基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法研究

为了解决当前静态网络检测机制中存在链路抖动检出频率低,数据传输性能不高,且难以实现信道噪声擦除的不足,提出了一种基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法。首先,综合考虑静态网络接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)、链路质量指针(Link Quality Indicator,LQI)、信噪比(SIGNAL-NOISE RATIO,SNR)的特点,并结合静态网络节点的拓扑特性,通过移序方法,构建了基于频率漂移包络擦除方案的超参数捕捉方法,有效降低信道噪声对网络抖动性能的影响;随后,考虑到当前静态网络节点的数据流量分布不均匀的特性,基于链路相干协方差的方法,实现链路抖动二向度的误差消除,显著提升了网络抗噪性能,强化了数据传输过程中的误差控制。仿真实验表明,与高斯白噪声信道包络检测机制(Envelope Monitoring Mechanism in GaussWhiteNoiseChannel,E2W-GWNC机制)、拉普拉斯信源联合抖动检测机制(LaplasseSourceJointJitter Detection Mechanism,LS-2JD机制)相比,所提算法具有更高的网络数据传输能力,且有更好的链路抖动问题检出效果。     

一类新的染色问题

证明了全色极大团染色与边覆盖染色在特定条件下的等价性,并给出了复合图、笛卡尔乘积图的全色极大团色数.     

增强当代大学生德育课教学实效性的探索

德育课是大学生思想政治教育的主渠道与主阵地,因此应重视德育课教学的实效性。文章从教育观念、教学的方法、途径与手段等几个方面谈如何增强当代大学生德育课教学实效性。     

几类图的全色极大团染色

设G是一个简单图,其顶点集为V(G)而边集为E(G).图G的一个k-染色是指顶点集V(G)到色集{1,2,…,k}的一个映射.如果图G的一个点染色使G的每个极大团所有颜色均出现(这里不要求邻点染色不同),则称该染色为图G的全色极大团染色.而G的全色极大团色数是指能进行全色极大团染色的最大颜色数,记为χmaxcT(G).