随机回退的TCP拥塞控制算法

 面对目前大量使用弃尾队列管理的网络中间节点,提出了一种随机回退的TCP拥塞控制算法TCP Njust,拥塞时在一定范围内随机减少拥塞窗口,拥塞避免时其拥塞窗口在一定范围内随机增加,以减缓TCP全局同步.该算法在Newreno基础上增加了一个随机函数,仿真表明该算法的性能优于Newreno,在网络突发数据流较多时,其性能优于Vegas,适合在Internet上使用.     

基于常温磁控溅射法的二氧化钒薄膜制备方法研究

采用常温磁控溅射法制备金属钒薄膜,然后在合适的氧气氛围下对其进行退火氧化处理,最终在非晶玻璃衬底上制备出具有相变的高性能二氧化钒(Vanadium Dioxide,VO_2)薄膜。X射线衍射(X-Ray Diffraction,XRD)测试结果表明,所制薄膜的主要成分为VO_2;扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)测试结果表明,所制薄膜的结晶性良好,晶粒粗细均匀。该薄膜在室温下的红外光透过率(2400nm处)为67%,在高温下的红外光透过率(2400 nm处)为9%。其透过率差值为58%,因此具有良好的红外透过率调节能力。同时还测试分析了薄膜光学转变与电学转变的差异,发现电学转变温度比光学转变温度高4.7℃。该方法适合大面积VO_2薄膜的制备,对智能窗的研究与应用具有重要意义。     

应用于信号处理的Fourier变换与小波变换

在分析Fourier变换与小波变换异同点的基础上,对它们在不同类型信号的处理过程中的应用进行了探讨．并给出一个检测故障点的仿真实例,证明了小波变换的优越性．     

超音速机载吊舱红外测量系统研究

介绍了超音速机载红外测量吊舱系统(以下简称红外测量吊舱)红外光学窗口的设计依据；红外探测器的工作原理；红外成像的原理；特别对跟踪空中目标时所采集到的红外图像数据作了深入研究，分析出各种数据产生的原因。为今后研究空中目标的特性提供了有效的数据积累。     

基于滑动窗口的LRU大流检测算法

由于高速链路中的流量测量缺乏可扩展性且高速链路中及时准确的识别大流对网络测量、控制和管理有重要的意义,且在高速链路中能有效、合理的利用有限的资源,是解决资源紧缺的有效方法,基于此提出一种基于滑动窗口的资源可控的LRU淘汰机制大流量测量算法。通过"滑动窗口"机制,实现流大小的无偏估计,然后采用LRU的思想过滤小流、检测大流。仿真实验证明该算法的可行性。     

铟封稳频He－Ne激光器

稳频Ｈｅ－Ｎｅ激光器中布氏窗片的封接引起的各向异性损耗，是影响激光输出功率的主要因素。采用先进的铟封接技术，可以大大改善稳频管的窗口封接质量，从而减小了腔的损耗，明显地提高了稳频Ｈｅ－Ｎｅ激光器的输出功率。     

THz输能窗及天线一体化结构的研究

提出了一种THz输能窗及天线一体化结构,并利用三维电磁仿真软件对其进行模拟计算。计算结果表明这种结构在0.20 THz～0.24 THz范围内的驻波比小于1.5,而所需蓝宝石窗片厚度为0.3 mm,是已知盒型窗窗片厚度的在2倍。这表明在相同工艺条件下,这种结构可以工作在相同厚度窗片盒形窗的2倍工作频率。此外,这种结构还集成了小型天线,减少了太赫兹源的外围波导系统,方便了使用。     

针对滑动窗口算法的椭圆曲线密码故障分析

基于符号变换故障攻击原理,针对采用滑动窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,当故障位于倍点运算时,给出一种能够解决"零块失效"问题的改进故障分析方法,实验结果表明15次故障注入即可恢复192bit完整密钥;当故障位于加法运算时,提出一种新的故障分析方法,实验结果表明1次故障注入可将密钥搜索空间降低27~215。该方法对其他使用滑动窗口算法的密码算法故障攻击具有借鉴意义。     

跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统的粒子滤波跟踪算法的跟踪窗口尺寸不变,在目标尺寸变化较大时容易丢失跟踪目标.针对这一问题,提出了一种跟踪窗口自适应调整的粒子滤波跟踪方法.该方法依据运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离与目标尺寸的关系,建立跟踪窗口尺寸的数学模型.在两种目标模型上对所建立的数学模型进行了仿真验证.实验结果表明,当目标尺度发生变化时,跟踪窗口能够很好的随目标的尺寸变化而自适应地连续调整,改进后的算法在目标尺寸变化率很大时仍能够稳定跟踪目标.     

改进自适应中值滤波的图像去噪

传统自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸固定,并且其最大最小窗口相差较大时,运算时间较长,去噪效果并小一定最佳。本文针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了改进自适应中值滤波算法,首先根据椒盐噪声的分布特点,从单幅含椒盐噪声图像中估算出椒盐噪声的浓度,并分析噪声浓度与自适应中值滤波窗口尺寸之间的关系,建立它们之间的函数关系一其次根据噪声浓度确定自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸,最后对图像进行自适应中值滤波：实验结果表明本文算法运算时间随着噪声浓度的变化而变化,而且从PSNR角度来看本文去噪效果比传统自适应中值滤波效果较好。