基于信息流累积的传感器节点分布密度控制算法

针对大规模无线传感器网络中的路由空洞问题设计了一种传感器节点非均匀部署机制:基于信息流累积的传感器节点分布密度控制算法.该算法根据网络中不同位置上节点需转发的信息流量,估算出网络中的能耗分布情况,并据此求出网络中不同位置上节点应有的部署密度.仿真结果表明,与按均匀分布策略进行布网的方法相比,本文提到的节点非均匀部署机制可使网络中各节点的能耗达到极好的均衡,从而有效避免网络中过早出现路由空洞问题,保证无线传感器网络的监测覆盖程度,加强网络的安全.     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

亚微米工艺流程研究

介绍了在中国华晶中央研究所１．０微米工艺线上所开发的亚微米（０．８μｍ）工艺流程，重点介绍了０．８μｍ器件结构、工艺流程图、关键工艺设计以及用此流程制造出的０．８μｍ器件的各项ＰＣＭ参数。     

云南上空700hPa等压面风能资源分布分析

对云南区域(97.5°～107.5°E,22.5°～30°N)从1948年1月至2009年12月的时间段内的700 hPanc风场和温度场月平均再分析资料进行了风速、风功率密度随时间变化的分析和风向的频率分布情况分析.结果发现:云南上空700 hPa平均风速风功率密度年际变化总体波动平稳,二者变化趋势一致.700 hPa上平均风速和风功率密度的月际变化显现出明显的月份特征:最大的月是2月,其次是3月,各月风速、风功率密度差异显著.各季度的风功率密度由大到小依次是:冬季,春季,秋季,夏季,其中冬季波动明显.以云南为中心的(10°～30°N,87.5°～117.5°E)范围内风功率密度图显示云南上空700 hPa风速、风功率密度也有其显著的空间分布特点:滇东南风速较大,风能功率密度大;滇北海拔高,风速小,风功率密度小.云南上空700 hPa风向特点显著:多为偏西偏南风,各季节各年度风向较为集中,并且频率较高的风向伴随较大的风速和风功率密度.     

双信道无线传感器网络移动代理路由算法

针对移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制问题,提出了一种移动代理联合优化路由算法(MACORA).首先利用双层图模型将双信道无线传感器网络中的信道变换问题转化成双层图中的路由问题,进而可将寻路业务和数据传输业务分别放在双层图的控制层和数据层中同步传输,然后将双层图的控制层和数据层融合成一个双层网络,并在这个双层网络中为每个业务实时选路,最后充分利用不同网络层间的空闲信道资源来减少移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制概率,达到降低网络堵塞率及数据包传递失误率2个目标.仿真结果表明,与动态传感器网络移动代理路由算法及无线传感器网络移动代理路由算法相比,MACORA算法能将数据包的传递成功率提高15%,并能有效降低网络的平均通信延迟.     

普通高校大学生课外体育活动现状及对策

采用文献资料、问卷调查、数理统计等研究方法,对重庆市普通高校大学生(非体育专业学生)课外体育活动现状进行了调查分析,针对实际情况提出对策。     

大学生终身体育意识培养初探

在理解终身体育含义的基础上,分析终身体育与高校体育的关系,对目前高校体育教学提出合理的建议.培养大学生终身体育意识,养成科学锻炼身体的良好习惯,使高校体育真正实现<全民健身计划纲要>提出的目标.     

欧亚积雪深度的时空分布特征分析

利用EOF分析、连续小波分析分别对欧亚大陆1979—2009年共30年秋冬季和春夏季积雪深度变化的时空分布特征进行了研究.结果表明:①对欧亚积雪深度进行EOF分析发现,1990年代前(后),秋冬季、春夏季欧亚大部分区域积雪深度呈现一致异常偏浅(深)的分布,且从高纬度到低纬度强度逐渐减弱;②积雪深度在1979―2009年表现出明显的年际和年代际变化特征,且具有显著的上升趋势;③小波分析发现欧亚秋冬、春夏季积雪深度均在20世纪80年代中期为准2 a的振荡周期,而在80年代后期到90年代初期为准5 a的振荡周期.不同的是整个90年代,春夏季积雪深度还存在准8 a的振荡周期.相比于秋冬季,春夏季欧亚积雪深度的时空分布更加复杂.