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集成运算放大器同相和反相形式的En-In噪声分析和比较
王军, 戴逸松
1998, 20(2): 199-205.  刊出日期:1998-03-19
关键词: En-In噪声模型; 同相放大器; 反相放大器; 电压负反馈
本文通过分析和比较同相和反相放大器En-In噪声的特点,给出了若干新结果。本文方法在低噪声运放电路设计和运放噪声参数提取中都具有十分重要的意义。
非圆信号方位、俯仰及初相联合估计
刘剑, 黄知涛, 周一宇
2008, 30(7): 1666-1670. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01872  刊出日期:2008-07-19
关键词: 阵列信号处理; 二维测向; 非圆信号; MUSIC
该文利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维方向和初相联合估计的扩展MUSIC(EN-MUSIC)算法。EN-MUSIC算法估计得到的方位角、俯仰角与初相一一对应,自动配对,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位及俯仰测角精度与非圆信号二维测向酉ESPRIT(2D-NC-UESPRIT)算法大致相当,优于波达方向矩阵法(DOAM)。
基带采样率内任意带通信号的正交采样
林云松, 黄勇, 肖先赐
1999, 21(3): 296-301.  刊出日期:1999-05-19
关键词: 带通信号; 正交采样; 复包络; 多相滤波器组
提出了一种在基带采样率内对任意带通信号的正交采样技术。载频位于ADC(模/数转换器)基带采样率内的任意带通信号,经1/2抽取和(-1)n调制,再由全通线性多相滤波器内插后,得到其复包络的调制输出XI(n)和XQ(n)。
周期序列线性复杂度与-错复杂度的数学期望
牛志华, 白恩健, 肖国镇
2004, 26(11): 1787-1791.  刊出日期:2004-11-19
关键词: 流密码;周期序列;线性复杂度;-错复杂度
密码学意义上强的序列不仅应该具有足够高的线性复杂度,而且当少量比特发生改变时不会引起线性复杂度的急剧下降,即具有高的-错复杂度.该文以多项式的因式分解为主要工具研究了任意有限域GF(q)上,周期N与p互素以及N=v这两种情况下,计数函数NN,0(c)的值,并给出了线性复杂度的数学期望EN,0的值以及-错复杂度的数学期望EN,的一个有用的下界,这里p是有限域GF(q)的特征.
一种求偶图的所有完备匹配算法
蒋建明, 陈立东, 张良震
1992, 14(3): 281-285.  刊出日期:1992-05-19
关键词: 图论及其应用; 偶图; 完备匹配; 许配树
求给定偶图的所有完备匹配问题在LSI/VLSI的布图设计方面有着重要的应用。本文提出了一种求解这一问题的算法。(1)提出了许配树的概念并讨论了其性质;(2)证明了任意一棵许配树T(xi)对应于给定偶图的所有完备匹配的定理;(3)给出了求给定偶图的所有完备匹配的算法。本算法已在BST 386 CAD工作站上用C语言实现。运行结果证明了算法的正确性。算法已作为正在研充的VLSI积木块布图设计系统中的一个模块。
改进的多信道S-ALOHA暂态性能分析办法及其应用
简鑫, 曾孝平, 谭晓衡, 田蜜, 苗丽娟
2016, 38(8): 1894-1900. doi: 10.11999/JEIT151207  刊出日期:2016-08-19
关键词: 物联网, 机器类通信, 突发性业务, 多信道ALOHA, 暂态性能分析
海量机器类终端(或MTC终端)同步入网时,其业务呈现瞬时突发性,这使得基于齐次或复合泊松假设的多信道S-ALOHA稳态性能分析办法难以直接应用。该文以第i个随机接入时隙内第j次进行随机接入的用户数Mi(j)作为状态变量,提出了一种沿Mi(j) 的j方向迭代进行多信道S-ALOHA暂态性能分析的办法及其近似形式。该迭代办法可建立第i个随机接入时隙内第j次进行随机接入的用户数与第x个随机接入时隙内新到用户数的直接关系(其中xi),也可给出接入时延概率密度函数、概率分布函数和均值的求解办法。以3GPP MTC业务参考模型进行数值仿真,验证了所提迭代办法及其近似形式的有效性。相关研究可为承载网络的优化设计提供参考。
边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法
黄晓舸, 邓雪松, 陈前斌, 张杰
2024, 46(1): 195-203. doi: 10.11999/JEIT221517  刊出日期:2024-01-17
关键词: 异步联邦学习, 区块链, 资源分配, 边缘计算网络
由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败。本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率。此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性。