MPEG-21数字项适配技术研究

研究了MPEG-21数字项适配DlA（Digital Item Adaptation）框架及媒体格式独立（format-independent）的资源适配机制，结合H.264／AVC视频感知运动能量模型PME（Perceived Motion Energy），提出了一套基于MPEG-21 DIA的H.264／AVC视频适配模型和系统，并设计了多媒体资源适配引擎，提出了相应的资源适配决策算法，即在满足网络可用带宽的约束条件下，丢弃低感知质量层的视频帧，而尽可能多地保留高感知质量层的视频帧．实验结果表明，大部分测试视频序列在丢帧率平均达到50％～60％的时候，其用户主观感受质量评分仍可以达到可接受的程度（一般），而视频传输速率平均有24％的减少．该系统不仅保证了视频适配后较高的用户视觉主观感知质量，而且实现了独立于媒体编码格式的视频适配机制，提高了多媒体适配系统的灵活性和可扩展性．     

基于局部投影方法的混沌信号去噪

提出一种以Takens嵌入定理和影子定理为理论依据的对混沌信号较有效的去噪方法，该方法先根据Takens嵌入定理将待处理的含噪时间序列嵌入到合适的相空间M'中，由于混有噪声，相空间中的点将偏离真实动力学系统嵌入的流形M，去噪的目的就是估计M的位置，并将偏离M的点移近它。从而更新原时间序列。实验比较了局部投影去噪方法和小波函数方法的去噪效果，结果表明本文的方法对混沌信号的去噪很有效，且比单纯利用小波函数去噪的效果更好。     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法．该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练．神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生．实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法     

激光水下目标探测中混沌背景信号重构的研究

对激光水下目标探测中混沌背景信号的重构问题进行了研究．讨论了混沌时间序列的动态特性，并实际计算了激光水下目标探测中混沌背景信号的时延、混沌维数等有关特征参量．在阐述神经网络重构时间序列模型机理的基础上，提出用神经网络局部预测法重构水下目标探测中混沌背景信号，最后在成功地重构出混沌背景信号的条件下，利用预测误差检测到水下目标探测中的有用弱信号．实验结果表明这种方法是比较有效的．     

基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法（ＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＰＤＡ）．即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法（ＩＧＲＭ）及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。     

WLAN流媒体传输速率控制

针对IEEE 802.11的链路层重传机制和分包策略的不足,研究了基于重传时延最小约束的传输层包长调整策略,提出一种适合于无线局域网(WLAN)流媒体传输的可变包长TCP友好速率控制机制(VPTFRC).与其他方案不同,该机制进一步考查了无线包错误率对包长调整和速率控制的影响.仿真试验结果验证了采用该方法可获得优于TFRC的有效吞吐量、传输延时及抖动等指标,其中,帧传输时延、时延抖动和丢包率的最大改善程度分别可达58%,42%和85%.     

火灾自动探测的复合偏置滤波算法

提出了火灾探测的单信号偏置滤波算法和处理多传感器或复合传感器信号的复合偏置滤波算法,它可以应用单个火灾信号或综合两种信号特征计算信号超过预定门限的持续时间,有效地克服了干扰信号的影响,提高了火灾探测灵敏度和抗干扰性能．     

无线mesh网络中学习资源的最优复制策略

以移动学习中的课件点播为应用背景,提出了以连接代价最小的学习资源复制策略,将选择的最优资源预先复制到无线mesh网络(WMNs)中的骨干节点上,当学习者需要某一资源时,可通过Peer-to-Peer(P2P)方式,从最近的节点中获得所需学习资源,从而提高用户的连接速度和播放质量,同时缓解WMNs中网关节点的负载压力.针对所求问题是一个特殊的多维0-1背包问题,提出了一种改进的分布式遗传算法对问题进行了求解.仿真结果说明了改进算法的优越性.     

一种改进的最小代价网络编码算法

分析了网络编码内在特性,指出网络编码区别于传统多播并提升多播传输性能的根本原因在于网络中存在被不同传输路径所重用的关键链路.通过在构建网络编码多播的传输路径时形成较少的关键链路,提出了一种基于关键链路的最小代价网络编码算法.该算法是在最大流算法的基础上加以改进的,并结合了网络增广链和最小截集的性质,是一种有效的最小代价网络编码算法.基于随机网络的仿真实验证明,在实现多播理论容量的前提下,该算法能有效降低网络编码的代价.     

差分服务网络中基于仿真的确保服务质量研究

通过仿真实验探讨RIO参数设置对确保服务质量的影响．实验结果表明，合理设置RIO的门限值和配置方式可以提高网络的公平性，改善确保服务的性能．