MC-CDMA系统PIC多用户检测策略

主要研究了MC-CDMA系统下行链路上各种均衡策略，采用并行干扰消除技术进行多用户检测。计算机性能模拟结果表明：基于MMSE的PIC两级检测是兼顾系统性能和运算复杂度的一种较好的多用户检测方案。     

无线IP中衰落信道吞吐量的优化研究

无线IP所研究的问题对于通用移动通信系统(UMTS)向着高速数据传输的方向演进是至关重要的。这也是未来的第4代移动通信技术研究快速移动终端时的方向。无线IP的目标是使下行链路中的分组数据在不扩展带宽的情况下获得高吞吐量，而且还要保证各种传输业务的质量。为了达到这个目标，由下到上从物理层到传输层设计了一套规则来满足这个要求：物理层中使用正交频分复用技术(OFDM)和软信息技术来提高吞吐量；网络层中增加了一个负责有线IP分组和无线IP分组的接收及其相互转换的信关IP层；传输层中估计每一个用户的快衰落信道中的瞬时信道质量并事先为共享同一信道的不同用户安排好使用时间；同时，改进的传输层TCP使用通信协议层传递信息来提高通信的有效性。     

信息隐藏技术及其应用性能分析

近年来，随着网络和多媒体技术的快速发展，信息隐藏技术已经成为信息安全领域的一个研究热点一首先综述了信息隐藏的基本概念和原理，进而分析了各种信息隐藏技术的典型算法和特点，并结合具体应用领域讨论了隐藏算法的性能，最后指出了信息隐藏算法有待进一步深入研究的方向和可能的解决方法.     

D-DRR:一种可动态改变带宽的分组调度算法

在分组网络设备中，采用适当的调度算法是为网络上运行的业务提供服务质量(QoS：quality of service)的关键。在差额循环(DRR：deficit round robin)调度算法的基础上提出了一种动态差额循环(D-DRR：dynamic deficit round robin)调度算法，该算法通过实时跟踪特定服务队列长度来调整量子值，以改变预约带宽，从而满足一些特定的实时业务类型的QoS。     

互联网的服务质量及其成本

论述了Internet网络中的服务质量(QoS)问题及其解决方案,并对改善QoS的策略与成本进行了探讨.     

异构传感器网络中基于闲时能量开销优化的密度控制算法研究

基于闲时能量开销优化目标提出了一种适用于异构传感器网络的密度控制算法(DCA),DCA能寻找到一个闲时能量开销近似最小化的连通覆盖集合,该集合最终映射为活跃节点集合.理论分析和实验数据表明,DCA所生成的拓扑能有效降低网络闲时能量开销,延长了网络的生命剧期.     

基于角色控制的天基网带宽分配方法

针对天基综合信息网（SBN）稳定性比较差的缺点,提出一种基于角色控制的动态带宽分配算法（RCBA）,基站将服务连接的带宽请求按照优先级分类,在设定预留带宽的基础上允许抢占带宽。仿真实验表明,相比传统带宽分配算法,RCBA算法降低了时延,减少了丢包率,较好地满足了天基网的应用需求。     

基于Diameter协议的DRM计费技术研究

研究了DRM计费系统的基本工作原理以及基于版权的计费概念,提出DRM(digital rights management)系统分级计价模式和基于Diameter协议的数字认证计费。详细分析了Diameter协议的数据格式及其作用,给出了基于Diameter协议采用分级计价模式进行DRM计费的具体工作流程,最后指出了DRM计费系统的发展方向。     

基于限定搜索高斯曲面拟合的星点质心提取算法

星点光斑图像目标识别技术对于空间监视装备和系统至关重要,由于星点图像中光斑成像的特点以及不同背景下图像噪声的干扰,目标光斑的自动识别和定位精度受限。高斯曲面拟合法与密度质心法是使用较为广泛的星点光斑目标定位算法,通过理论分析和实验表明传统方法对星点质心的定位存在一定误差。该文提出一种基于限定区域搜索的星点质心提取算法(LASACE),该算法首先通过中值滤波算法与最大熵阈值分割法对星点图像进行预处理,然后使用高斯曲面拟合算法获得星点光斑的像素分布。最后以星点中心建立目标搜索区域,采用距离强加权质心法提取出目标星点光斑的质心位置。实验结果表明,相较于密度质心法、高斯曲面拟合法和加权质心法,该文所提算法在降低星点光斑质心定位误差的同时提高了抗噪性,能够满足空间卫星的识别需求。     

多分支融合注意力机制的车道线检测模型

为了解决目前车道线检测过程中特征融合不充分、检测精确度低和鲁棒性差的问题, 本文提出一种融合多分支结构和 注意力机制的车道线检测模型 (fusion of multi-branch structure and attention mechanism network,FMANet), 图像编码部分采用多 分支结构和注意力机制, 并选择 swish 作为激活函数, 图像解码部分采用跳跃连接结构, 实现跨层特征融合。 本文利用 TuSimple 公开数据集对 FMANet 模型进行评估与验证, 实验结果表明, 本文所提的 FMANet 模型的 mAP 指标接近 97. 25%, 车 道线检测精确度达到 98. 15%, 此外,通过 CULane 数据集验证 FMANet 模型在不同场景下的检测具有更好的鲁棒性。