支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术

首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.     

采用纠缠私钥实现多方量子隐蔽通信

提出一种新的量子多方隐蔽通信方案,根据伪随机序列从共享纠缠密钥集中选择随机子集用于多方加密方案,利用量子信道噪声的掩盖将敏感信息伪随机旋转并伪装到量子纠错码中. 利用伪随机序列选择共享密钥子集补构造侦测子集,采用判断典型错误机制实现密钥的循环使用. 相比于其他隐蔽通信方案密钥消耗量大的缺点,该方案显著降低了密钥消耗,优化了共享密钥子集补判断典型错误的检测机制检测窃听的功能. 分析了抵抗特洛伊木马攻击的能力.     

多子群混合和声搜索算法

为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.     

构造宽间隔跳频码序列的两种算法之比较

为了对构造宽间隔跳频码序列的两种算法,即随机平移替代法和随机均匀转移替代法的性能进行有效的衡量和比较。首先对广义和狭义宽间隔跳频码序列进行了初步探讨,然后对两种算法分别进行了研究、分析、仿真和比较;最后得出结论：随机均匀转移替代法只能构造出广义宽间隔跳频码序列,其相关性性能稍好于随机平移替代法,但其均匀性性能较差,因而整体性能不如随机平移替代法;随机平移替代法可以构造狭义宽间隔跳频码序列,其性能比较理想,且易于实现,有较高的应用价值。     

译码转发协同通信网络自适应中继选择算法

为了优化译码转发协同通信网络的性能,提出一种自适应中继选择算法(ARS),并对系统中断概率和平均协同中继数进行分析.该算法在源节点到目的节点的直接传输失败时,目的节点对译码集中的中继节点按信道质量进行降序排列,依次选择序列中的中继节点参与协同,直到目的节点的瞬时接收信噪比不低于预置信噪比门限.仿真结果表明,ARS算法能够获得最优系统中断性能,有效减少平均协同中继数,从而提高带宽效率,降低系统开销.     

计算机数字通信数据的截取及通信协议的破译

介绍了一种截取计算机数字通信数据的硬件电路和软件程序以及破译通信协议的方法。     

TDM/TDMA 系统中继网络设计

对TDM／TDMA通信系统传输信号的特点及中继网络所须解决的难点问题进行了研究，提出了一种简单实用的解决方法，介绍了电路的组成及原理，分析了系统的性能。在须插入多级中继的时分多址通信系统中，该中继电路系统具有很好的实用性。     

数字微波140Mb/s、16QAM系统基带自适应均衡器

目前国内外广泛使用的数字微波140Mb/s、16OAM系统,由于选择性衰落造成的码间干扰,一般都采用基带自适应均衡器予以补偿。本文研究了基带横向均衡器和判决反馈均衡器在不同抽头个数时最小相位衰落和非最小相位衰落的均衡能力、并分析了定时相位偏差对均衡器的影响。     

一种实用远程异步通信方式的实现

异步通信是远距离数据传输的一种主要方式.本文叙述微机与STD总线控制机之间进行远程数据传输的实现方式,该方式经过实际应用证明是有效的和可靠的.     

基于CNN的MIMO-OFDM可见光通信接收机研究

限制可见光通信（VLC）系统传输性能的主要因素是发光二极管（LED）的有限带宽以及它的非线性效应导致的信号失真。多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）技术虽然可以提升系统容量、频谱效率,但由于OFDM技术较高的峰均功率比(PAPR),使得VLC系统受到更多的非线性损伤。针对以上问题,本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）的VLC接收机。该接收机通过对接收端失真信号和发射端原始信号的学习,能够实现MIMO-OFDM可见光系统的信号解调,有效提升系统对非线性失真的抑制能力并具有较低的复杂度。实验结果表明,与最小二乘法（LS）接收机相比,CNN接收机能有效补偿信号受到的线性和非线性失真以及不同用户间的信号串扰,平均误码率（BER）提升超过一个数量级,同时有效克服LED带宽受限问题,比特传输速率提升53%。