基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

靶面激光光斑尺寸原位测量的研究

提供了一种简便易行的靶面激光光斑尺寸原位测量的方法。从高斯光束的横向光强分布特性出发,建立了激光烧蚀斑半径与辐照激光能量、光斑尺寸、烧蚀阈值间的关系式,模拟分析发现辐照激光光斑尺寸对烧蚀斑半径随辐照能量变化曲线有较大影响。对于脉宽为2 ms,波长为1064 nm的激光,实验测量了不同能量激光辐照下相纸烧蚀斑半径,并用推导出的关系式拟合测量数据,获得了靶面处光斑尺寸和样品烧蚀阈值。同时,也测量了不同位置处的光斑尺寸和样品烧蚀阈值,对高斯光束束腰位置和样品烧蚀阈值的光斑尺寸效应进行了验证。研究结果表明该技术结果可靠,简单高效。该技术可以为高能激光与固体物质相互作用的基础研究和激光加工等应用领域中实现简单方便地测量靶面光斑尺寸提供帮助。     

基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成

提出了一种基于时间调制阵列的数字多波束形成方法。时间调制阵列会产生基波分量和各次谐波分量,通过调整各个单元的控制时序,实现谐波分量的幅度和相位综合,可以在正负第一次谐波处实现期望方向的波束形成。同时采用改进差分进化算法来优化控制时序,进一步降低最大旁瓣电平,实现两个指向不同的数字波束的设计。最后通过与时间调制阵列波束形成和基于基本差分进化算法的时间调制阵列波束形成对比,验证了该算法在数字多波束形成中的可行性和有效性。     

多用户分集与能量受限非可信中继系统遍历安全性能分析

研究了一种能量受限的非可信中继与多用户分集技术相结合的两跳链路安全网络通信模型。为提升系统安全性能，本文采用混合时间-功率分配中继(time-power splitting-based relaying, TPSR)协议,并结合机会调度策略(opportunistic scheduling strategy, OSS)从多用户分集网络中选择一个最佳目的节点作为信息接收端。基于随机选择(random selection, RS)策略，该文中利用低复杂度的高斯Q函数分析系统的安全性能以及在协作中继上进行能量采集活动不中断的条件下推导了系统的遍历安全速率(ergodic secrecy rate, ESR)的近似闭合表达式。此外，将提出的OSS与RS通信方案下性能进行对比，证明本文所提出的OSS更适用于分布式多用户选择网络。      

全光纤声光调制径向跳动差分测量技术研究

为了实现机床在加工状态下主轴径向跳动非接触、高精度的测量，采用光外差法光路的激光多普勒差分检测方法，进行了理论分析和实验验证。直接耦合和透镜耦合的全光纤光路的应用，降低了布喇格衍射光路的调节难度，提高了测量分辨率和抗干扰能力，减小了噪声；光纤分光器实现了同一轴线上的差分测量，抑制了因测量光路本身的振动带来的干扰。得到了相对误差为0.0838%的主轴径向跳动测量结果，实现了纳米级跳动误差测量。结果表明，系统的相对误差和测量不确定度均小于0.1%。该研究对主轴径向跳动的实时测量有一定的指导意义。     

K4,4,p的点可区别的IE-全染色(p≥1008)

该文利用色集事先分配法、构造染色法、反证法探讨了完全三部图K_4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色问题，确定了K_4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色数。