载荷长度对蓝牙数据传输吞吐量的影响

蓝牙协议提供了多种不同长度的数据包类型,以提高在不同的信道条件下的数据传输性能。针对这一特性,该文建立了噪声环境下蓝牙数据传输系统的数学模型,分析了蓝牙高斯频移键控(GFSK)调制方式和2.0 EDR规范新增加的π/4-DQPSK与8DPSK调制方式,根据在加性高斯白噪声信道(AWGN)下的比特错误率(BER)与平均接收信噪比的关系,推导了ACL数据分组的重传概率与平均接收信噪比的函数表达式,进而分析了在不同的信噪比条件下载荷长度对蓝牙数据传输吞吐量的影响。仿真分析结果对如何提高蓝牙数据传输性能的研究提供了有益的参考。     

交织和BCH编码对蓝牙2.0数据传输性能的改善

蓝牙2.0+EDR规范新增DH分组没有有效的纠错机制,其抗干扰能力差。通过在新规范中加入BCH编码和交织编码,以改善蓝牙的数据传输吞吐量及抗干扰能力。对于新增的数据分组,根据蓝牙标准协议,推导了相应的分组特性;建立了GE信道下数据传输速率与信道突发错误水平的关系模型;获得了在不同信道突发错误水平下的数据传输吞吐量。结果表明,在蓝牙2.0+EDR新规范中加入BCH编码和交织编码,在较高突发错误水平的信道中,其数据传输吞吐量提高了一倍以上,明显改善了数据传输的抗干扰能力。     

数字化校园网站群管理平台下数据传输序列化模型的研究

针对传统校园网站通常无法实现站点间的数据交互,普遍存在设计重复和信息孤岛等问题,对网站群管理平台下的数据传输结构进行了分析,对集中式结构和分布式结构下的数据传输模式进行了研究,采用数据序列化算法构建了一种数据传输序列化模型,并且在模拟终端进行了仿真实验,实验数据表明,该数据传输序列化模型对站群间的信息共享和数据融合具有很好的效果,为站群间的数据传输层构建了一种标准化的数据传输模型。     

电机滚动轴承故障的会议制随机森林诊断方法

为了提高电机轴承故障的识别准确率,提出了基于自适应多尺度散布熵与会议制随机森林算法的轴承故障诊断方法。分析了电机轴承不同故障信号的特征频率,将局部特征尺度分解和散布熵进行结合,提取了故障信号的自适应多尺度散布熵作为特征向量。在故障模式诊断方面,以随机森林算法为基础融入了决策树的参会权重策略,使专家型决策树具有更大的决策权,从而提高了随机森林算法的故障诊断准确率,将此算法命名为会议制随机森林算法。以美国凯斯西储大学的轴承数据为对象进行实验,在不同故障模式的诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法高出了6.68个百分点;在不同故障程度的内圈故障诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法高出了6.28个百分点,比马尔可夫诊断方法高出了7.86个百分点,以上数据验证了故障诊断方法的有效性。     

一种非常快速的字符串匹配算法

结合Karp-Rabin和Boyer-Moore字符串匹配算法的优点,提出了一种非常快速的字符串匹配算法。该算法在匹配过程中与传统的直接比较模式及正文子串不同,与KR算法一样,比较的是模式与子串对应的散列值;该算法同时吸取了BM算法的特点,能在扫描正文的过程中跳过尽可能多的字符。理论分析表明,模式串较短时,该算法在最坏情况下的时间复杂度也可以达到O(n)。实验表明,该算法所需时间约为KR算法的1/10。     

体域网中基于数据区分化服务的路由算法研究

针对体域网的特点和Qo S需求,本文引入了定向扩散(Directed Diffusion,DD)路由协议的思想,通过对DD算法的改进和扩展,提出适合体域网中不同数据类型传输的路由协议。在扩展原DD协议兴趣包格式的基础上,在体域网中引入中继节点,建立梯度,在数据传输阶段,确定数据优先级和队列模型,基于时延、能量二维Qo S参数,确定节点上不同优先级数据的下一跳中继节点。opnet模拟器验证实验结果表明,该路由算法能够提供不同数据业务类型的Qo S保障,并能很好的构建时延较短最优路径,优化了网络能量消耗,适合体域网路由。     

跨境数据传输的立法模式与完善路径——从《网络安全法》第37条切入

《网络安全法》第37条初步构建了我国跨境数据传输模式的基本规则,但该条规定仅涉及关键信息基础设施运营者,且相关的安全评估办法尚付阙如,在未来的法律适用与商业实践、公共管理中必然引发不少争议。跨境数据传输涉及不同国家之间对数据利益与隐私保护的价值争议及立法取向,需要在沟通磋商中达致平衡。鉴此,在充分认识跨境数据传输的现实价值及潜在风险的基础上,分析目前的主要立法模式,并以美欧之间跨境数据传输模式的演进为参照对象,对其中最具代表性的《安全港协议》与《隐私护盾协议》的产生背景、价值争议、磋商融合等问题进行深入探究,将为我国进一步完善以《网络安全法》第37条为中心的跨境数据传输模式提供有益借鉴。     

基于传输模式切换的新型自适应空间调制算法

提出一种基于传输模式切换的新型自适应空间调制(SM)算法,采用最近邻估计作为系统性能度量的标准,根据信道的状态信息,动态地调整传输模式以最小化系统的成对错误概率,实现在系统频谱利用效率固定和发送功率受限的情况下系统性能的提升。针对SM系统数据传输的特殊性,即一个时刻只有一根发射天线激活来携带数据信息,给出了传输模式切换的简化算法。仿真结果表明,算法实现简单,反馈量小,系统性能优于传统的空间调制方法并且能在高相关信道下工作。     

蓝牙E0加密算法安全分析

蓝牙的E0加密算法是利用四个移位序列进行延迟并组合生成密流序列。利用其密流序列的相关性对算法进行攻击。攻击过程是基于给定有限的输出加密流,重新导出移位序列的初始值。基本攻击和优化攻击的时间复杂度分别为O(283)和O(278)。最后给出了该攻击手段的E0算法的改进方案和实验数据。     

雷达群组网中几种目标跟踪滤波器的比较

在雷达群组网目标跟踪中,目标量测在雷达各自的坐标系下,而目标跟踪却在公共坐标系下,针对这种混合坐标系下异地雷达目标跟踪问题,通常解决这类跟踪问题的滤波算法有CMKF法和EKF法.文中从测量误差模型出发,给出了适用于群组网目标跟踪算法的推导过程,并且通过仿真实验和分析,比较了几种算法的优缺点并给出了结论.     

不精确信道状态信息下的自适应调制算法

提出了一种适用于多输入多输出系统的自适应调制算法,在满足总发送功率和误比特率限制条件下利用不精确的信道状态信息使系统信息传输速率最大化。该算法首先利用拉格朗日方法得到最优化问题在实数域的闭合最优解,然后将其调整为符合多进制正交幅度调制要求的离散比特数,从而获得最终的比特和功率分配结果。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法不仅呈现对不精确信道状态信息更加鲁棒的误比特率特性,而且在相同误比特率条件下可以提供更高的频谱效率。     

EBPSK系统抗脉冲干扰性能研究

首先介绍了扩展的二元相移键控(EBPSK)调制波形及脉冲干扰模型,提出了一种简单的基于冲击滤波器和限幅的抗干扰传输模型,从理论上分析了该系统对抗脉冲干扰的优势.仿真实验表明,在严重的脉冲干扰情况下,EBPSK系统表现出超强的抗干扰能力,同时,也通过误码率曲线表明了基于限幅的系统模型的有效性,从而为超窄带的EBPSK系统迈入实际应用阶段奠定了基础.     

蓝牙遥控器系统的设计与实现

提出了一种在通信电台中嵌入蓝牙技术,利用蓝牙模块并结合个人数字助理技术完成无线遥控功能的蓝牙遥控器系统软硬件设计方案。采用该方案,改造了电台的遥控接口,实现了蓝牙遥控器,使便携式通信电台的使用更方便、具有更强的移动性。     

一种改进EM算法的联合信道估计与数据检测

最近的一些研究表明,在接收机利用可用的信道估计误差的统计时,可以显著提高检测性能.对此,提出了一种基于改进期望最大化(EM)算法的数据辅助信道估计,它通过在每次迭代中提供估计误差的统计信息,减少在各自的接收器信道估计误差的影响.仿真结果表明,与传统的EM及VBEM算法相比,在不需增加接收机复杂程度的情况下,改进的EM算法在估计精度上优于其对应的传统估计方法,有效降低了信道估计误差,其误码性能接近理想信道时的性能.     

多层Logit结构多模式变量需求网络平衡模型

探讨了多类别多模式变量需求网络平衡模型,模式选择模型采用多层ｌｏｇｉｔ结构,终点选择特定为一个多比例熵出行分配模型,公交车辆的出行时间与同一路网的其他车辆另行时间密切相关,采用变分不等式方法将模型的全部组元集合于一个模型中,并运用基于ＢｌｏｃｋＧａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ分解算法有效地解决了固定需求和多维出行分布网络平衡模型的计算,论文给出了根据智利圣地亚哥市数据由ＥＭＭＥ／２软件包所得到的数值结果。     

基于网络的多卡加密系统调度模型

在分析Linux系统单卡加密系统的基础上，详细分析了影响单卡加密系统并行处理数据报文效率的原因，提出了一种能够改善报文处理效率的基于网络的多卡加密系统调度模型，讨论了多卡加密系统调度模型的特点，分析了该模型中各模块的功能．通过实例，比较了单卡和多卡加密系统在并行处理数据报文时的差异．结果表明，多卡加密系统调度模型是网络平台下的信息安全传输的一种优化方法．     

基于Multi-Agent的分布式测控系统任务调度算法

基于Multi-Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。该算法采用接收者启动的调度策略,根据各主机负载状态,在系统运行过程中动态迁移任务,有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。该算法采用移动Agent来迁移任务,有效地减少了网络传输,节省了时间。     

基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的游客量预测——以张家界为例

科学的客流量预测有利于完善旅游安全预警体系和优化旅游资源配置体系。为进一步提高游客量预测的准确度,提出一种基于网络搜索指数的EMD-ARIMA-BP组合模型,以探究互联网时代旅游消费者出行行为规律。该模型首先对网络搜索行为数据进行指数合成,其次利用EMD算法对游客量和网络搜索数据进行去噪处理,最后将ARIMA模型和BP神经网络进行组合,对游客量进行预测。实证分析以张家界为例。研究发现：（1）运用网络搜索数据预测旅游消费者出行行为切实可行,接近于实时的网络数据可以大幅提升预测的时效性;（2）经过EMD去噪算法对游客量与网络搜索行为数据进行去噪处理后,游客量的预测精度有较大程度提高;（3）基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的预测误差显著低于ARIMA模型和BP神经网络等基准模型。     

HHGA-RBFNN在DGS设计中的应用

将递阶遗传算法和最小二乘法相结合, 构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真.实验结果表明,应用混合递阶遗传算法优化的径向基函数神经网络,具有很高的拟合精度和很好的泛化能力,可以与时域有限差分分析方法结合,辅助微带缺陷接地结构的设计.     

基于移动agent的P2P网络搜索算法研究

高效搜索P2P网络上的资源是P2P网络实现最为关键的问题．通过引入移动agent,在混合式P2P网络模型基础上提出了一种基于区域划分的网络搜索模型,设计了基于移动agent的网络搜索算法,从而实现了P2P网络搜索的灵活性、全面性和有效性．