实时求解线性规划问题的原对偶神经网络(英文)

本文探讨了线性规划的原问题与对偶问题理论,并在此基础上可开发出一种用于在线求解线性规划的递归神经网络和应用于冗余机器手臂逆运动学的求解问题上.如,Tang等人开展的原对偶神经网络.但鉴于对偶理论的复杂性和多样性,该原对偶神经网络模型仅可以得到线性规划问题的可行解,而本文对该网络模型改进后可得到线性规划问题的最优解.仿真结果证实了这种改进模型在解决线性规划问题上的有效性、正确性和高效率.     

时空混沌理论及其在保密通信中的应用

时空混沌对于初始值和边界条件均具有高度敏感性,使得时空混沌模型比时间混沌模型具有更大的密钥量和密钥空间,为进一步提高网络的安全性和可靠性成为可能。在基于耦合映像格子的时空混沌系统模型及其复杂度的分析研究的基础上,通过采用先压缩后加密处理方式,模拟实现了服务器端和客户端相互通信的过程。实验结果表明,时空混沌理论在保密通信中将有广泛的应用。     

基于CDMA移动通信系统的自干扰分析

CDMA系统是一个自干扰系统，每个用户都对其它用户构成干扰，每个小区又都对其它小区构成干扰。在本文中分别从前向链路和反向链路、本小区和相邻小区多个角度详细地分析了CDMA移动通信系统的自干扰问题。分析结果表明，系统的自干扰与移动台离基站的距离、其他小区离本地基站的距离、衰减参数等因素有关。