基于Kademlia的P2P网络资源定位模型改进

根据基于分布式散列表(DHT)的P2P网络资源定位方法,将虚拟节点引入结构化P2P系统,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近性来降低访问延迟并优化路由选择。构建一种改进的基于Kademlia的P2P网络资源定位模型,提高了网络可扩展性和可管理性及网络运行效率和资源利用率。仿真结果表明,改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,在路由选择、查找成功率和平均逻辑路径长度等方面的性能均优于原Kademlia模型。     

实验教学中心集群渲染系统的构建与测试

为了整合实验教学中心现有设备资源,提升数字艺术类专业人才培养质量,在分析集群渲染服务的基础上,分别从硬件结构和软件框架两个方面详细讨论了集群渲染系统的具体构建方法,给出了系统的拓扑结构和选型标准,并利用通用的测试基准对系统的通信性能、运算性能和渲染效率进行了实例测试和对比分析。测试结果表明,集群渲染系统通信性能好,运算速度快,渲染效率高,能够满足大规模渲染工作的需要,有效地提升了实验教学中心服务教学和科研的能力。     

基于支持向量机的鲁棒波束形成

针对传统的最优波束形成对基阵的微小扰动非常敏感,使得最优波束形成器在导向向量存在误差时性能下降。为了改善最优波束形成器的鲁棒性,在对基于结构风险最小化原理的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法分析的基础上,通过纳入附加的不等式约束来修改传统的线性约束最小方差价值函数,提出基于支持向量机的鲁棒波束形成方法。同时,为了减轻二次规划技术所带来的高计算成本,凸优化过程采用迭代重加权最小二乘算法来实现。与传统的最优波束形成算法相比,新方法能够提高最优波束形成对误差的鲁棒性。数值仿真实验表明:在无失配的理想情形和有失配的实际情形下,基于支持向量机的波束形成算法在期望信号阵列响应误差方面增加了鲁棒性,特别是在高信噪比或干扰信号数目较多的情况下,取得了满意的效果,为提高波束形成器的鲁棒性提供了一种新的有效途径。     

基于ASP购物车的设计与实现

利用Session方法设计并实现了一个购物车。利用Session的功能,可以将购物信息（商品ID和购买数量）存储到Session变量中,Session方法将数据存储在服务器端的Session（＂cart＂）中。Session方法实现的购物车运行稳定,性能良好,一般的在线购物类网站都选择Ses-sion＋Dictionary方法实现购物车。     

基于遗传算法的在线考试系统自动组卷策略优化

该文在对试卷结构进行分析的基础上,利用遗传算法的全局寻优和收敛速度快的特点,设计一种用于自动组卷的自适应遗传算法,建立和描述了组卷问题的染色体数目和适应度函数,实施了问题的遗传操作。采用遗传算法从题库中抽出一组最佳解或抽出一组非常接近最佳解的实体,并进行了大量组卷实验。实验结果表明,自适应遗传组卷算法可行、高效,具有较好的适用性,提高了在线考试系统自动组卷的效率。同时减轻了教师的负担,满足了教育教学的要求。     

二维矢量传感器阵波达方向估计方法研究

针对应用中矢量传感器阵列高精度的目标方位估计问题,为对空域信号检测,提出了一种利用单个已知信源的数据协方差矩阵进行阵列误差校正的方法,修正了三种空间谱估计算法,并将应用于实测数据分析.数值实验结果表明,矢量传感器阵列的分辨能力有显著提高,波达方向的估计精度也更加精确.通过比较,MUSIC算法与Capon波束形成对阵列误差十分敏感.校正后,Capon波束形成的目标定位性能优于常规波束形成和MUSIC算法,更加实用有效,对实际应用中目标方位估计方法地选取有一定的指导意义.     

一种求解支持向量回归波束形成的算法

在对传统求解支持向量回归算法研究与分析的基础上,针对支持向量回归模型,结合支持向量回归的波束形成技术,提出了一种利用迭代重加权最小二乘支持向量回归波束形成的算法,并对具有严重干扰的接收信号进行了数值仿真试验和对比分析。结果表明：基于迭代重加权最小二乘支持向量回归波束形成的算法不同于传统的标准二次型算法,收敛速度快,干扰抑制强,计算量小,降低了计算复杂度,避免了二次规划技术的高计算成本,提高了算法效率,并保持了良好的泛化能力,具有一定的参考价值。     

分数阶混沌系统的Simulink动态仿真及硬件设计

由于目前分数阶混沌的理论分析和硬件设计都比较烦琐,提出了分数阶混沌系统的Simulink动态仿真方法。以分数阶Jerk系统为例,根据分数阶系统方程搭建分数阶混沌系统仿真模型,可动态地观察系统变量的变化规律。仿真结果表明,分数阶混沌系统的Simulink动态仿真方法是一种切实可行的分析方法。此外,还给出了分数阶混沌系统直接进行硬件设计的方法,这为分数阶混沌系统的数字设计提供了新的思路。     

基于抛物方程法的矢量场分析与仿真

研究海底声纳系统优化识别问题,海洋环境中的声传播是水声学研究领域中的一个经典问题.传统研究只关心声压场而不能实现振速和声压的联合处理,而且对低频声矢量场的研究也比较少.为了提高声纳系统性能,通过尤拉方程给出声矢量场的计算模型,采用抛物方程方法对声场声压进行计算,再利用差分法对声场振速等矢量场参数进行数值求解,并分析了具有弹性海底的浅海波导中的声矢量场.仿真结果表明,采用抛物方程法能够快速准确的计算海洋环境中的声矢量场,并实现振速和声压的联合处理,适用于声矢量场的快速预报,为提高声纳系统性能提供了依据.