基于OPC的实时数据集成系统设计

针对目前数据集成系统中集成能力、可操作性和可扩展能力存在的问题,研究了工业自动化中数据集成的关键技术,提出一个基于OPC和消息中间件的实时数据集成方案,在此基础上进行了集成平台的实现,结果显示该系统能够提高数据集成的质量和效率.     

基于安全分析的高速公路可变情报板选址方法

为提高高速公路交通安全水平,有效利用先进的智能交通设施,分析高速公路可变情报板安全问题和布局策略,建立可变情报板与事件发生点的前置距离模型,提出系统性的可变情报板选址方法.方法综合考虑了特殊路段与事件发生点的安全影响,建立的可变情报板前置距离模型应用元胞传输模型,以相邻元胞速度协调性好为目标,最优化前置距离.最后,以福建省某条高速公路交通事件发生区为算例,算出可变情报板前置距离为268m.计算结果表明,所提出的可变情报板前置距离模型与选址方法有利于可变情报板的合理布局.     

基于短消息OTA平台的通用性

基于短消息的移动增值业务正在成为移动运营商业务收入的增长点,相关人员在这个领域已取得了丰硕的成果,但如何充分利用现有的设备及资源一直是各移动运营商、设备提供商、服务提供商积极思考的问题.在研究STK(SIM Application Toolkit)卡空中(OTA:Over The Air)下载技术基本原理以及组网结构和功能体系的基础上,给出了一种适合于现有通讯网络、基于短消息平台的STK业务空中下载技术的通用性解决方案,从而解决了中国联通各厂商平台和OTA卡的不兼容问题.该方案已被中国联通在四川和河南两省作为试点进行试商用,发卡量10余万张,并取得了较好的效果.     

专网中移动邮件推送系统的研究与实现

提出目前专网中信息化建设的现状和需求,采用无线推送技术,研究并设计移动邮件推送系统,将专网内信息系统与移动邮件推送业务相结合,使用户通过移动终端获取专网内各部门的最新信息.根据专用网内用户的特点及对移动邮件推送业务需求,建立具有四层结构的系统模型,选择适合的网络协议、业务实现方式等;结合无线网络的结构及企业信息系统特点,详细分析并阐述专网中移动邮件推送系统整体架构设计方案,完成服务器端与移动终端软件设计方案,设计后台数据管理系统.采用J2EE为开发平台,实现专用移动邮件推送系统服务器端的开发,实现企业信息的获取、信息格式转换、信息推送功能;采用J2ME开发模拟终端软件,实现模拟终端接收邮件并显示邮件内容及附件功能;采用SQL Server2000数据库实现移动邮件推系统后台数据管理系统.最后,对系统功能进行测试.     

综合计费管理系统的在线式数据采集

针对目前通信网中计费数据的采集采用磁带脱机方式所面临的问题,以在线式数据采集为核心,提出一套完整的解决方案。系统以ＭＴＥ９５０磁带仿真设备为数据采集终端,数据通过Ｘ２５公用分组交换网（ＰＤＮ）传输到计费中心。应用软件采用客户机／服务器结构,可运行于ＤＯＳ、Ｗｉｎｄｏｗｓ及ＵＮＩＸ操作系统。     

一种高效的Ad Hoc网络AODV改进路由协议

基于Ad Hoc网络收发共享信道时分分配的无线传输机理，充分利用网络原有各类业务和管理传输中的路由信息，提出了基于Hello消息机制的AODV改进路由协议，其将Hello消息机制的功能扩展到所有数据业务和控制消息的传输过程中．经仿真研究分析表明，该协议不仅保持了路由发现的性能，且显著提高了协议效率．     

垃圾短信过滤方法的研究

提出了一种基于接收终端信息过滤系统的设计方法和具体算法。为最终产品化提供技术理论支持。     

网络控制系统中任务与信息的优化调度

为了提高网络控制系统性能,解决网络控制系统中信息和任务相互约束的问题,设计了同时调度网络控制系统中任务与信息的算法.采用遗传算法优化调度序列,减小系统采样周期和端端延时,优化了系统整体性能.最终形成同步异构系统一个周期内的调度表,确定了系统每个子任务的执行时间和占用资源,解决了不同控制回路资源冲突问题和相同控制回路任务与信息执行顺序的约束问题,并且保证了每个子任务的实时性.仿真表明该算法是有效的.     

高速路网可变信息标志诱导的最优开关控制设计

针对高速路网中诱导策略的设计,以可变信息标志(Variable Message Signs, VMS)的开关切换为控制手段,把交通诱导归纳为一类最优开关控制命题.通过元胞传输模型建立实际路网模型,利用遗传算法求解,给出了一种VMS诱导策略的最优设计方法.仿真结果表明,设计给出的VMS控制律可以提高路网通行能力,缓解局部拥堵.特别是对路网流量分布不均衡的情况效果较好,路网总耗费时间可降低32.39%.     

基于广义近似消息传递的快速DOA估计方法

针对稀疏恢复类波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法中计算复杂度高的问题, 提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing, GAMP)方法的稀疏贝叶斯学习算法。该算法在现有双基地无源雷达系统模型基础上, 构建了多快拍下的GAMP信号统计模型, 将高维联合后验概率密度的计算简化为标量运算, 提高了算法的计算效率。对于离网目标, 利用梯度下降方法推导了角度空间网格更新策略, 进一步提高了角度估计的精度。仿真结果表明, 该算法在有限快拍、低信噪比情况下, 估计精度较高, 计算复杂度较低, 适用于实时性要求高的应用场景。