全网吞吐量。     

基于认知的重配置无线网络技术

端到端重配置技术旨在解决异构无线网络融合和无线资源的最优化利用,随着重配置技术研究的发展和认知理论研究的不断深入,使得未来具有认知能力的重配置无线网络的实现成为可能。目前,对端到端重配置技术的研究包括重配置无线网络体系结构及实现向重配置无线网络的演进过程中的关键技术。     

Off-lattice Monte Carlo studies on size and shape of isolated polymer chains with isotactic and syndiotactic attached side groups

Chains containing side groups were generated with up to 102 bonds in the backbone for both iso- and syndiotactic arrangements. The mean-square end-to-end distance <h ²>, the mean-square radius of gyration <r ²> and the ratios <l _i ² >/<l ₁ ² > of the axes of inertia were investigated. It could be shown that the mean size and shape of such chains are not influenced by the kind of stereoregularity.Dedicated to Prof. Dr. K. Ueberreiter on the occasion of his 70th birthday.     

Y-ligation: An efficient method for ligating single-stranded DNAs and RNAs with T4 RNA ligase

Very efficient ligation ofoligodeoxyribonucleotides was attained through asimple molecular construct, which is composed of onestem and two branches (Y-shape), with use of T4 RNAligase. Single-stranded DNAs (naturally, RNAs also) ofmore than 100 nucleotides (even 800 nts) wereconsiderably ligated, approximately as theoreticallyexpected. Owing to the molecular construct adopted,such a tiny amount of ligation products could beamplified to a sufficient amount by PCR and thenrecovered as single-stranded DNAs. This advantage ofbeing amplifiable is shown to be useful for bothcombinatorial chemistry and evolutionary molecularengineering, which deal with a pool of diversity molecules.     

5G“云网边端”一体化纵深安全防护体系研究及应用

创新地提出了一种5G“云网边端”一体化纵深安全防护实现方案,探索了5G定制网的网络安全防护体系,介绍了体系的基本架构、特性、实现方案和应用效果。在实现方案中重点介绍了两个要点：通过部署5G“云网边端”4个方面的安全系统,形成多层次、多维度的安全防护能力;建立适配体系的运营流程,包含一键加固、安全防御、态势感知和一键应急4个部分。最后给出了5G“云网边端”一体化纵深安全防护体系的实际应用效果。     

一种改进的CNN端到端自编码器通信系统

针对现有端到端神经网络通信系统的泛化能力改进及自编码器优化等问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的端到端通信系统改进方案。该方案在自编码器结构中引入一维卷积层(Conv1D),通过对参数的重新设计,优化了网络性能。发送端采用多层Conv1D对输入序列进行特征提取,通过训练获得发送信号的最佳调制和编码方案;接收端同样采用多层Conv1D,来恢复受到噪声污染的符号。仿真实验表明,在不同输入比特长度及编码速率条件下,所提系统表现出了良好的泛化能力。并且,在加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下,训练模型的误码性能与传统的调制方式性能相吻合,验证了系统方案的可行性和有效性。此外,对于数字传输常见的突发信道,所提方案具有良好的适应性,可获得1 dB左右误码性能的改善。     

基于SDBN和BLSTM注意力融合的端到端视听双模态语音识别

提出一种端到端的视听语音识别算法。在该算法中,通过具有瓶颈结构的深度信念网络（deep belief network,DBN）中引入混合的l_1/2范数和l₁范数构建一种稀疏DBN（sparse DBN,SDBN）来提取稀疏瓶颈特征,从而实现对数据的特征降维,然后用双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory,BLSTM）在时序上对特征进行模态处理,之后利用一种注意力机制将经过模态处理的唇部视觉信息和音频听觉信息进行自动对齐、融合,最后将融合的视听觉信息通过一个附加了Softmax层的BLSTM进行分类识别。实验表明,该算法能有效地识别视听觉信息,在同类算法中有很好的识别率和顽健性。     

（英）光电成像系统的协同设计方法研究

在传统的光电成像系统设计中,光学子系统和电子学子系统是分开设计的.这导致两个子系统的参数化之间协调程度降低,导致子系统兼容性不完善.为了提高各子系统之间的兼容性,缩短设计时间,减少开发成本,本文提出了一种协同设计方法.在端到端光电性能评价的基础上,采用多目标多参数优化算法对光电成像系统的配置参数进行优化.利用该方法对空间红外成像系统配置参数进行了优化,且获得良好在轨成像效果.结果表明,该方法对优化光电成像系统的参数配置,评价光电成像系统的性能具有积极的作用.     

家用3-D电视端到端标准开发的综述

消费者对于近期的3-D放映活动反应非常热烈,这证明了使用者对3-D内容的渴望,3-D似乎注定要成为家庭娱乐产业的下一代杀手级应用。到那时,3-D格式的母版后期处理及发行标准对于其在消费市场的成功推广是极其重要的。