一种基于可变禁忌长度的多用户检测方法

CDMA系统的性能很大程度上受多用户干扰影响。多用户检测是抑制多用户干扰的有效方法。文中介绍一种基于可变禁忌长度的多用户检测方法。该方法以传统匹配滤波器的判决输出为初始解,采用禁忌长度可变的禁忌搜索(TS)算法,使禁忌长度与搜索空间的崎岖程度相适应,以避免搜索限入局部最优。仿真实验证明,该方法具有较好的误比特性能和抗远近效应能力,并具有多项式复杂度。     

具有轴突信号传输延迟的双向联想记忆神经网络

双向联想记忆模型是两层异联想网络,本文重点讨论了具有轴突信号传输延迟的双向联想记忆神经网络平衡点存在的条件以及全局稳定性.并用具体例子验证了结论的正确性。本文所讨论的方法具有普遍性,所得到的结果对于网络的设计和应用具有重要的指导意义。     

一种新型的激光烟雾浓度检测系统研究

研制了一种新型的激光烟雾浓度检测系统,可实现烟雾浓度的实时定量检测。通过侧向散射式光学设计和以数字信号处理器为核心的信号处理电路设计,得到了激光通过烟雾后透射光强和散射光强之间的线性关系。根据此线性关系将散射光强转换为透射光强,进而计算烟雾浓度,降低了运算复杂度,同时解决了低浓度烟雾的检测问题。最后将本系统与现有产品相比较,结果表明,该检测系统结构简单、稳定性和实时性好,具有良好的经济效益。     

网络参数对混沌联想记忆特性的影响

由于混沌具有随机性、对初始值敏感等特点,网络参数的调整会对其动力学行为产生很大的影响,本文提出了改进的混沌联想记忆神经网络模型,详细探讨了网络参数对混沌神经网络联想记忆特性的影响,分析了这些影响的范围和规律,并且用计算机仿真实验证明了本文的结论.     

区分服务QoP的可生存虚拟网络映射算法研究

用户对虚拟网保护需求呈现多样化的趋势,针对如何实现不同需求的可生存虚拟网映射是当前研究亟待解决的问题。建立了区分保护质量（QoP）的可生存虚拟网络映射问题的数学模型,然后提出了一种启发式算法进行求解。该算法包括广度优先搜索的节点映射策略和区分QoP的链路映射策略。模拟实验表明,该算法不仅能满足用户不同的虚拟网保护需求,而且相比现有算法降低了底层网络资源开销。     

一种神经网络稳健估计方法的推广性研究

本文根据统计学的稳健性原理,将柯西(Cauchy)函数作为新的神经网络目标函数。在网络参数相同的前提下,利用传统的均方目标函数和新的柯西目标函数对BP网络分别进行训练后,加入小噪声及异常值(Outliers)干扰对该网络进行测试。结果表明,具有稳健性目标函数的网络不但有更快的收敛速度,而且对异常值有更好的抵抗能力。     

可生存的虚拟网络多层映射方法研究

本文研究了可生存虚拟网络多层映射问题,首先对其建立了整数线性规划模型（ILP）,然后针对较大规模问题提出一种高效的启发式算法VNP-SVNME对其进行求解.实验表明,VNP-SVNME算法的资源映射开销相对ILP仅平均高15%,且优于现有的启发式可生存算法.此外,VNP-SVNME算法的映射时间相对ILP大大降低,可以满足在线虚拟网络映射的需求.     

基于涡流发生器的风洞试验段附面层控制数值模拟

沿试验段侧壁发展的附面层是影响飞行器半模型实验数据精准度的主要因素之一.利用数值模拟方法验证了涡流发生器减小附面层影响的可行性,重点分析了安装角度、结构尺寸、安装位置及个数等设计参数对附面层内速度分布的影响规律,对涡流发生器尾涡强度以及沿流向的发展规律进行了初步探讨.结果表明,涡流发生器产生的尾涡能够有效改善附面层内的速度分布,进而减小附面层厚度,降低附面层影响;涡流发生器的后缘应略高于当地附面层厚度,安装角度、位置、个数等参数必须合理设计以减小涡流发生器对试验段主气流的影响.基于计算结果初步设计了可用于2.4 m跨声速风洞半模试验段的涡流发生器,在亚声速范围内能够减小模型区侧壁附面层厚度66%左右,对核心流Mach数影响小于0.003,为涡流发生器的实际应用提供了依据.      

基于线性涡模型的风洞孔壁干扰特性分析

发展了一种适用于二元翼型试验洞壁干扰特性的评估和修正方法.基于Prandtl-Glauert速度势方程和布置在模型及洞壁表面的线性涡,采用迭代方法计算了风洞孔壁对翼型表面压力分布特性的影响,分析了不同孔壁透气特性参数的影响规律和量值,利用与国外参考结果及风洞试验结果的对比确定了该方法的准确性.结果表明,孔壁对翼型绕流的影响主要反映在上翼面吸力峰和最大厚度位置之间,使压力系数减小,积分后的升力系数降低,且随着孔壁透气特性参数的增大,洞壁干扰由实壁特性向开口特性发展,洞壁干扰、影响量急剧增大.与传统方法相比,该方法计算快速,结果可靠,同时具备试验前评估的能力,可用于亚临界范围内翼型表面压力的快速估算,以及翼型试验的洞壁干扰修正.     

入侵检测技术趋势

描述了遗传算法．统计模型、神经网络、人工免疫系统等入侵检测技术趋势，并指出入侵检测系统的不足。将防火墙、密罐和漏洞扫描与入侵检测系统相结合，以进一步提高入侵检测系统的性能