【摘 要】
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针对典型数字集群通信系统在通信过程中无线入侵的检测问题,利用协议自身特性以及外加辅助信息,提出了两种入侵检测方法。一是以陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)系统为基础提取固定序列进行对比的干扰检测方法。此方法提取协议中所有固定序列作为干扰检测的判别条件集合,对接收到的协议报文提取对应位置的序列并进行对比,判别协议是否受到干扰。二是基于格雷互补序列的入侵检测方法。该方法在通信信息发送前在协议数据信息段插入具有特殊性质的格雷互补序列,用于辅助通信方检测协议信息是否被
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针对典型数字集群通信系统在通信过程中无线入侵的检测问题,利用协议自身特性以及外加辅助信息,提出了两种入侵检测方法。一是以陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)系统为基础提取固定序列进行对比的干扰检测方法。此方法提取协议中所有固定序列作为干扰检测的判别条件集合,对接收到的协议报文提取对应位置的序列并进行对比,判别协议是否受到干扰。二是基于格雷互补序列的入侵检测方法。该方法在通信信息发送前在协议数据信息段插入具有特殊性质的格雷互补序列,用于辅助通信方检测协议信息是否被
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造纸废水中残留的有机物难以降解,阳离子染料甲基橙就是其中一种有代表性的有机污染物,其结构中含有偶氮基等官能团,采用传统的物理化学方法不易将其彻底降解。本论文首先以Fe3S4为异相芬顿(Fenton)试剂、AC为载体,采取溶液浸渍法制备了复合催化剂Fe3S4-ACFC;然后,用甲基橙溶液模拟造纸废水,进行H2O2分解氧化有机污染物的实验,探究了复合催化剂Fe3S4-ACFC用量
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沧东凹陷孔二段页岩油储层属于特低孔、特低渗储层,泥质含量高,作业过程中极易因压井液等外来流体侵入造成污染。针对这一问题,对页岩油井常用的有杆泵、电动潜油泵举升工艺及其生产管柱和井下工具进行优化设计,形成了由预制内防喷工具不压井作业技术、可控桥塞暂闭井筒完井技术和敷缆连续油管带压下泵技术等组成的沧东凹陷页岩油水平井不压井作业技术。现场应用结果表明,不压井作业技术可以解决有杆泵井内衬油管无法有效密封、电动潜油泵井无法带压作业等问题,作业后储层零污染,无需等待完全泄压结束再下泵投产。
为了提高压裂页岩油水平井产量预测精度、优化闷井时间及压裂液用量等参数,建立了一种考虑压裂液注入、闷井渗吸及开井生产的压裂页岩油水平井油水两相渗流数学模型,利用控制体积有限元法求其数值解,模拟了渗吸作用下基质–裂缝油水置换的过程,获得了油水压力场、速度场、产量及含水率的动态变化。分析了压裂渗吸驱油特征,优化了闷井时间和压裂液用量,并研究了基质渗透率和缝网复杂程度对渗吸驱油的影响。研究结果表明:毛细管力越大,闷井时间越长,则含水率越低,渗吸增产作用越明显;压裂液用量增加能够提高渗吸驱油产量,但同时会引起含水率
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随着授权频段的急剧增加,可供次要用户(Secondary User,SU)使用的频谱资源越来越少。认知无线网络(Cognitive Radio Network,CRN)是一种提高跳频信道频谱利用率的有效方法。SU在认知无线网络中实现交会是完成跳频的基础,在授权频段建立公共控制链路的传统方法显然效率不高。为了保证完成交会和缩短交会时间,提出了一种基于强化Q学习的跳频交会算法。通过强化Q学习算法对可供跳频的频点进行学习,实现时隙优化,在保证交会的基础上缩短交会时间。
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聚类是机器学习的核心任务之一。聚类效果高度依赖于数据的特征表示。一个好的特征表示能够大幅度提高聚类效果,因此经典聚类算法使用特征提取算法提取一个利于聚类的特征表示。特征提取算法与聚类算法相互独立,导致特征提取与聚类算法脱钩。近些年,基于深度神经网络的聚类算法联合优化了特征提取过程与聚类过程,使用神经网络提取聚类导向的特征表示。目前,基于深度神经网络的聚类算法已经证明了其优越性。因此,全面回顾现有的深度聚类算法,并从神经网络的角度出发对现有深度聚类算法进行分类。
随着宽带波形和宽带数字化通信技术的发展,传统的短波建链模式已不能满足特定的宽带业务需求。如何实现短波宽带快速建链,是推动短波通信系统发展的关键之一。因此,设计一种针对实时话音或短消息的短波宽带快速建链协议,将信号带宽从传统的3 kHz发展到12 kHz。对短波全频段通信系统架构进行简要介绍,详细阐述了建链协议中协议数据单元结构、建链状态转移过程、波形设计和时序分析,并进行了仿真分析。结果表明,所提方案提高了建链速率和建链可靠性。