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本文報道了環(huán)形LAN存取方式建模的研究進展,并為其中的反饋式M/G/1[K]/S/FCFS模型進行了數(shù)學解析和仿真實驗。

該文針對圖像融合領域內(nèi)難于對先驗知識加以利用的問題提出一種新的有監(jiān)督學習的Takagi Sugeno Kang (TSK)模糊系統(tǒng)圖像融合方法。該方法通過引入TSK模糊系統(tǒng)構建標準圖像融合圖像庫進行學習，將學習準則記錄下來形成融合模型，并指導新的圖像融合過程。不同于傳統(tǒng)方法，該方法可以有效地避免模型參數(shù)擇優(yōu)的難題，在融合圖像質(zhì)量和適用范圍方面表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。從單一類型圖像融合和多種類型圖像融合兩個角度進行了實驗研究，實驗結果說明該方法的有效性。

該文將優(yōu)先級控制機制引入到綜合業(yè)務雙令牌雙環(huán)LAN中，對具有3個優(yōu)先級的雙令牌雙環(huán)LAN建立了排隊模型并進行了數(shù)學解析和模擬試驗，得到了有關性能評價的重要參量，對解析結果進行了數(shù)值計算及結果分析，從而為在綜合業(yè)務環(huán)境下建造雙令牌雙環(huán)LAN提供了理論依據(jù)。

為了提高網(wǎng)絡吞吐量，以發(fā)展綜合業(yè)務局域網(wǎng)，該文首先提出了一種新的局域網(wǎng)介質(zhì)存取方式雙令牌雙環(huán)協(xié)議，然后對其進行了數(shù)學建模研究。文中設定很短的服務時間，且提出虛擬服務員的概念后，將雙令牌雙環(huán)LAN這種有兩個物理服務員的系統(tǒng)等效為1個虛擬服務員進行間歇式服務的排隊模型。模擬實驗表明，雙令牌雙環(huán)LAN在提高環(huán)形LAN可靠性的同時，較大幅度地提高了網(wǎng)絡吞吐量，為綜合業(yè)務環(huán)形LAN的應用提供了理論依據(jù)。

本文對競爭-沖突淘汰存取方式多星LAN進行了深化研究,在逯昭義的工作(1995)的基礎上完善了數(shù)學模型,且給出了數(shù)值計算結果。

該文提出一種基于素域構造準循環(huán)低密度校驗碼的方法。該方法是Lan等所提出基于有限域構造準循環(huán)低密度校驗碼的方法在素域上的推廣，給出了一類更廣泛的基于素域構造的準循環(huán)低密度校驗碼。通過仿真結果證實：所構造的這一類準循環(huán)低密度校驗碼在高斯白噪聲信道上采用迭代譯碼時具有優(yōu)良的糾錯性能。

基音在語音編碼中通常采用7bit無失真均勻量化。由于濁音段語音的基音普遍具有緩慢漸變的特點，為了更有效地去除前后幀基音之間存在的相關性，該文基于Eriksson和Kang提出的4bit基音量化算法，針對漢語語音進行研究，實現(xiàn)了一套4~6bit基音量化算法。該算法計算簡單，無需碼書存儲。將此基音量化方案應用于WI模型和WI編碼器，主觀A/B聽力測試結果表明，該方案在高效量化基音的同時保證了合成語音質(zhì)量幾乎沒有損失，完全滿足低速率WI編碼器對量化基音的要求。

預約是局域網(wǎng)(LAN)中常見的存取方式,尤其以環(huán)形LAN的IEEE802.5預約級協(xié)議著稱。為了在綜合業(yè)務的環(huán)形城域網(wǎng)(MAN)中利用預約級協(xié)議,必須考慮綜合業(yè)務的特點,對IEEE802.5預約級協(xié)議進行改進。其出發(fā)點是既要盡可能保證高優(yōu)先級信息能提前預約,又要防止出現(xiàn)低優(yōu)先級信息(特別是最低優(yōu)先級信息)長時間得不到發(fā)送的局面。該文提出的高預約級中斷策略,比較合理地解決了這一問題。其實質(zhì)是在合理范圍內(nèi)犧牲高優(yōu)先級業(yè)務的服務質(zhì)量,換來部分提高低優(yōu)先級業(yè)務的服務質(zhì)量。模擬實驗表明,改進后的IEEE802.5預約級策略適合于綜合業(yè)務MAN的利用。

假冒和竊聽攻擊是無線通信面臨的主要威脅。在個人通信系統(tǒng)中,為了對無線鏈路提供安全保護,必須對鏈路上所傳送的數(shù)據(jù)/話音進行加密,而且在用戶與服務網(wǎng)絡之間必須進行相互認證。近年來,人們在不同的移動通信網(wǎng)絡(如GSM,IS-41,CDPD,Wireless LAN等)中提出了許多安全協(xié)議。然而,這些協(xié)議在個人通信環(huán)境中應用時存在不同的弱點。本文基于個人通信系統(tǒng)的雙鑰保密與認證模型,設計了用戶位置登記認證協(xié)議;并采用BAN認證邏輯對協(xié)議的安全性進行了形式化證明,也對協(xié)議的計算復雜性進行了定性分析。分析表明,所提出的協(xié)議與現(xiàn)有的協(xié)議相比具有許多新的安全特性。

經(jīng)典數(shù)據(jù)驅(qū)動型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系統(tǒng)在獲取模糊規(guī)則時，會考慮數(shù)據(jù)的所有特征空間，其帶來一個重要缺陷：如果數(shù)據(jù)的特征空間維數(shù)過高，則系統(tǒng)獲取的模糊規(guī)則繁雜，使系統(tǒng)復雜度增加而導致解釋性下降。該文針對此缺陷，探討了一種基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)構建新方法。新方法構建的模糊系統(tǒng)不僅能縮減模糊規(guī)則前件的特征空間，而且獲取的模糊規(guī)則可對應于不同的特征子空間，從而具有更接近人類思維的推理機制。模擬和真實數(shù)據(jù)集上的建模結果表明，新方法增強了面對高維數(shù)據(jù)所建模型的解釋性，同時所建模型得到了較之于一些經(jīng)典方法更好或可比較的泛化性能。