一种针对移动异构传感器网络的密钥管理方案

基于不对称密钥预分配和哈希函数,提出了一种新的移动异构传感器网络的密钥管理方案。该方案主要对网络不同子区域使用单独分开的密钥池,并为簇头节点从存储密钥池中选出密钥和为普通节点从存储密钥池中选出密钥的派生密钥,提高了现有方案的安全连通率和抗节点捕获攻击能力。同时,利用区域种子密钥和哈希函数实现了对移动簇头的认证,有效防止了伪造攻击。分析和仿真表明:该方案不仅能明显提高移动异构传感器网络的安全性能,而且能有效减少资源消耗。     

车辆馈能悬挂技术综述

被动悬挂的系统参数不能随路面状况变化而改变,故减振性能有限,且振动能量被减振器以热量的形式耗散,造成了能量的浪费。馈能悬挂能够提高悬挂性能并降低能耗,正受到广泛关注。对车辆悬挂的能量耗散和馈能潜力进行了探讨,回顾了馈能悬挂的研究和发展状况,总结了馈能悬挂的结构方案和优缺点。最后,分析了已有馈能悬挂存在的问题和应用受限的根本原因,并指出能够兼顾振动控制效果与能量回收效率的馈能悬挂将会有良好的发展前景。     

基于S-MAC的协同MAC协议分析

针对WSN,文中设计了一种基于S-MAC协议的协同MAC协议(SC-MAC)。该协议通过协同通信技术的应用来解决原有协议的直传链路通信质量不理想的问题。在该协议中,选定的一个中继节点和目的节点同时侦听源节点的发送信号,当中继节点收到目的节点的NACK信号时,进行协同传输,否则继续对数据传输的侦听。数值分析和仿真实验表明,使用SC-MAC协议情况下,节点的平均功率、比特数据能耗、平均时延和抗拥塞等性能比使用S-MAC协议时都有很好的提升。     

华东烧结模型的数学计算(Ⅱ)

通过热力学分析和数学计算，讨论颗粒呈现面心立方堆积方式时，华东烧结模型中膨胀机制和收缩机制对烧结体总表面能的作用和总孔隙度比变化的影响，计算表明烧结过程中收缩机制占主导地位。     

基于双层规划的通信干扰兵力部署优化

投掷式通信干扰机是未来通信对抗装备发展的一种趋势,针对其压制无线战术通信的兵力部署优化问题,引入"通信干扰压制概率"和"通信干扰效益"两个指标,建立了基于双层规划的兵力部署优化模型,上层规划以整体通信干扰效益最大化为目标,下层为随机机会约束规划,以通信干扰压制概率满足一定置信水平为约束,以干扰机需求量最小化为目标。采用随机模拟、遗传算法和动态规划相结合的混合智能算法求解双层规划模型,并通过算例分析验证了模型的有效性。     

无线局域网在军事通信中的应用前景

文中首先对无线局域网相关标准、组网方式等基本知识进行了简要的介绍，然后重点分析了无线局域网用于军事通信所具有的独特优势，并进一步提出了由民用系统向军用系统过渡的思想，最后指出了无线局域网用于军事通信所面临的问题及其发展的方向。     

面向战术互联网子网路由协议与网络业务的仿真分析

战术互联网是美军的新一代通信系统,它实现了美军三大传统通信系统的互联互通,在战场信息的传递与交互上至关重要。移动Ad hoc网络技术是战术互联网中的关键技术,再加上战场中的节点移动性强,高效稳定的路由算法是Ad hoc网络技术的重点和难点。战术互联网末端网络的主要业务是战场态势信息的交互以及话音通信,主要分析战场环境下不同射频功率和不同路由协议对战术互联网末端Ad hoc网络数据和话音业务性能的影响。     

嵌入式视频编码与无线传输系统研究

针对传统的视频编码与无线传输技术,分别依赖大量电子设备和昂贵无线电台问题,提出了一种基于嵌入式处理芯片FPGA和DM8148,以及无线接入器WG302的嵌入式视频编码与无线传输方案,再利用通用的Windows操作系统平台、液晶显示器和VLC媒体播放器完成视频解码和显示。试验结果表明彩色视频的显示质量和处理传输的实时性均较好,充分验证了该方案的可行性。     

山东省军区聚焦实战锤炼打赢本领

“加油,加油!再快点……”冬日的济南寒气袭人、寒风阵阵,但山东省军区某野外训练场却是一派热火朝天的练兵景象。1月2日上午,山东省军区召开开训动员大会,动员广大官兵和民兵树立练兵备战鲜明导向,坚决扛起练兵备战使命担当,大力弘扬求真务实的训练作风,切实让训练纪律严起来、训练作风实起来,确保召之即来、来之能战、战之必胜。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。