短波宽带波形NVIS通信链路评估

短波宽带波形通过匹配近垂直入射天馈(NVIS)系统,可实现舰船、岸船通信的高速数据交互传输,极大提升短波通信在军事和应急通信系统中的作用。首先阐述国外典型的五种短波宽带波形的技术进展,然后分析宽带波形NVIS的可行性,利用ITU模型对不同数据速率和带宽对应信噪比下的链路评估,并进行了NVIS天波测试验证,为我国短波宽带波形在舰船、岸船使用NVIS宽带通信的实现提供评估方法和依据。

基于装备体系韧性的作战网络链路重要度评估及恢复策略

韧性可以全面描述装备体系吸收打击或干扰、并从打击或干扰中恢复的能力,体现了体系的综合性能。针对装备体系的韧性提出了一种量化评价方法,以对装备体系作战网络链路进行重要度评估。首先给出了装备体系韧性的明确定义,并建立了量化韧性的数学模型;其次提出了基于韧性增加值的链路重要度指标,并构建了一种基于装备体系韧性的作战网络链路重要度评估模型;然后构建了不同的恢复策略,并分析了其对作战网络性能恢复的影响;最后通过应用案例验证了所提方法与模型的适用性和合理性,为优化体系结构、保障和提高体系作战性能提供了理论支撑,也为进一步开展基于装备体系韧性的作战网络应用研究提供了参考借鉴。

跨链接入的区块链安全强度评估方法

目前针对跨链安全评估的研究较为薄弱,文章针对目前出现的各类区块链跨链系统安全问题,提出一整套跨链区块链安全强度评估方法,将安全问题分为跨链信任问题、跨链共识问题、跨链安全问题和跨链网络问题4种类型,同时根据其评价特性结合层次分析法和模糊综合评价法,构建评估矩阵提炼权重系数,对系统进行定量及定性评估并计算隶属度,可根据结果分析系统安全性,对跨链平台、系统评估及提升自身安全性具有一定意义。为研究评估方法的有效性,在样例跨链系统上进行安全强度评估。评估结果表明,该系统总体评价为良,得分为78.27,还具有一定提升空间。此评估方法对跨链接入的区块链系统的安全评估具有一定的借鉴意义。

使用联合链接相似度评估爬取Web资源

如何从Web上获取感兴趣的资源是许多Web研究领域重要的研究内容.目前针对特定领域Web资源的获取,主要采用聚焦爬行策略.但目前的聚焦爬行技术在同时解决高效率爬行和高质量的爬行结果等方面还存在许多问题.文中提出了一种基于联合链接相似度评估的爬行算法,该算法在评估链接的主题相似度时,联合使用了关于链接主题相似度的直接证据和间接证据.直接证据通过计算链接的锚链文本的主题相似度来获得,而间接证据则是通过一个基于Q学习的Web链接图增量学习算法获取.该算法首先利用聚焦爬行过程中得到的结果页面,建立起一个Web链接图.然后通过在线学习Web链接图,获取链接和链接主题相似度之间的映射关系.通过对链接进行多属性特征建模,使得链接评估器能够将当前链接映射到Web链接图的链接空间中,从而获得当前链接的近似主题相似度.在3个主题域上对该算法进行了实验,结果表明,该算法可以显著提高爬行结果的精度和召回率.

基于综合性评估的无线链路质量分类预测机制

在无线传感器网络的应用中,对无线链路质量进行有效地评估和预测是网络协议设计中的一个基础性问题,特别是对于提高数据的传输可靠性.从刻画无线链路质量的多维角度出发,基于模糊逻辑设计了一个综合性链路质量指标(fuzzy-logic based link quality index,FLI),体现了无线链路的可靠性、波动性和丢包突发性对于链路数据传输可靠性的影响.然后基于FLI准则,利用贝叶斯网络设计了一种对无线链路质量进行分类预测的机制.通过3个实际无线传感器网络研究平台的链路数据集进行实验分析和对比,该机制中的分类预测器的平均预测精度约为85%.相比于4C预测器,在保证平均预测精度的同时,克服了其预测精度在分类界限处的畸变下滑现象,使预测精度的分布均匀化.

基于LQI的链路评估算法及其在WSN中的应用

在实验的基础上对一些链路质量评估参数进行对比之后,提出了一种基于LQI均值的链路评估算法.该算法能够在保障评估准确度的前提下减少冗余数据,从而降低能耗;采用该链路评估算法对ETX路由度量进行了修改,提出了一种IETX路由度量,并最终在Micaz节点上对该度量的选路性能进行测试.结果验证了基于LQI链路评估算法的IETX度量的选路可靠性与节能效果.

一个无线传感器网络的通信链路评估模型

针对无线传感器网络路由协议的仿真和设计,往往是假设底层信道为理想信道,以此所设计出的路由协议在实际应用中将导致极低的网络性能问题.以CC2420收发芯片为重点研究对象,对其所在的2.4GHz的通信链路进行了理论建模,得出了一个解析的链路评估模型.该模型具有一定的扩展性,对于不同的环境和不同的节点收发芯片,只须将相应的模型参数代入相应的接收机误码率公式,便可得出所需的链路评估模型.其推导过程具有一般性,所得评估模型可为无线传感器网络的底层链路仿真提供理论依据,并可为上层协议的分析及设计提供有价值的参考.

无感知分组丢失下的无线传感器网络链路质量评估模型

针对现有链路质量评估方法没有考虑到不完整分组对链路产生的影响,将无线传感器网络的链路分组丢失分为感知分组丢失和无感知分组丢失,分析了无感知分组丢失产生的原因,在对无感知分组丢失进行度量的基础上,提出一种无感知分组丢失下的链路质量评估模型。该模型采用卡尔曼滤波对获取的CCI进行降噪处理,基于Cubic模型、最小二乘法拟合出CCI与无感知分组丢失率的关系模型。实验结果表明,无感知分组丢失下的链路质量评估模型是合理的,通过该模型求得的无感知分组丢失率与实测值接近。

无线传感器网络通信链路评估问题

研究了现有典型的无线传感器网络链路质量评估量度,针对单次RSSI,LQI的链路评估不准确问题,提出了均值RSSI,均值LQI链路评估方法;以MicaZ为实验平台,对无线传感器网络的通信链路进行了实验研究.在对大量采样值进行统计分析的基础上,提出了一个基于高斯分布的链路评估模型,并对模型进行了验证.该建模方法具有一般性,所建立的高斯链路评估模型既可为无线传感器网络的实际应用提供依据,又可为上层协议的仿真研究提供有价值的参考.

基于LQI量度的无线链路质量评估模型

链路质量评估对无线传感器网络的上层协议设计至关重要.在对大量采样值进行统计分析的基础上,提出了一个基于高斯分布的链路评估模型,该评估模型能够通过节点感知到的LQI值推断出节点之间的链路质量状况.模型验证表明,该研究具有扩展性,所建立的链路模型既可为无线传感器网络的实际应用提供依据,又可为上层协议的仿真研究提供有价值的参考.

无线链路质量评估及预测方法综述

在无线通信系统中,对无线链路质量进行有效评估和预测是辅助高层协议设计、保障网络性能的基础。然而,节点移动、多径衰落、噪声和干扰等因素导致无线链路动态变化,尤其在复杂网络环境下,实时、准确的链路质量评估和预测面临巨大挑战,吸引国内外众多学者对此展开深入研究。本文对现有链路质量评估和预测方法进行全面和深入的调研,对设计思路和建模方法进行分析归类,探讨其优缺点和适用性。从应用需求角度,凝练未来链路质量评估与预测领域的发展趋势。

基于模糊区间识别的链路评估器研究

研究发现基于有限数据包统计出的收包率并不能准确体现当前节点工作的区间,而链路丢包特性在无须海量数据的前提下却可以比较精确地体现节点工作区间。通过模糊集理论可以实时地判断出当前工作区间,对不同区间内的丢包事件不一样的加权可以合理地反映出链路状况。研究结果显示,基于模糊区间识别的链路评估器能够准确反映当前链路状况,更具实用性。

基于IHSA_LSSVM的供应链绩效评估研究

为有效评估供应链绩效,结合和声搜索算法(IHSA)与最小二乘支持向量机,提出一种评估算法(IHS_LSSVM)。研究和声搜索算法的原理,对基音调整概率和基音调整步长进行动态调整,给出一种改进的和声搜索算法。利用该算法的全局搜索能力优化选取LSSVM的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ。采用供应链绩效评估实例,构建供应链评估模型。仿真实验结果表明,与已有的BP神经网络和LSSVM等评估算法相比,IHS_LSSVM具有更小的预测误差和更高的预测精度。

供应链风险评估方法研究

建立了一个由风险网络和风险扩散计算流程构成的供应链风险扩散模型,然后分别从风险因素、节点企业和供应链网络三个角度进行定量的风险评估。并以一个算例说明了该模型在供应链风险评估中的应用。

基于贝叶斯网络的WSNs链路质量评估机制研究

在无线传感器网络(WSNs)应用中,链路质量的有效评估是保障数据可靠传输和上层网络协议性能的基础性问题。针对现有无线链路质量评估研究中,链路质量等级划分仍无统一标准和模型缺乏环境自适应性问题,提出了一种基于贝叶斯网络的链路质量评估机制。从链路质量多属性角度出发,采用贴近度分析法对链路质量等级进行划分,利用贝叶斯网络对链路质量进行不确定性推理与评估建模。通过多应用场景的训练与测试,最后实际测试表明:基于贝叶斯网络的评估模型在不同应用环境具有较高准确率和泛化能力,体现了良好的自适应性。

基于OWA算子的供应链风险评估方法

根据现有的研究成果,并结合实例,采用OWA算子的方法,对供应链管理风险进行研究。预测了供应链管理中各风险发生的概率大小和影响大小。得出该方法既适用于整体大风险的计算、比较,也适用于具体的风险因素间的比较;同时考虑到了各风险事件的不同的紧急性,具有灵活性。进而得出该方法适合供应链网络中风险因素相关性相对较低的风险研究。

基于自适应广义回归神经网络的链路质量评估

为选择合适的链路质量参数,进一步提高链路质量评估的性能和泛化能力、降低时间复杂度,确定链路质量参数的备选集M CS={μ,r,σ2},其中μ={μlqi,μrssi,μsnr},r={r lqi,r rssi,r snr},σ2={σ2 lqi,σ2 rssi,σ2 snr};提出包裹式链路质量参数选取算法,采用自适应广义回归神经网络(adaptive general regression neural network,AGRNN)评价各备选子集的重要性,选择链路质量参数;借助广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)在分类以及时间上的优势,提出基于AGRNN的链路质量评估模型,该模型为每个链路质量参数分配不同的光滑因子,采用误差反向传播的思想对其进行自适应修正;采用准确率、召回率、泛化误差和计算时间评价链路质量评估模型.室内、公园和公路场景下的实验表明:与基于多项式法、随机森林、支持向量分类器的链路质量评估模型相比,基于AGRNN的链路质量评估模型具有更优的评估性能和更好的泛化能力以及更低的时间复杂度.

供应链风险识别与评估

供应链管理正逐渐成为企业获取竞争优势、增强竞争力的重要手段。随着我国加入世界贸易组织，越来越多的企业走出国门参与国际竞争，市场的全球延伸加剧了供应链的不稳定性，更多的内部风险和外部风险影响了其持续安全运作及响应客户和满足客户的能力，这使供应链的风险管理成为全新而又十分急迫的重要课题。本文通过对供应链的风险分析从而提出一种供应链的风险评估方法。

卫生装备效能评估中的链式评价

目的:解决应用常规评估方法进行卫生装备效能评估时指标之间相互影响考虑不足的问题。方法:对常规评估方法的独立式评价理论思想进行分析,提出链式评估设想,分析操作步骤,初步设计算法。结果:对几种装甲救护车利用2种评估模式进行评估对比,评估结果有所差异。结论:链式评估更注重了评估指标间的相互影响.为常规评估方法提供了补充。

教学效果的马尔柯夫链评估法

教学效果的马尔柯夫链评估法赵大友葛洲坝水电工程学院马尔柯夫链是一种随机时间序列，它以概率论和随机过程的理论为基础，应用随机数学模型来研究所给动态系统的状态及其转移的情况。下面用这种方法，对教师的教学效果进行分析。１教学效果的评价标准教师的教学效果如何...