包络代数U(sl2(K))上单模张量积的零化理想

利用单李代数(sl2(K))的包络代数U(sl2(K))的理想及素理想的生成子刻划，得出了任一有限维单U-模的零化理想的生成子。根据Clebsch-Gordan公式，给出有限维单U模的若干次张量积的零化理想的生成子描述。     

近距离红外无线数据通信技术研究

无线电通信技术得到了前所未有的发展，而红外无线数据通信相对于无线电数据通信具有低功耗、低价格、低电磁干扰、高保密性等优点，目前发展迅猛，尤其在近距离无线数据通信中得到了广泛的应用．随着编码调制技术的发展，红外无线数据通信的数据速率越来越高，成为许多移动设备、室内办公设备以及手持设备无线数据通信的一个重要途径．本介绍了红外数据通信的原理，分析了红外数据通信技术中关于收发器、控制器、通信协议等关键环节的技术现状，总结了红外数据通信技术的研究进展，并对红外无线通信技术的工程应用前景进行了展望。     

计算机之间的无线数据传输

采用了最新的长波收发模块T630／T631进行计算机之间的串行数据通信，具有抗干扰性能好，穿透能力强，传输距离远等特点，尤其适合不同房间计算机之间的短距离数据通信。     

高性能密码服务器的并行数据处理

随着大型电子商务和电子政务系统中客户数量的增多,主机端密码系统的性能成为提供安全服务的限制因素。提出了一种基于可编程密码模块的密码服务器体系结构。通过在模块中使用密码算法代理抽象密码芯片运算资源,管理机可以调度系统计算资源支持多模块内多密码芯片间的并行密码运算。在IBMService345和SJW系列PCI密码卡上,设计实现了基于算法代理间并行运算的高性能密码服务器。测试结果显示:用20个SSX04模幂运算芯片间并行签名(1024 bitRSA)速率达到1100次/s;用10个对称密码算法芯片并行加密(ECB模式),系统吞吐率达到312.6Mbps。     

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.     

基于LIN总线车灯控制系统的研制

于Local Interconnect Network(LIN)汽车总线技术, 在DP-51H单片机数据通信综合仿真实验仪上提供一个实现LIN-bus通讯网络软硬件调试/ 仿真的环境, 综合考虑汽车在特殊环境下的工作性能, 研制了基于LIN协议的汽车车灯控制 系统. 该系统根据LIN协议开发设计了智能化主节点和从节点, 完成了主从节点的硬件选型 和电路设计以及软件分析和程序实现. 在车灯系统的设计中, 节点间的LIN通讯完全符合LIN 1.2规范协议, 该协议基于通用的UART/SCI硬件接口, 采用ISO9141单线传输标准, 采取单 主多从的总线型拓扑结构并提供方便的用户应用编程接口.     

GPRS数传产品快速构建的研究与探讨

针对国内GPRS数据传输业务的滞后现状，提出了基于无线通信模块快速构建GPRS无线数据传输产品的方案和方法，使产品在短期内迅速走向市场。     

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。