重载下CSMA/CD总线性能分析

本文基于分时间片非坚持型CSMA/CD协议,提出了一种新的适合于重负载下评价CSMA/CD总线性能的数学模型.该模型合理地考虑了重载下各种新现象及影响总线性能的诸因素.实验研究结果表明,本文提出的模型较以前的评价模型更接近于实际系统.     

混合坐标系singer模型跟踪突发机动目标改进算法研究

针对混合坐标系下singer模型对跟踪弱机动目标初期误差出现跳变现象,且对突发机动跟踪自适应能力较差的情形,本文提出一种改进算法,通过引入渐消因子,实时调节一步预测协方差,以此调节滤波器增益,增强了滤波器跟踪突发机动目标的适应能力,同时改进了混合坐系下singer模型跟踪算法的精度.仿真结果表明,本文算法对突发机动自适应跟踪能力和弱机动目标跟踪精度都有提高     

一种基于模型概率修正的IMM目标跟踪算法

在IMM算法的基础上,提出了一种新的机动目标跟踪FIMM算法.该算法使用中值滤波对IMM算法模型更新概率进行平滑,再对其利用模糊推理系统进行实时修正,将修正后的概率作为最后输出的权值,让有用模型概率增大,减少了模型之间的竞争,提高跟踪精度.仿真实验表明,提出的FIMM算法显著提高了IMM算法的跟踪性能.     

分组交换网路由选择非平稳过渡过程的研究

对分组交换网非平稳过渡过程的路由选择问题进行了分析.从系统控制论的角度,在多业务流多链路网系统环境中建立了描述信息包从源端到目的端传输的全过程和网络节点分流过程的状态空间模型;根据李亚普诺夫系统稳定性理论,对多个传输链路的利用率函数G(·)和节点分流矩阵R~d的过渡过程特性进行了分析,推导了其稳定过渡条件,从一个新的侧面,提出了分组交换网路由选择协议设计中应注意的问题.     

基于动态流量矩阵的网络链路权值调整方法

对基于动态流量矩阵的流量均衡问题进行建模,以最小化最大链路利用率为目标分别建立了期望值模型和机会约束模型,并且采用基于流分析的方法计算链路的权值增量,使部分流不再经过利用率最大的链路.仿真实验结果表明:无论是针对期望值模型还是机会约束模型,在已知动态流量矩阵统计特性的情况下,基于流分析的链路权值调整方法都能在只改变利用率最大的链路的权值时,依然保证网络失效后流量基本均衡.     

一种新的Jerk模型高机动目标跟踪自适应算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF-C-Jerk.该算法利用“当前”模型的思想,将Ｊerk项假设成为非零均值过程,更切合目标机动实际过程,同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力.仿真结果表明,提出的STF-C-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能.     

局网服务器性能优化模型

提出了在平衡负载和非平衡负载两种工作环境下描述局同服务器稳态运转程度的数学模型;在给定的边界条件和对局网服务器几个典型软配置参量详细分析的基础上,提出了网络系统基本软开销应由各软配置参量间的比例关系和系统稳态运转程度的量化表示决定的论点;给出了优化模型的部分仿真曲线并对其数值特性进行讨论.     

离散事件网络系统并行摄动分析新方法

网络系统并行摄动分析方法，提出了网系统路由矩阵摄动耦合概念、并发系统事件概念和其相应的概率行为表达式；推导了路由矩阵摄动轨迹并行构造算式，据此建立了一般网络系统的并行摄动轨迹构造方法。仿真结构表明本方法从本质上改善了网络摄动轨迹构造的繁琐性，变网络一般摄动分析的Ｎ∶１为Ｎ·Ｍ∶１的资源节省问题（２≤Ｍ＜＋∞），明显提高了网络摄动分析及仿真效率     

多层前向神经网络的自适应遗传算法训练

提出了一种改进的自适应遗传算法ＩＡＧＡ,它利用 特点,采用前向自适应技术,实现对神经网络的有交工具实验表明,该算法优于ＢＰ算法,标准遗传算法ＢＧＡ和普通自适应遗传算法ＡＧＡ,网络训练质量和效率都有很大提高。     

用节点子树剪枝构造网络最短路径

人网络联结图的邻接矩阵出发，提出了在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络环境下直接构造网络最短主树的一种方法－－节点子树剪枝法，在无约束条件和有约束条件，给出Ｉｎｔｅｒｎｅｔ最短主树算法，该算法用于计算Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境下可扩展的ＩＰ路由表具有较高效率。