共享存储器交换的排队模型

对于共享存储器交换结构,传统的排队模型的分析基于时隙,只能给出总的丢包性能,不能准确给出在不平衡业务分布下,不同的输入端口所具有的不同丢包性能.文中提出共享存储器交换结构在任意输出分布下的一种排队模型,对于完全共享(CS)以及具有最大队长限制的共享(SMXQ)两种存储器共享策略进行了性能分析.该模型基于子时隙建立多个状态空间和相邻子时隙之间的概率转移矩阵.通过仿真验证了所提出的排队模型的准确性.     

基于测量的主动队列管理算法

针对RED(Random Early Detection)队列管理算法不能实现业务流之间带宽公平共享,提出了基于测量的主动队列管理算法(MBAQM).这种算法采用基于测量和预测的方式估计不同业务流的输入速率,并根据队列大小计算出新到来包的丢弃概率,在维持较少的流状态情况下,通过队列的丢弃机制,实现了不同速率输入业务流之间的链路公平共享.通过对参数的调整还可以实现优先带宽分配机制.该文从理论上说明了该算法能够保证各业务流近似公平地共享输出链路带宽,同时给出相应的仿真结果.     

WDM网络动态组播业务疏导算法

在波分复用(WDM)网络中,为了提高网络资源的利用率,降低网络成本,该文对动态组播业务疏导问题进行了研究。给出了受网络资源约束的动态组播业务疏导网络模型,提出了一种具有服务质量控制能力的疏导算法,用从源节点到各目的节点经过的最大光路数来衡量服务质量。该文对算法的连接请求阻塞率进行了仿真。仿真结果表明,连接请求要求的服务质量越高,阻塞率越高;当服务质量要求降低到一定程度之后,阻塞率随服务质量的变化很小。用户可以在服务质量和阻塞率之间寻求折衷。     

低速率语音编解码专用芯片的设计

为了满足可视电话系统对高质量,低成本语音编解码器的需要,采用数字信号处理器内核（ＤＳＰＣｏｒｅ）的方法,设计了符合ＩＴＵ－ＴＧ．７２３．１建议的５．３ｋｂｉｔ／ｓ和６．３ｋｂｉｔ／ｓ双速率语音编解码器专用芯片。针对Ｇ．７２３．１算法特点,进行算法优化,如变卷积运算为加／减运算,避开求余运算等,并对需要最大运算量的情况作了模拟,保证语音编解码器在最坏情况下也能正常工作。根据专用芯片的结构,设计了编解码器的流程和接口模块,用较少的运算量和较小的存储空间,实时实现了Ｇ．７２３．１建议及其附录Ａ的全部功能和选项,并通过了全套测试序列的检验,而且留出足够多的资源实现自适应回声抵消、调制解调等其它功能。     

基于SystemC和汇编级TA的嵌入式系统协同仿真方法

为解决软硬件协同仿真问题,提出了基于SystemC和汇编级TA(time annotation)的方法。SCP(source codeparser)将目标嵌入式软件的汇编源代码翻译为带有执行时间信息的汇编级软件模型,以此仿真目标处理器和软件的行为。将此种模型和SystemC相结合以协同仿真嵌入式系统可以在精确度和速度间取得合理折衷。实验结果表明:单处理器仿真器的速度可以超过目标处理器30倍以上,而包括12个处理器的模型的速度仍然与典型ISS(instruction setsimulator)相当。该方法是有效的嵌入式系统软硬件协同仿真方法。     

GI/G/1系统等待时间分布的数值近似法

求解排队系统的等待时间分布对于系统规划及性能分析具有重要意义 ,在排队系统 (GI/G/1)中这一问题通常难以得到显式的理论解。从该问题的 Wiener- Hopf积分方程出发 ,利用排队系统的固有特征将问题转化为一个线性方程组 ,并讨论了使用迭代法求解该方程组的收敛性和复杂度。文中给出了几种系统模型下的数值实验数据 ,并与已有方法进行了比较 ,结果表明 :该方法在不同模型、不同负载下均能给出精确的计算结果 ,实验中通过合理选择计算参数可将误差控制在 0 .0 5 %以内。该方法易于实现、计算效率高 ,具有较好的实用性。     

8 kbit/s 短延时语音编码算法——LD-ACELP

８ｋｂｉｔ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＡＣＥＬＰ，采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，利用语音的帧间相关性对线谱对参数采用了分裂式矢量量化技术，并采用高效的码本结构、码本搜索技术和增益矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较短的算法延时。ＬＤ－ＡＣＥＬＰ的帧长为１０ｍｓ，算法延时为１５ｍｓ。通过信噪比及人耳主观听觉实验等性能测试表明，该算法具有与国际电联１６ｋｂ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＣＥＬＰ（Ｇ．７２８）相当的语音合成质量。     

CORBA/SNMP网关上高效信息采集策略

信息采集是网络管理的一项重要职能。然而,CORBA/SNMP网关的传统方法存在着能动性差等效率低下的弊端。针对这一问题提出一种高效信息采集策略(EICP),详细阐述了其核心算法——预约竞争算法、截止期算法、自适应更新算法等。EICP通过动态地组织和管理被管对象信息树资源,根据统计意义上的访问频率进行自适应地更新和预读取,以截止期定界被管对象信息的有效性,来达到减少网络流量和缩短响应时间的目的。该文给出了相应的数学分析和仿真结果,从理论上对EICP的可行性和高效性予以验证。     

CORBA/SNMP网关上高效信息采集策略

信息采集是网络管理的一项重要职能。然而,CORBA/SNMP网关的传统方法存在着能动性差等效率低下的弊端。针对这一问题,提出一种高效信息采集策略(EICP),详细阐述了其核心算法——预约竞争算法、截止期算法、自适应更新算法等。EICP通过动态地组织和管理被管对象信息树资源,根据统计意义上的访问频率进行自适应地更新和预读取,以截止期定界被管对象信息的有效性,来达到减少网络流量和缩短响应时间的目的。给出了相应的数学分析和仿真结果,从理论上对EICP的可行性和高效性予以验证。     

高质量4kbit/s码速率语音编码算法研究

４ｋｂｉｔ／ｓ有限状态代数码激励线性预测语音编码算法ＦＳ－ＡＣＥＬＰ是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法。在线性预测（ＬＰ）参数量化上,利用了语音帧内和帧间的相关性,对线谱对（ＬＳＰ）参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率。在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,在保证合成语音质量的同时,有效地降低了运算量。对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量。对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度。经非正式听音测试,４ｋｂｉｔ／ｓＦＳ－ＡＣＥＬＰ的合成语音质量超过了北美８ｋｂｉｔ／ｓＶＳＥＬＰ,接近Ｇ．７２９８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ－ＡＣＥＬＰ,ＭＯＳ分约为３．９。