1979, 1(1): 48-50.
刊出日期：1979-03-19
正 一、硷金属元素(Li、Na、K、Rb、Cs)的性能 元素周期表中第一主族元素硷金属的性能有它的规律性。例如:按Li、Na、K、Rb、Cs的顺序,由于原子半径逐渐增大,原子最外层电子与核之间的吸引力逐渐减小,因此,最外层电子则按Cs、Rb、K、Na、Li的顺序比较易于脱离原子。它们表现出来的效果就是按Li、Na、K、Rb、Cs的顺序,金属性逐渐增强,化学性逐渐活泼,逸出功逐渐变小,光电发射灵敏度逐渐增大,光谱响应的峰值(峰)与阈值(阈)逐渐移向长波。硷金属元素的这些性能如表1所列
2019, 41(5): 1202-1209.
doi: 10.11999/JEIT180580
刊出日期：2019-05-01
针对弹性光网络中物理损伤导致业务频谱利用率低和传输能耗高问题，该文提出一种面向业务的链路损伤感知频谱分区(LI-ASP)能效路由策略。在LI-ASP策略中，为降低不同信道间非线性损伤，基于负载均衡设计一个综合考虑链路频谱状态和传输损伤的路径权重公式，根据调制方式的频谱效率和最大传输距离构造分层辅助图，从最高调制等级开始，为高质量业务选择K条边分离的最大权重传输路径；为低质量业务选择K条边分离的最短能效路径。然后，LI-ASP策略根据业务速率比值对频谱分区，采用首次命中(FF)和尾端命中(LF)联合频谱分配方式，减少不同传输速率业务间的交叉相位调制。仿真结果表明，该文所提LI-ASP策略在有效降低带宽阻塞率的同时，减少了业务传输能耗。
2018, 40(10): 2345-2351.
doi: 10.11999/JEIT171208
刊出日期：2018-10-01
为了解决虚拟光网络映射中带宽阻塞率较高以及底层资源消耗不均匀问题，论文提出一种基于时间域-频谱域碎片感知的虚拟网络映射(FA-VNM)算法。该文综合考虑频隙在时间域和频谱域上的碎片问题，设计时频联合碎片公式最小化分配过程中的频谱碎片。进一步，为了均衡网络中的资源消耗，在FA-VNM算法基础上提出基于节点度数的负载均衡感知虚拟网络映射(LB-VNM)算法，设计物理节点平均资源承载能力的公式，优先映射物理节点平均资源承载能力大的节点；为了均衡路径上资源使用，考虑路径权重值，并根据每条路径的权重值对虚拟链路进行映射，从而降低阻塞率。仿真结果表明，所提算法能有效降低阻塞率，提高资源利用率。
1999, 21(6): 797-805.
刊出日期：1999-11-19
本文在W.Li(1991)循环斜卷积算法和分布式算法的基础上,通过软件模拟和具体硬件设计,利用FPGA完成了可用于高清晰度电视核心解码器及其它信号与信息处理系统的88二维DCT/IDCT处理器的全部电路设计工作。它采用一根信号线控制计算DCT/IDCT,其输入、输出为12位,内部数据线及内部参数均为16位。
2003, 25(5): 657-663.
刊出日期：2003-05-19
对Tseng-Jan(1999)的群签名方案提出了一种新的伪造攻击，任何人利用这种攻击都能伪造出有效的群签名。针对该文提出的伪造攻击和Z.C.Li等人(2000)提出的伪造攻击，对 Tseng-Jan的群签名方案进行了改进，提出了一种新的安全群签名方案。新方案不仅能抵抗各种伪造攻击，而且保留了Tseng-Jan方案的主要优点，并且增加了群成员可注销的特性。
2006, 28(6): 1031-1035.
刊出日期：2006-06-19
该文提出一组基于广义局部沃尔什变换(GLWT)的纹理特征。首先给出局部沃尔什变换(LWT)的定义，并在空域中对其加以推广，用以提取图像的局部纹理信息；然后在一个宏窗口中估计12个GLWT系数的二阶矩作为图像的纹理特征。对这组纹理特征的鉴别性能进行了分析，并与Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的纹理特征进行了比较。实验结果表明，该文提出的纹理特征具有更好的鉴别性能和分类能力。
2020, 42(7): 1611-1618.
doi: 10.11999/JEIT190474
刊出日期：2020-07-23
参数估计对雷达的目标检测和识别有着重要的意义。该文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计方法。首先，将窄带正交频分复用(OFDM)信号与传统捷变频雷达相结合，在每个脉冲宽度内同时发射多个载频随机跳变的子载波。然后，对单个脉冲内所有子载波的回波进行脉冲压缩和稀疏重构处理，得到1维高分辨距离。进一步地，将多个目标在不同脉冲时刻的高分辨距离信息构成观测数据，建立混合高斯模型。采用EM算法对模型参数和多个目标的距离、速度进行估计，并同时拟合多条时间-距离直线。直线斜率对应目标速度，直线纵轴截距对应目标初始距离。最终，分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标速度对相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。
2021, 43(7): 1970-1977.
doi: 10.11999/JEIT200529
刊出日期：2021-07-10
在现代雷达电子战场中，目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此，该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先，在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波。将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后，采用迭代自适应谱估计(IAA)算法合成目标的高分辨距离。然后，分别对各个脉冲的回波进行脉冲压缩和迭代自适应谱估计，得到不同脉冲时刻的高分辨距离，构成观测数据集。再根据Ransac算法估计信号参数模型的步骤，拟合多条时间-距离直线，进而对高速运动的多个目标同时进行参数估计。最后，分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标自身速度对其相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。
2012, 34(1): 89-94.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00311
刊出日期：2012-01-19
保证无线异构网络端到端QoS需求，同时兼容现有网络业务和未来需求，是下一代网络的一个研究热点。QoS映射是保证异构网络端到端QoS的有效方法。该文提出一种基于聚集流的QoS映射方法(QoS Mapping Technology based on Flow Aggregate, QMT-FA)，该方法在现有物理网络上建立虚拟的流处理层，在流处理层，原网络中的QoS参数被映射执行器透明封装，映射执行器根据网络情况决定是原样转发还是解聚集。通过建立基于高维的聚集流映射空间，屏蔽了多级网络间映射累积误差影响终端网络QoS指标，保证了异构网络端到端QoS；基于聚集流的QoS映射方法具有较好的可扩展性和伸缩性，能应用于现有的各种异构网络系统和应用业务。最后，通过数值和仿真分析验证了该方法的有效性。
2006, 28(7): 1270-1273.
刊出日期：2006-07-19
不同于MAP(Maximum A Posteriori)算法，SOVA(Soft-Output Viterbi Algorithm)算法的软输出不是真正意义上的后验概率，很少有文献给出SOVA算法的完整数学解释。该文给出了一种完整的SOVA的数学表达形式，并从SOVA的数学表达出发推导出了两种等价于MAP，具有SOVA形式的译码方法，一种是Li等人(1995)给出的适用于连续传输的最佳软输出算法(Optimal Soft output Algorithm, OSA)；后一种是对OSA算法的改进，后者可以得到与前者等价的软输出，但是降低了运算复杂度。
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