移动通信双基站工作时接收场强的计算及模拟

对开阔地在双基站设置时的场强分布进行了探讨和计算，计算结果与实测数据较好符合。并通过计算机模拟，得到了有关电磁波在自由空间的传播损耗，大地表面的反射系数及相位等特性参数。     

基于时分系统的无线自组织网络同步算法

在基于时分系统的无线自组织网络和蜂窝通信网络的融合研究中,全网时间同步算法是其中的难点问题。该文提出了一种基于时分信道结构的自组织网络全网时间同步算法,利用系统的部分特定时隙收集自组织网络的拓扑结构信息,选取部分节点构建网络的"近似最小连通域",通过连通域中的节点广播系统同步信息,以完成全网的时间同步。通过理论分析和数据仿真,该算法的系统同步时隙开销为16.7%;在典型网络条件下,在一次全网同步中的节点同步成功概率不低于95%;较其他算法具有低复杂度、高可靠性、高同步效率。     

协议工程的形式描述技术

本文讨论适应于协议工程的形式描述技术。文中以一个通信系统为例子,论述和分析了Petri网、LOTOS、关系表示法、Z表示法,以及面向对象Z等形式描述技术的形式描述风格及其特征。     

一类三层前向折线模糊神经网络的构造

为克服模糊数运算的复杂性引入了折线模糊数的概念,并应用其优良性质和折线模糊值函数的表示定理,通过插值神经网络的构造方法获得了一类三层前向折线模糊神经网络,证明了该折线模糊神经网络是连续折线模糊值函数的泛逼近器.     

血浆絮状物无损检测系统设计

检测血浆中是否含有絮状物是保证输血安全的重要措施。针对絮状物人工检测法的缺点,设计基于机器视觉技术和神经网络的血浆絮状物无损检测系统,并对系统设计的关键技术进行研究。基于MATLAB平台设计系统软件以实现图像采集,并采用剪切、反色、中值滤波、灰度切割对图像进行预处理;采用fisher判别方法,结合迭代阈值分割法和标注矩阵连通区域选择法,消除气泡干扰,提取絮状物。系统通过基于BP神经网络建立的识别模型,完成血浆絮状物的判别。临床对比实验结果表明,系统能有效地检测出血浆中是否含有絮状物,具有较好的检测重复性和准确性。每袋样品从图像采集、处理到最终给出检测结果的时间不超过1 min。     

我国移动通信量差异的人口学分析

引人了地理迁移关系模型和社会网络人类动力学模型,将前一个模型中的“1个原型网络系统和2个变形网络系统”转换为演变过程的原始状态、迁移及适应3个阶段,将后一个模型中的“社会网络的典型特征——较高的集聚和较短的平均路径”分解为2个类型(非群体类型和群体类型),作为我国移动通信量人口学分析的研究方法.构建了我国各省的包括3个人口迁移指标、4个人口技术构成指标在内的人口学数据系统,针对3个重要的移动通信指标,分别解释人口学要素与移动通信量的内在联系.研究发现:1)应用地理迁移关系模型可以较好地描述不同演变阶段人口迁移对移动通信使用的影响,这种影响是通过保持原有链接、构建产生新链接而完成的;2)应用社会网络人类动力学模型可以较好地描述人口技术构成因素对移动通信使用的影响.     

基于动态搜索区域的无线传感器网络小世界特性构建方案

为了减少无线传感器网络节点的能量消耗,以延长无线传感器网络的寿命,首先研究了如何通过在无线传感器网络中构建小世界特性以延长其网络寿命,并着重分析了DAS(directedangulation tow ards the sink)方案.然后针对DAS方案中临近sink节点区域内的节点能量过快消耗的问题,提出了一种在无线传感器网络中构建小世界特性的新方案——菱形区域方案.该方案根据sensor节点到sink节点距离的大小,动态地改变菱形捷径端点搜索区域的大小,达到构建小世界特性并增强网络抗毁性的目的.理论证明了菱形区域方案在一定条件下较DAS方案既节省能量又能延长网络的寿命.     

警报传播过程建模及影响因素

为了研究警报在社会关系网络环境中的传播特征及影响因素,基于多主体建模软件Repast仿真平台,以复杂系统和复杂网络理论为指导,在ER随机网络和WS小世界网络模型的基础上建立了警报的传播模型.对社会关系网络结构和信息源节点规则进行不同设置,通过对模拟结果的研究发现具有高聚类系数的网络结构和信息源选择高连接度的节点时,警报通知的传播效率明显提高.     

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴合法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.     

基于神经网络的模糊关系方程极小解求解算法

利用神经网络求解有限论域上模糊关系方程的极小解,将未知的模糊关系作为神经网络的权重参数进行学习,并设计了相应的网络训练算法Ⅰ.证明了该训练算法将收敛到模糊关系方程的极小解,并通过2个数值实例来验证算法的有效性.