弱可逆有限自动机分解的一个结果

研究弱可逆有限自动机的分解可以为分析有限自动机公开钥密码体制的安全性提供一种重要途径。从输出权的角度讨论了一般的延迟r步弱可逆有限自动机M的分解问题,得到了它可以分解出k0（k0≤r）阶延迟元的一个充要条件,即M可以分解成延迟r-k0步弱可逆有限自动机和k0阶延迟元当且仅当M的所有状态的长k0输出权为1。     

基于有向网络的人物信息诱发脑电信号特征

基于熟人和陌生人的视听觉信息,通过记录对应的脑电信号,对大脑在熟人和陌生人信息刺激下的认知机制展开研究.首先,通过记录被试在视听刺激下的脑电信号,得到对应不同刺激下的事件相关脑电位.通过计算不同导联间的相位传递熵构建有向功能网络,最后对重点网络参数进行分析.结果表明,相比陌生人信息诱发的有向网络,熟人信息诱发网络中关键节点的作用加强,网络聚集能力增强;熟人信息诱发网络的连接更加趋向于全脑化,不同脑区间的信息交换加强,整个网络结构更有利于完成对熟人信息的识别.     

一种用于信息隐蔽传输的高效DTN路由算法

作为一种间歇性连接的网络,延迟容忍网络(DTN)中的消息通过节点间的机会性相遇完成投递,这种多跳、随机的传递方式使得消息难以被追踪,因此DTN非常适合实现信息的隐蔽传输.然而在DTN中节点之间的连接频繁断开限制了传输效率,且现有的DTN路由并未针对隐蔽传输的安全性进行相关研究.为保证隐蔽传输的通信质量和安全性,提出一种路由算法,首先利用节点的静态社会特征和实时相遇情况设计一种高效的消息转发策略以提高消息的投递效率;其次考虑到过多的消息副本在增加投递概率的同时也会增加暴露的风险,根据网络连通情况对副本数进行了动态设置.最后,将提出的算法与DTN经典算法进行仿真对比,结果显示本算法能够提高DTN的消息投递率,减少网络开销,同时提高消息的安全性.     

延迟Gompertz模型的数值分支和混合控制

为了研究物种的稳定性问题,要求缩小或者扩大生物系统的稳定区域,通过混合控制欧拉法研究了一个时滞Gompertz模型,运用状态反馈和参数扰动控制得到了Neimark-Sacker分支的理想结果。根据Hopf分支理论得到了连续系统平衡点的稳定性,通过混合控制欧拉算法得到了离散系统在要求的分支点所产生的Neimark-Sacker分支,利用中心流形定理和正规形方法,给出了确定分支周期解的分支方向与稳定性的计算公式。采用数值模拟验证了所得结果的正确性。研究结果表明,对于延迟Gompertz模型系统,如果选择合适的控制参数,就能够使分支点提前或者延迟。研究方法在理论和数值模拟方面都得到了良好的预期结果,为解决相关的控制问题提供了新的方法,对其他领域的控制问题研究具有一定的借鉴意义。     

光接入网中低延迟高能效动态带宽分配算法研究

巨大的能源消耗以及高延迟已经成为阻碍无源光网络进一步发展的主要困难.为了解决这个问题,绿色动态带宽分配算法最近被广泛地研究.然而,这些所提出来的方案并不能在降低能耗的同时满足低延迟的要求.在本文中,一个高能效低延迟的动态带宽分配方案被提出,称之为"组合配对动态带宽分配算法"(Pair-Wise Combination,PWC).本文所提出的PWC动态带宽分配算法能够动态地改变轮询次序,以压缩周期长度,提高了延迟性能.不仅如此,该方案在同时考虑了上、下行数据传输的情况下,还能提高无源光网络的能耗效率.仿真结果表明,该方案能够极大地降低能耗,同时还能有效地降低业务延迟.仿真结果表明,在光网络单元的个数为16,上行网络负载为0.3时,PWC方案下的上行延迟为1.18ms,节能效率为91.1%;而与之对比的ECS能耗节约方案的上行延迟为2.33ms,节能效率为89%.提出的PWC方案优于已有的ECS节能方案.     

基于高斯学习多峰延迟粒子群优化算法

为克服粒子群在解决多峰函数复杂问题时存在收敛速度慢和极易陷入局部最优值的缺点,提出了一种基于高斯学习多峰延迟粒子群混合算法。首先引入改进的高斯学习提高算法的收敛速度,然后在此基础上,针对4 种进化状态在算法中引入延迟因子避免局部最优问题。通过对6 个单峰多峰测试函数进行仿真实验,验证了GLPSO( Gaussian Learning PSO) 算法具有更好的收敛速度,同时验证了GLMDPSO( Gaussian Learning Multimodal Delayed PSO) 算法在处理多峰函数复杂问题时具备更好的全局搜寻能力。因此,改进算法在解决多峰函数寻优问题时可有效跳出停滞状态,提高收敛速度并具有较好的寻优能力。     

无线传感器网络中的数据融合应用研究

针对无线传感器网络中存在多对一的数据流,能量受限和冗余的低速数据等问题,提出以数据为中心的技术来实现网内数据融合从而达到高效能的数据分发,同时分析最佳化和次最佳化数据融合模型的性能及影响这些性能的因素,并着重分析使用数据融合得到的能量节省及其对鲁棒性和延迟的影响,体现数据融合在大范围的运作场景中的优越性能。     

球冠形辐射器远场指向特性的相控改进

球冠形辐射器是海底声学成像系统的重要组成部分,在海底参数反演系统中亦有重要应用．传统球冠形辐射器远场指向性函数往往在极轴附近出现较大波动,使得对接收到的反射波进行处理以便对海底地貌进行精确成像或对海底参数进行反演变得复杂．文中提出将球冠形辐射器分割成若干环及一相对较小球冠,并适当控制各部分的相位延迟,从而实现指向性函数在极轴附近波动的减弱．     

基于多速率采样系统的网络预测控制算法

针对网络控制系统（NCS）中存在的网络延迟和数据丢包问题,利用提升技术,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出了一种基于多速率采样系统的网络预测控制算法．仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,不仅提高了网络资源利用率,且能保证闭环网络控制系统是渐近稳定的．     

光纤Bragg光栅的慢光特性

运用数值计算的方法研究了光栅长度和调制深度对光纤Bragg光栅慢光的影响,并重点分析了优化后的慢光特性。结果表明：随着光栅长度和调制深度的增大,光纤Bragg光栅的慢光群时延量不断增大,增长的幅度也在逐渐增大;且一定带宽的谐振峰两边的旁瓣加强;同时谱底趋向平坦。调制深度的增大使其慢光峰值波长产生红移,短波长处的慢光群时延量往相反方向增大,且慢光谱的谱宽也增大。优化参数后得到了群速度为c/98的慢光,且慢光谱中心频率的右侧边带产生了很大的振动。这些规律可为设计新型的慢光延迟器件提供理论参考。