基于图OLAP的学术网络分析

近年来学术领域逐渐积累了海量的数据,网络结构作为一种表示和分析大数据的有效方法,具有较丰富的维度且能够对现实生活中大量数据进行建模。Graph OLAP(图联机处理)技术继承了传统OLAP技术的相关思想,允许用户从不同角度与粒度对多维网络数据进行分析。然而现有的图OLAP技术大多围绕数据立方体的构建展开,相关操作大多都是传统OLAP技术在图数据上的简单扩展,并且构建的模型对网络自身的拓扑结构的挖掘能力较弱。为此,首先设计了学术网络星座模式和相关的图OLAP分析算法,更加明显地突出了学术网络的拓扑结构信息,提高了图OLAP的分析能力,其次提出了对应的物化策略,有效地提升了图OLAP分析的效率。

卫星综合信息网的研究

航天技术、通信技术、和卫星技术的发展 ,使卫星综合信息网的建立成为可能·以星座模式为核心的网络结构渐渐成熟·卫星综合信息网是由太空中不同轨道和功能的卫星互联成网 ,通过太空和地面的网关联结到地面的互联网络而组成·提出了一种卫星综合信息网的概念 ,分析了结构和功能的特点 ,研究了网络结构体系和积极的网络管理 。

双模索引辅助广义空间调制系统设计

广义空间调制(Generalized spatial modulation,GSM)技术通过选择部分发射天线来传输信息,该系统由于部分天线保持静默而造成系统传输速率低。为了提高系统的传输速率,将GSM系统的所有发射天线均激活,但该系统在接收端依旧很难恢复出发射信号。为了达到传输速率与系统性能这两方面的平衡,本文提出双模广义空间调制系统,该系统将每时隙发送的信息比特分为索引比特和星座调制比特,利用索引比特将所有发射天线分为两组,将两种可分辨的星座调制符号分别放在两组天线上同时进行发送,在接收端采用最大似然算法(Maximum likelihood,ML)进行检测解调得到发送符号。通过分析与仿真表明,在误比特率为10-3时,双模广义空间调制系统与发射总功率且传输速率均相同的GSM系统和多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)系统相比,前者采用低阶调制方式来最大化星座点间的欧氏距离,将获得约4 dB的增益,后者在接收端可通过功率索引来提升检测算法性能,将获得约2 dB的增益。

数据仓库技术在放射性监测系统中的应用研究

针对目前核辐射安全防护还停留在基于以事务处理为主的数据库管理系统之上的传统数据分析,文章提出了在放射性监测系统中建立以分析处理为主的数据仓库体系化环境。初步设计了系统的总体框架,完成了数据仓库的建模过程。重点在于确定主题、粒度划分和多维数据模型的确立。同时运用数据挖掘工具对其数据进行模式和知识的发现。