Duffing系统中微弱信号起始点的检测

为从时域上检测微弱信号在系统中出现的时间点,提出了一种基于Duffing系统的微弱信号起始点的间接检测方法.首先将微弱信号与Duffing系统自身的信号相叠加,混合测量后剔除其中Duffing系统产生的信号,再利用dmey小波对待测信号加入系统造成的轨道偏离过程进行时域分析,可较准确测出微弱信号的起始点.由于混沌系统本身对高斯噪声的自免疫特性,因此本方法具有一定的抗噪性.仿真结果显示:该方法能有效地从时域上检测到微弱信号的起始点,其相对误差可达到10-3s,可应用于心动信号特征参数的提取.     

一种智慧协同网络多参数的多路径路由算法

多路径路由技术采用多条路径同时传输,作为优化资源配置和负载均衡的重要技术,在路由可靠性、QoS路由、传输效率等多方面比单路径传输具有优势.现有互联网网络资源配置和路由机制相对静态和僵化,导致多路径技术的发展存在发展的局限性.现有多路径技术考虑在路由层面不利于多路径路由选择和计算,难以保证传输性能,降低网络传输效率.智慧协同网络能够动态感知网络需求,灵活适配网络资源,更好的支持路由可扩展性.本文在智慧协同网络架构下提出了一种智慧协同网络多参数的多路径路由算法.该算法制定了智慧协同网络多参数的多路径路由协议,对网络性能参数CPU占用率、往返时延(RTT)、带宽进行加权计算得到路径权重值,根据权重值进行流量分配.采用图论理论对网络流量分配及模型进行了分析.并在Mini-Net平台上进行了开发和实验,结果表明,该算法能够优化网络配置,减小往返时延,提高网络吞吐量,从而提高网络性能,实现负载均衡.