IEEE802.11 MAC层协议栈的均衡多线程实现方法

IEEE802.11标准中的媒体接入控制层(MAC)协议栈由包含22个子模块的有限状态机组成.在嵌入式系统的基础上实现802.11MAC层协议栈时,可以有多线程和单线程的设计方法,但它们都难以达到效率均衡的效果.这里提出的均衡多线程的设计方法,兼顾了系统效率和可实现性的要求,获得了良好的效果.仿真实验结果验证了此方法的高效性.     

微波协同臭氧/分子筛催化降解水中微量的硝基苯

以硝基苯为目标反应物,对臭氧/分子筛氧化和单独臭氧氧化去除水中微量有机污染物的效果进行了比较.发现与单独的臭氧化相比,臭氧/分子筛氧化工艺可以提高水中硝基苯的降解效果.在该实验条件下,单独臭氧氧化和臭氧/分子筛氧化对硝基苯的去除率都随着温度的升高而增加,随着pH值的升高越来越大;此外还考察了微波对臭氧/分子筛体系降解水中微量硝基苯的作用,结果表明微波具有明显协同臭氧/分子筛体系催化降解硝基苯的作用,其协同作用机制可能是促进了羟基自由基的生成.     

基于隐藏马尔可夫模型的干扰抑制技术

研究了DS(direct sequence)扩频系统中基于隐藏马尔可夫模型HMM(hide Markov models)的干扰抑制技术，简要引述了算法原理，着重给出了该算法的改进方案和在具体干扰条件下的系统性能仿真。研究表明，该算法由于能够对干扰信号进行准确估计，因而减小了对有用信号的损伤，可以获得更好的抗干扰性能。通过减小复杂度的措施，可以用于实际系统，这对于应用DS扩频系统的短波通信和卫星通信，增强抗干扰能力具有重要意义。     

基于OPS技术的公交车辆信息管理系统 

公交车辆的动态监控管理是公交公司的管理核心，但一直没有物美价廉的方案，因此提出了一种采用新技术的里程表定位系统而设计的公交车辆信息管理系统。重点介绍了OPS技术和该公交车辆信息管理系统的实现框架。该系统为公交公司提供了及时可靠的公交信息，提高了管理效率，也为市民提供了及时准确的路况信息。      

微波法处理高浓度有机废水可行性实验

通过改变微波功率、进水流量和做空白实验、稳定实验等实验方法验证了微波法处理高浓度有机废水的可行性及可靠性.实验研究结果表明,利用微波的加热特性,对高浓度有机废水的处理有明显的效果,但能耗的因素不可忽略,其成本也比较高,工艺条件还应该作进一步的改善,但该技术在环境保护领域具有广泛的应用前景.     

基于多小波变换的CDMA数字水印研究

在多小波变换和图像多小波视觉掩蔽模型基础上，在保证水印鲁棒性的前提下，为达到增大水印容量的目的，提出了一种新颖的基于多小波变换的码分多址(COMA)数字水印方案。试验结果表明，所提出的算法是既具有较高的嵌入容量，又具有较强的鲁棒性。     

面向客运车站环境监测的WSN覆盖策略

客运车站环境的监测对于保障车站安全运营和为旅客提供舒适出行具有重大意义.基于无线传感器网络(WSN)的客运车站环境监测全覆盖策略,依据被监测区域中已部署的传感器节点对区域进行Voronoi划分,计算Voronoi图中三角形的覆盖比,提出基于Voronoi三角形覆盖比的全覆盖算法,该算法通过逐个添加新的传感器节点修复覆盖空洞.仿真结果表明:所提算法在实现监测区域全覆盖的同时能够有效减小由于大量部署传感器节点所造成的覆盖冗余.     

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.     

立即可解网络编码应用于无线网络重传中的时延分析

立即可解网络编码(instantly decodable network coding,IDNC)分为狭义立即可解网络编码(strict IDNC,S-IDNC)和广义立即可解网络编码(generalized IDNC,G-IDNC).分析了S-IDNC和G-IDNC的特点,并对这2种思想应用于重传的时延性能做了对比分析.以最小化解码时延为目标提出基于S-IDNC和基于G-IDNC权重顶点搜索算法,实验对比分析了所提算法和已有典型算法性能,验证了所提算法的有效性,并归纳了S-IDNC和G-IDNC的时延特征差异.实验结果表明,基于S-IDNC的重传算法使得信宿节点的时延大小分布较为聚集,而基于G-IDNC的重传算法时延大小分布更为分散,G-IDNC时延均值优于S-IDNC,而S-IDNC系统完成时延优于G-IDNC.     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。