基于双通道混合网络模型的调制方式识别方法研究

1

作者 费顺超 张成璞 《沈阳理工大学学报》 CAS 2023年第6期34-39,47,共7页

调制方式识别是电子对抗领域的核心技术之一,针对传统调制识别方法识别精度不高的问题,借助深度学习方法构建一种双通道混合网络(CLRD)模型,通过对信号的时序特征和空间特征的联合提取完成信号的有效识别。以RML2016.10a数据集为仿真对... 调制方式识别是电子对抗领域的核心技术之一,针对传统调制识别方法识别精度不高的问题,借助深度学习方法构建一种双通道混合网络(CLRD)模型,通过对信号的时序特征和空间特征的联合提取完成信号的有效识别。以RML2016.10a数据集为仿真对象,识别11种调制信号。仿真结果表明:在低信噪比条件下,本文提出的CLRD模型具有较好的识别准确率,当信噪比在-2 dB以上时,平均识别准确率可达到91.56%;与其他常用模型相比,识别准确率均有一定程度的提高。 展开更多

关键词 调制方式识别 深度学习 联合特征提取 双通道混合网络模型

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用有限混合网络模型计算天津地热田热水量

2

作者 王心义 周廷强 林建旺 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期40-44,共5页

针对因地热水位动态资料不足而导致的水量计算结果偏离实际的状况，以天津地热田雾迷山组热储层为例，建立了利用放射性同位素^14C资料进行地热水量计算的有限混合网络模型，并利用1998—2001年的水位、水量及^14C资料进行了模型的识别... 针对因地热水位动态资料不足而导致的水量计算结果偏离实际的状况，以天津地热田雾迷山组热储层为例，建立了利用放射性同位素^14C资料进行地热水量计算的有限混合网络模型，并利用1998—2001年的水位、水量及^14C资料进行了模型的识别，得到了有效孔隙度和弹性释水率等水文地质参数，利用所建立的模型及水文地质参数计算了地热水的储存量及补给量。研究表明，地热水的开采主要是消耗弹性储量。 展开更多

关键词 地热水量 有限混合网络模型 放射性同位素^14C

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智能巡检应用下基于混合网络模型的电力设备目标寻的技术

3

作者 于虹 《云南电力技术》 2021年第S02期8-11,共4页

电力设备的在线监测中需要将目标的外观影像进行故障识别,而图像故障识别必须首先进行图像的精确匹配,因而对目标检测设备视觉定位的应用技术有着日益迫切的需求。本文建立了一种基于混合网络模型的电力设备目标寻的算法,有机融合了孪... 电力设备的在线监测中需要将目标的外观影像进行故障识别,而图像故障识别必须首先进行图像的精确匹配,因而对目标检测设备视觉定位的应用技术有着日益迫切的需求。本文建立了一种基于混合网络模型的电力设备目标寻的算法,有机融合了孪生网络的模板匹配和基于特征点匹配的图像配准两种研究路线。算法在孪生网络的网络深度方面采用较少的特征度尺寸压缩,减少池化环节。从而保证结果特征图在尺寸上与原图像保持同一量级,达到检测分辨率的较少损失。方法对特征描述子邻域划分做出改进,简化了算法复杂度。训练时使用Dropout策略随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。同时采用指数下降的学习率曲线,兼顾模型前期优化的收敛速度和后期优化的收敛性。经过实验分析验证,表明算法可以实现在复杂多变的变电站检测环境下可靠有效的完成电力设备的目标寻的任务。 展开更多

关键词 电力设备 目标寻的 混合网络模型 孪生网络 特征点匹配

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基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测研究

4

作者 刘珊珊 李根 管艺博 《成都工业学院学报》 2024年第1期52-56,共5页

针对低速率入侵,常规的入侵检测方法能力不足,虚警率、漏警率偏高。为保证网络安全,提出一种基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测方法。利用NetFlow技术采集网络流量数据,对网络流量数据进行过滤和图像化处理。搭建由卷积神经网... 针对低速率入侵,常规的入侵检测方法能力不足,虚警率、漏警率偏高。为保证网络安全,提出一种基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测方法。利用NetFlow技术采集网络流量数据,对网络流量数据进行过滤和图像化处理。搭建由卷积神经网络和人工神经网络构成的混合神经网络模型,利用卷积神经网络提取网络流量数据的图像提取特征,利用人工神经网络检测网络入侵类型。结果表明:提出方法的虚警率、漏警率低于Transformer入侵检测方法、栈式自编码-长短期记忆(SAE-LSTM)检测方法和萤火虫优化(GSO)-基分类器检测方法,尤其在入侵速率更低(2 Mb/s)的情况下,所表现出的检测能力更为突出,说明针对低速率网络入侵问题,基于混合神经网络模型的检测方法的检测能力更强,检测结果更为准确。 展开更多

关键词 混合神经网络模型 卷积神经网络 人工神经网络 低速率入侵 网络流量数据 入侵检测方法

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基于CNN-LSTM混合神经网络的高速铁路地震响应预测

5

作者 张学兵 谢啸楠 +1 位作者 王礼 吴晗 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期1-13,共13页

为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设... 为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设准分布式光纤光栅采集地震时轨道板、钢轨、底座板、箱梁的响应数据,在每根光纤上布置7个光栅,利用两边光栅的响应数据预测中间点的光栅响应,将采集位置、历史数据及地震波形等信息作为特征图输入.利用CNN提取特征,再将提前提取出来的特征数据以时序方式作为LSTM网络的输入数据,最后LSTM网络进行地震应变响应预测.实验结果表明,LSTM网络在3层时效果最好,CNN-LSTM方法具有较高的预测精度,根均平方误差(R_(RMSE))、平均绝对误差(R_(MAE))、决定系数(R^(2))分别达到了0.3753、0.2968、0.9371. 展开更多

关键词 准分布式光纤光栅 振动台试验 地震响应 卷积神经网络-长短期记忆网络混合模型

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基于径向基函数的混合神经网络模型研究 被引量：11

6

作者 陈德军 胡华成 周祖德 《武汉理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期122-125,142,共5页

随着系统复杂程度的增加,构造一个径向基函数神经网络(RBFNN)所需样本及训练时间都急剧增加,得到的复杂网络往往不能完全揭示问题的层次和结构。采用“分而治之”的思想,提出了一种基于RBF的混合网络模型,通过最短距离均匀聚类方法划分... 随着系统复杂程度的增加,构造一个径向基函数神经网络(RBFNN)所需样本及训练时间都急剧增加,得到的复杂网络往往不能完全揭示问题的层次和结构。采用“分而治之”的思想,提出了一种基于RBF的混合网络模型,通过最短距离均匀聚类方法划分样本空间,构造合适的子样本集和子网络模型对网络进行训练,与采用正交最小二乘法的单独RBF网络在结构、训练时间、泛化能力上做了对比。结果表明其时间复杂度有显著降低,网络的泛化能力与精度比全局RBFNN有明显提高。整个网络模型具有良好的扩展性和应用前景,适合于大样本神经网络的建模和训练问题。 展开更多

关键词 径向基函数 神经网络 混合网络模型

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基于自回归与长短期记忆网络混合模型的热电偶动态补偿方法研究

7

作者 崔志文 李文军 +1 位作者 虞思思 金敏俊 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第9期63-72,共10页

热电偶在动态温度测量时由于热惯性存在动态误差。为补偿热电偶的动态误差,提出一种基于自回归与长短期记忆网络混合模型的补偿算法。该算法通过自回归模型对热电偶动态响应进行辨识,再由长短期记忆网络作为非线性补偿器校正动态误差。... 热电偶在动态温度测量时由于热惯性存在动态误差。为补偿热电偶的动态误差,提出一种基于自回归与长短期记忆网络混合模型的补偿算法。该算法通过自回归模型对热电偶动态响应进行辨识,再由长短期记忆网络作为非线性补偿器校正动态误差。采用不同强度的高斯白噪声模拟噪声环境,仿真构建热电偶模拟测量数据集。在模拟测量数据集上对算法做验证。计算结果表明,该算法在不同噪声环境下均能有效地减少动态误差。搭建热电偶动态温度测量实验平台,以K型镍铬/镍硅热电偶为实验对象,取得实验测量数据集。实验和计算结果表明,经算法补偿后的热电偶动态响应得到改善,平均动态误差为0.0028,标准差为0.0102。 展开更多

关键词 动态温度测量 热电偶 动态误差补偿 自回归与长短期记忆网络混合模型

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并联混合神经网络模型及应用研究

8

作者 曹云忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第21期218-221,共4页

单一神经网络难以对复杂模型做出准确的预测,提出了一种并联型混合神经网络模型用于对复杂的系统进行预测,该模型由径向基函数网络、BP网络和控制模块组成。控制模块用于线性映射层,将两种单一神经网络的输出结合并得到最终的输出结果... 单一神经网络难以对复杂模型做出准确的预测,提出了一种并联型混合神经网络模型用于对复杂的系统进行预测,该模型由径向基函数网络、BP网络和控制模块组成。控制模块用于线性映射层,将两种单一神经网络的输出结合并得到最终的输出结果。详细地给出了混合模型的预测方法:首先,利用改进算法分别训练径向基函数网络和BP网络;其次,采用自适应遗传算法优化线性映射层以获得更好的预测精度;最后,利用两个实例比较单一神经网络和提出的混合网络的预测性能。实验表明,混合神经网络在预测精度上比单一网络具有更优的性能,同时,该混合模型为复杂系统提供了一种通用的预测工具。 展开更多

关键词 径向基函数 BP神经网络 混合网络模型 数据预测 线性映射

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神经网络预测模型在高速铁路地震响应中的性能对比 被引量：1

9

作者 张学兵 吴晗 +1 位作者 谢啸楠 王礼 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期107-117,共11页

为明确何种深度学习模型适用于高速铁路地震响应预测分析,该文利用振动台技术建立高速铁路无砟轨道Ⅱ型板缩尺模型,使用准分布式光纤光栅采集地震时缩尺桥梁响应,建立3种评估指标.从预测精度和稳定性等方面深入研究,对比多层前馈网络(mu... 为明确何种深度学习模型适用于高速铁路地震响应预测分析,该文利用振动台技术建立高速铁路无砟轨道Ⅱ型板缩尺模型,使用准分布式光纤光栅采集地震时缩尺桥梁响应,建立3种评估指标.从预测精度和稳定性等方面深入研究,对比多层前馈网络(multilayer feedforward network,BP)、长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)在地震响应中的效果.实验结果说明LSTM网络比BP、RNN网络模型具有更高的预测精度,且在不同应变范围中表现稳定.LMST模型预测结果的平均误差最小,均方根误差、平均绝对误差、决定系数分别达到了0.22582、0.1471、0.91542,可以获得最佳预测精度. 展开更多

关键词 地震响应预测 振动台试验 准分布式光纤光栅 长短期记忆网络混合模型

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网络科学中统一混合理论模型的若干研究进展 被引量：25

10

作者 方锦清 李永 《力学进展》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期663-678,共16页

复杂网络的理论模型研究一直是网络科学的最重要课题之一.首先概述网络科学理论发展史上的3个里程碑以及有权演化网络的发展概况.为了全面反映确定性与随机性混合的真实世界的统一性、多样性和复杂性,使网络理论模型更加接近实际网络的... 复杂网络的理论模型研究一直是网络科学的最重要课题之一.首先概述网络科学理论发展史上的3个里程碑以及有权演化网络的发展概况.为了全面反映确定性与随机性混合的真实世界的统一性、多样性和复杂性,使网络理论模型更加接近实际网络的全面特性,着重评述近年来发展的统一混合网络理论模型的3部曲:和谐混合择优模型、统一混合网络模型和统一混合变速增长网络模型,总结和评述了混合理论模型3部曲的不同特点和相互联系,揭示了统一混合网络的复杂性与普适性及其错综复杂的转变关系.最后指出,该理论在多层次高科技网络等实际网络中的应用前景. 展开更多

关键词 网络科学 统一混合网络理论模型3部曲 复杂性 普适性 小世界 无标度

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统一混合变速增长网络模型及其特性转变 被引量：8

11

作者 方锦清 李永 毕桥 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2008年第4期56-65,共10页

为了更好地反映确定性与随机性混合的真实世界的统一性、多样性和复杂性,使网络理论模型更加接近实际网络的特性,在近年来发展的统一混合网络理论框架的基础上,提出和研究了统一混合变速增长网络模型,揭示了统一混合网络模型的若干新特... 为了更好地反映确定性与随机性混合的真实世界的统一性、多样性和复杂性,使网络理论模型更加接近实际网络的特性,在近年来发展的统一混合网络理论框架的基础上,提出和研究了统一混合变速增长网络模型,揭示了统一混合网络模型的若干新特性,总结和比较了随着4个混合比的变化整个网络的复杂性与普适性的转变关系。 展开更多

关键词 网络科学 统一混合网络理论框架 统一混合变速增长网络模型 复杂性 普适性

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股指期货风险测算研究--基于混合密度网络模型和CVaR模型的TRM理论应用 被引量：3

12

作者 周珺 彭蕾 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2008年第5期175-177,共3页

随着《证券公司为期货公司提供中间介绍业务试行办法》、《期货公司风险监管指标管理试行办法》等法规条例的陆续出台,股指期货离我们渐行渐近。股指期货是深化我国金融市场改革和完善多层次资本市场的必经之路,可以预见,其真实价格发... 随着《证券公司为期货公司提供中间介绍业务试行办法》、《期货公司风险监管指标管理试行办法》等法规条例的陆续出台,股指期货离我们渐行渐近。股指期货是深化我国金融市场改革和完善多层次资本市场的必经之路,可以预见,其真实价格发现功能,套期保值功能等优势将为期货公司和实行自营业务的证券机构提供诸多便利。但是,由于股指期货同时具有高杠杆性和每日结算等特点,期货公司或从事IB业务的证券公司必须额外注意其风险控制。基于以上考虑,本文希望运用比较新颖和科学的数量方法对股指期货的风险测算进行一些尝试。 展开更多

关键词 股指期货 混合密度网络模型 CVAR模型 TRM理论

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混合神经网络跟驰模型的建立 被引量：9

13

作者 徐学明 荣建 王丽 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期130-132,共3页

将混合神经网络模型(CNNM)应用于跟驰模型的建立。进行基于车载高精度GPS的跟驰试验设计,并结合试验数据,介绍模型建立的原理和过程。分别建立基于BP神经网络和基于径向基神经网络的跟驰模型,并应用于混合神经网络跟驰模型的建立。模型... 将混合神经网络模型(CNNM)应用于跟驰模型的建立。进行基于车载高精度GPS的跟驰试验设计,并结合试验数据,介绍模型建立的原理和过程。分别建立基于BP神经网络和基于径向基神经网络的跟驰模型,并应用于混合神经网络跟驰模型的建立。模型通过实测数据对混合模型的信用值进行调整,从而组合得到较高的精确度。通过对预测效果的比较,可以发现混合神经网络跟驰模型可以取得比单一神经网络模型更好的预测效果。 展开更多

关键词 交通工程 跟驰模型 神经网络 混合神经网络模型

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基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测方法研究 被引量：9

14

作者 张星辉 康建设 +3 位作者 赵劲松 肖雷 曹端超 刘浩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期171-179,共9页

提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测新方法,将变量消元和期望最大化算法相结合对模型进行推理,应用聚类评价指标对状态数进行优化,通过计算待识别特征向量的概率值来确定设备当前的退化状态... 提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测新方法,将变量消元和期望最大化算法相结合对模型进行推理,应用聚类评价指标对状态数进行优化,通过计算待识别特征向量的概率值来确定设备当前的退化状态,在退化状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命预测方法。最后,分别应用50组轴承全寿命仿真数据和3组轴承全寿命实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可有效地识别设备的退化状态并对剩余使用寿命进行预测。 展开更多

关键词 混合高斯输出贝叶斯信念网络模型 退化状态识别 剩余使用寿命预测 轴承

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混合神经网络模型用于煤焦气化过程的模拟 被引量：1

15

作者 吴诗勇 张晓 +2 位作者 顾菁 吴幼青 高晋生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期197-201,共5页

以煤焦气化反应模型为基础,结合BP神经网络参数估计器,建立了用于模拟煤焦气化过程的混合神经网络模型。结果表明该混合神经网络模型能很好地描述煤焦的气化过程,可以得到在实验过程中无法测得的2个参数,即:在煤焦中具有活性的碳与总碳... 以煤焦气化反应模型为基础,结合BP神经网络参数估计器,建立了用于模拟煤焦气化过程的混合神经网络模型。结果表明该混合神经网络模型能很好地描述煤焦的气化过程,可以得到在实验过程中无法测得的2个参数,即:在煤焦中具有活性的碳与总碳的比值A和具有活性碳的单位质量反应速率Rr。 展开更多

关键词 混合神经网络模型 煤焦 气化过程 模拟

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和谐统一混合择优网络模型耦合映像格子的相继故障 被引量：1

16

作者 马秀娟 赵海兴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第1期18-22,共5页

将耦合映像格子的相继故障模型作用于和谐统一的混合择优网络模型(HUHPM),通过仿真分析的方法研究了和谐统一混合择优网络的相继故障行为。仿真中采用了蓄意攻击和随机攻击两种策略。仿真结果表明,同规模的和谐统一混合择优网络抵抗随... 将耦合映像格子的相继故障模型作用于和谐统一的混合择优网络模型(HUHPM),通过仿真分析的方法研究了和谐统一混合择优网络的相继故障行为。仿真中采用了蓄意攻击和随机攻击两种策略。仿真结果表明,同规模的和谐统一混合择优网络抵抗随机攻击的能力比蓄意攻击要强;另外,网络的总混合比对这类网络相继故障行为的扩散有很强的影响,在蓄意攻击下,随着随机性连接的逐渐增加,网络的抵抗蓄意攻击的能力逐渐增强,而在随机攻击下则正好相反,即随着确定性连接的增加,网络抵抗随机攻击的能力越来越强。因此,在实际应用中可以通过调节混合比来增强这类网络的鲁棒性。 展开更多

关键词 和谐统一混合择优网络模型(HUHPM) 耦合映像格子 相继故障 混合比 鲁棒性

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基于混合神经网络(GANN)的沥青路面使用性能预测模型 被引量：4

17

作者 俞竞伟 傅睿 +1 位作者 李雄威 王新军 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第3期521-525,共5页

针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网... 针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网络预测模型,并结合实例进行了检验性预测。结果表明:混合神经网络模型在预测精度方面优于传统灰色模型。该模型的算法概念明确、计算简便,有较高的拟合和预测精度,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 沥青路面 使用性能 GM模型 人工神经网络 混合神经网络模型

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基于混合神经网络模型的污水COD值预估法 被引量：4

18

作者 方骏 戴连奎 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2003年第12期6-10,共5页

　提出了一种基于物理测量的COD值快速预估方法,它采用混合神经网络模型直接由UV分光光度计测得的吸光度数据预估出水样的COD值。实例分析表明,采用该混合模型具有比常规的BP网络和传统回归模型更好的预估精度,同时混合模型的预估值与... 　提出了一种基于物理测量的COD值快速预估方法,它采用混合神经网络模型直接由UV分光光度计测得的吸光度数据预估出水样的COD值。实例分析表明,采用该混合模型具有比常规的BP网络和传统回归模型更好的预估精度,同时混合模型的预估值与标准分析值之间也有着良好的相关性。 展开更多

关键词 水质分析 COD 混合神经网络模型 UV分光光度计 预估精度 预估方法

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改进的双层混合式P2P网络模型的仿真与分析 被引量：1

19

作者 明德廷 李娟 +1 位作者 邱晓红 杨珺 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第24期5609-5611,5750,共4页

利用OPNET仿真软件对双层混合式P2P网络模型进行了仿真实现,通过采集的仿真数据,从查找的响应时间、网络链路利用率两个方面将改进的双层混合式P2P网络模型和非结构化P2P网络进行了对比分析。仿真结果表明,双层混合式P2P网络模型比非结... 利用OPNET仿真软件对双层混合式P2P网络模型进行了仿真实现,通过采集的仿真数据,从查找的响应时间、网络链路利用率两个方面将改进的双层混合式P2P网络模型和非结构化P2P网络进行了对比分析。仿真结果表明,双层混合式P2P网络模型比非结构化P2P网络模型在查找包到达的延迟时间上更稳定,充分体现了用户兴趣由稳定兴趣驱动访问WebServices的频率远远高于偶然兴趣的驱动,一定时间段内用户具有稳定兴趣的特点。 展开更多

关键词 OPNET 混合式P2P网络模型 查找的响应时间 链路利用率 稳定性

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基于P2P的TD-SCDMA混合网络模型探讨

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作者 李荣亮 王雨 +1 位作者 邢士成 暴晋飞 《网络安全技术与应用》 2009年第11期74-75,60,共3页

随着移动通信技术的迅猛发展和军队信息化进程的加速,军队对移动通信装备通信保障和业务功能要求进一步提高,以满足平时、紧急情况以及不同强度战争环境需要。在这样的背景下,本文提出一种基于P2P的TD-SCDMA混合网络模型。首先介绍了P2... 随着移动通信技术的迅猛发展和军队信息化进程的加速,军队对移动通信装备通信保障和业务功能要求进一步提高,以满足平时、紧急情况以及不同强度战争环境需要。在这样的背景下,本文提出一种基于P2P的TD-SCDMA混合网络模型。首先介绍了P2P的概念和TD-SCDMA的网络结构,然后提出一种基于P2P的TD-SCDMA混合网络模型。探讨了在这种混合模型下的P2P的通信模式、信令接续过程和业务实现。这种基于P2P的TD-SCDMA混合网络模型对军队通信建设有一定的指导意义。 展开更多

关键词 P2P TD-SCDMA 混合网络模型 军事应用

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