面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构

介绍了面向低空智联网频谱认知与决策这一典型应用场景的新型体系架构。首先,分析了低空智联网频谱安全管控与高效共享面临的挑战,凝练了亟待解决的关键科学问题。其次,以云边端深度融合支撑低空智联网频谱管控和共享为思路,提出了面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构。接着,探讨了基于云边端融合的低空智联网频谱快速精准认知与敏捷适变决策等关键技术。最后,介绍了该体系架构的未来研究方向。

基于J2EE架构的电信业务系统应用集成及实现

对当前电信企业的业务系统进行了分析,提出了一种基于J2EE平台的综合业务系统生成框架,讨论了当前企业应用集成利用的2种主要技术:Web服务和中间件技术,并结合开发的电信业务SSI-III系统,在J2EE架构的基础上,具体实现了与其他系统的整合,实现信息系统对业务流程的有效支持.

功能性消化不良成年小鼠模型的制备方法

背景:制备适宜的功能性消化不良小鼠模型能够为后续临床治疗和用药研究提供可靠的动物模型。目的:运用联合多因素方法造模制备成年小鼠功能性消化不良模型。方法:60只昆明小鼠随机分为空白对照组和模型组,每组30只。空白对照组小鼠每日灌胃2%蔗糖溶液0.2 mL,持续8 d。模型组在经典碘乙酰胺造模方法联合间日给食的基础上,放入水箱中持续游泳20 min,1 h后给予左旋精氨酸溶液5.7 g/kg灌胃,持续5 d,从第6天开始给予冷大黄水煎液2.9 g/kg灌胃3 d。观察小鼠行为学变化及光镜下病理形态学变化来确定成模效果。实验方案经承德医学院动物实验伦理委员会批准(批准号为CDMULAC-20191113-011)。结果与结论:与对照组相比,模型组小鼠出现了毛发不光、拱背、体质量呈现下降趋势等特征变化,小肠推进率与胃内容物排空率均有下降现象,光镜下观察胃组织、肠组织切片显示有轻度损伤现象;提示在成年小鼠中运用联合多因素造模方法能够成功制备功能性消化不良模型,并且此种方法所制备的动物模型小鼠没有明显坏死、糜烂等器质性病变,说明此种制备成年功能性消化不良小鼠模型的方法可行。

面向群体快速融合的仿生无人机集群架构

无人机集群作战是未来战场的重要组成部分。集群内的无人机通过协作,进行载荷的互补与任务协调,以提升系统整体性能。自然界中如蚂蚁、狼、鸽子、鱼等群体,其个体与单架无人机行为类似,而蚁群、狼群、鸽群又能依靠个体间的规则,通过协调与组织实现更为复杂的行为。不同生物集群展现的能力不同,在战场上能承担的任务也各不相同。从生物集群的群体特征出发,考虑生物间的拓扑和交流机制,提出了一种仿生无人机集群的融合架构。不同种类的仿生无人机集群自由地融合,增强了无人机集群的异构性,提高仿生无人机集群架构的协调能力。

基于Docker和EXata的大规模无人机网络仿真系统

大规模无人机网络中,每个节点运行的程序可能不同,产生的流量动态变化难以预测,而在主流仿真平台,如商用平台EXata,节点的流量需要事先给定,难以仿真真实网络的流量负载。虽然使用半实物仿真可解决此问题,但直接将物理节点映射到仿真环境中需要大量物理节点,所需硬件资源较多。为了进行网络应用调试和推演智能优化算法的研究,需要耗费很多的时间用于调试和维护全部由物理节点构成的仿真环境。针对此问题,提出了一种基于Docker和EXata的大规模无人机网络的仿真方法。轻量级的Docker容器技术提高了服务器效率并降低服务器资源消耗和许可成本,可以模拟无人机节点中的大部分软件应用。EXata可以仿真多种无线应用环境,可以和真实网络中的人、设备、软件进行实时通信,其精确程度可以和真实网络媲美。该系统建立了Docker节点与EXata内节点间流量映射关系,通过对通信、视频传输、边缘计算这3种应用负载场景在EXata内的无线仿真网络运行状况的分析,阐明了该系统的功能和应用方法。

低空智联网组网与控制理论方法

低空智联网(LAIN)作为一种新兴的智能网络,依托于空天地海基础设施构成数字智能网络体系,是空天地一体化网络的重要组成部分,可支撑实现第六代通信技术无缝泛在互联,推动智能网络服务由地面向低空空域的发展。然而,LAIN正处在技术突破阶段,仍面临以下关键挑战尚未解决,主要包括低空空域安全管控困难、频谱干扰严重、多维资源紧缺等问题。因此,面向LAIN体系架构与安全管控问题,综述了目前低空网络的发展现状,指出其对于产业技术变革的意义;然后,从频谱资源、网络资源以及空域资源管理的角度出发,分析了LAIN相关技术的国内外研究现状;进一步,剖析低空飞行器空地频谱共享、感传算一体化组网覆盖、低空空域智能监管等关键技术,为LAIN和低空空域的管理指明进一步的发展方向;最后,提出了LAIN的应用示范,旨在面向低空空域高效运行与安全的重大需求,为下一代空天地一体化网络的进一步发展提供理论依据和技术。