高中频CPM数字接收机设计

本文给出了一种适用于软件无线电的突发模式非相干二进制CPM接收机。该接收机采用前馈结构,利用FFT算法对前导进行捕获和分析,可以快速实现载波频偏和符号定时误差的联合估计,采用多符号检测算法来对CPM信号实现解调。通过仿真和对硬件的需求分析验证了本接收机可以有效检测信号的到来,快速实现载波和符号的联合同步,且比传统接收机具有更低的误码率。相对较低的硬件复杂度也使得接收机容易在FPGA上实现。     

纵向磁场沉积态(F/SiO_2)_3/Ag/(SiO_2/F)_3多层复合结构膜的巨磁阻抗效应

采用射频溅射法分别在零磁场和72kA/m的纵向静磁场下,制备了结构为(F/SiO2)3/Ag/(SiO2/F)3(F=Fe71.5Cu1Cr2.5V4Si12B9)的多层复合膜.研究了沉积态样品的软磁特性和巨磁阻抗(GMI)效应.结果表明,在无磁场沉积态样品中未探测到GMI效应.在沉积过程中加纵向磁场明显优化了材料的软磁性能,从而获得显著的GMI效应.在6.81MHz的频率下,最大纵向和横向GMI比分别高达45%和44%.同时还分析了磁阻抗比、磁电阻比、磁电抗比和有效磁导率比随频率变化的行为,发现磁场沉积态样品的纵向和横向GMI效应随频率变化的频谱曲线几乎重合.阻抗在低频下主要是巨磁电感效应.当频率f>9MHz时,磁电抗比变为负值,即电抗的性质从电感性变成了电容性.     

自然光照条件下可再生的微生物燃料电池阴极体系

本文中采用多碘离子(I3-)为阴极电子受体,利用碘离子(I-)可以在太阳光照条件下跟氧气生成多碘离子的特性,提出并构建了可利用太阳光进行循环再生的微生物燃料电池阴极体系;并在太阳光照条件下对多碘离子的再生特性及其再生特性对电池性能的影响进行了实验研究.结果表明,多碘离子做阴极电子受体时的微生物燃料电池的性能要明显高于铁氰酸钾(K3[Fe(CN)6])为电子受体时的性能;并且在太阳光照条件下,多碘离子可以利用太阳能快速循环再生,是一种较合适的微生物燃料电池阴极受体.同时实验发现多碘离子浓度对微生物燃料电池性能有很大影响,在本实验条件下,多碘离子浓度越高,微生物燃料电池性能越好;并且通过线性扫描实验可知,在自然光照条件下,多碘离子向阴极表面的扩散是影响微生物燃料电池性能的主要因素.     

变量施肥决策的多目标优化模型与算法

变量决策模型和优化算法是精准农业变量作业处方生成的核心环节.文中建立了一个综合考虑作物产量、质量、能源消耗、环境影响等多个指标的变量施肥多目标优化模型,提出了一种求解此类问题的高效禁忌搜索算法,从产量最大化的初始施肥方案出发,基于最近可行解的概念进行邻域搜索,并按照质量优先的策略不断寻找和更新解集,最后得到一组非支配意义下的优化施肥方案,以提高精准农业变量施肥的决策支持能力和水平.通过对江西宜春地区油茶树变量施肥问题的案例研究,验证了模型和算法的有效性和实用性.     

多分支水平井技术提高煤层透气性机理分析及数值模拟

本文研究了煤层瓦斯解吸-扩散-渗流的运移规律;分析了多分支水平井技术的增透机理：增大瓦斯解吸影响面积,沟通煤层裂隙并促进裂隙发育,降低瓦斯流动阻力。以山西晋城煤层气田为例,通过分支井产量模型研究分析得出分支数目和分支段长对产能的影响关系：分支井数目越大,抽采效果越好;分支井长度越长,抽采效果越好。     

离散多参数分数Fourier变换

分数Fourier变换是传统Fourier变换的推广,在光学、信号处理、信息安全等许多研究领域都有广泛的应用,而简明有效的离散化数值计算方法是其得以广泛应用的关键.多参数分数Fourier变换(MPFRFT)是分数Fourier变换的一种广义形式,包含已知的分数Fourier变换作为特例,可为分数Fourier变换的理论研究和应用提供便利.文中详细阐述离散多参数分数Fourier变换(DMPFRFT)的定义和离散化计算方法,并给出二维多参数分数Fourier变换(2D-MPFRFT)和二维离散多参数分数Fourier变换(2D-DMPFRFT)等概念.最后作为应用,提出一种基于2D-DMPFRFT的数据图像加密方法,数值仿真结果验证了所提出加密方法的有效性和安全性.     

基于自主运动状态估计及信息交互的多移动机器人协作定位

主要研究了未知动态环境中多移动机器人利用环境信息交互完成协作定位的问题.考虑移动机器人自身运行状态对协作定位的影响,提出基于自主运动状态估计的协作定位周期自适应选择算法.为避免机器人相互直接观测需要配备特定标识的局限,并充分利用处于同一场景中多机器人观测信息的可交互性,论文提出基于MbICP算法的多机器人观测信息交互方法,同时利用扩展Kalman滤波实现多机器人变速运行中的协作定位.通过应用于Pioneer3-DX机器人平台所获得的协作定位实验结果及数据分析,验证了所提方法的有效性和实用性.     

基于多活性代理的分布式入侵检测系统构建分析研究

针对应用了移动代理技术的分布式入侵检测系统在代理安全性和稳定性方面所存在的问题,本文在基于多活性代理复杂信息系统研究方法的指导下,提出了一种新的分布式入侵检测系统结构,即基于多活性代理的分布式入侵检测系统(DIDS-MLA).该系统将传统分布式入侵检测系统的两层结构扩展为三层结构,通过增加的一层结构对系统中各个检测代理活性状态值进行监测,使系统能够在多活性代理协商协调机理的指导下,根据代理活性状态值的变化来调整各代理的工作,从而达到保护系统中代理安全性以及维护系统检测稳定性的目的.在之前的研究工作中,我们仅仅对活性代理进行了定性分析,本文中则进一步提出了一种在分布式入侵检测环境下定量分析代理活性的方法,并在此基础上给出了系统中活性代理的实现思路.最后通过对系统工作流程以及对分布式拒绝服务攻击的检测效果进行分析之后,我们可以看出,本文所设计的DIDS-MLA系统在安全性和稳定性方面比传统分布式入侵检测系统(DIDS)以及基于移动代理的DIDS系统有明显改善,能够在强对抗环境下保证系统检测工作的正常运行.     

基于MDA机制的跨洋航空网时隙分配方法

考虑到飞机跨洋飞行的限制性条件,提出了一种改进的多单元双向拍卖机制来满足跨洋航空主干网的时隙分配的需要。该机制将VCG双向拍卖和传统的多单元双向拍卖进行结合和改进,并从激励相容、预算平衡、个人理性和机制效率等方面证明了该双向拍卖机制的性质。最后的仿真结果表明,该双向拍卖机制具有较高的效率。     

P_MOEA：一种多目标决策辅助遗传算法用于服务组合QoS优化

在服务组合场景下,SLA约束下的服务组合优选是实现服务质量管理的重要基础之一．服务组合优选既是一个组合优化问题同时也是多目标决策问题,需要高效的算法以支持大规模的候选组合方案集合,同时也需要有效的评价模型来明确定义候选方案的优劣程度,从而为决策者提供支持．现有的服务组合优选方法多基于两种模型定义其优化目标：线性效用函数和Pareto最优．前者需要量化权重配置以定义效用函数,但是对于用户来说精确的量化权重配置是一个非常困难的任务,特别是在涉及到的QoS维度较多时;后者无需权重配置,将Pareto最优的skyline集合作为优化结果返回给用户,然而skyline集合的规模是不可控的,最优结果集的规模会随着问题的规模增大而显著增大,过大的最优结果集显然难以为决策者提供有效参考,针对上述传统方法的不足,在本文中,我们将PROMETHEE方法弓I入服务组合优选问题,结合Pareto和PROMETHEE两种评价模型,将skyline集合基础上的Top—kPROMETHEE最优方案作为优化目标,提出并实现了一个高效的遗传算法：P—MOEA．算法可以针对大规模问题,高效地返回Top—kPROMETHEE最优组合方案集合,从而为进一步的决策提供有效的参考．我们实验验证了算法的效率和有效性．