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（本文是在论坛已有一篇文章《SIRP法相干相关K分布雷达杂波的建模与仿真》的基础上修改而来，在此首先感谢这篇文章的作者给予我的帮助。之所以完成这篇文章，有三个方面的原因：一是对原文章和仿真程序代码明显存在一些不一致的地方，因此，我这里对每个公式进行检验（后来证明文章的公式正确无误，但所给的仿真代码存在问题），二是对自己近4天工作的一个总结，以便以后学习可以参考；三是可以放在网上给初学者一些参考，以便后来者不再走自己曾经走过的弯路。文章的一些文字是在匆忙间完成，只求能表达所述意思，没有详细斟酌，海涵：））

分布式系统理论体系非常庞大，涉及知识面也非常广博，本文精心选择了部分在工程实践中应用广泛、简单有效的分布式理论、算法、协议加以介绍。全文分为两大部分，第一部分介绍了分布式系统的一些基本概念并框定了本文的问题模型和问题域，作为后续章节的基础。 第二部分介绍了一些分布式系统的理论，在介绍这些理论时，注重引入实例并加以应用，同时将这些理论投影到真实的系统中。 一些经典的分布式系统的资料对分布式系统的全貌做了比较详细的介绍。为了控制规模， 在开始讨论分布式系统的协议、原理与设计之前，首先给出在本文中研究的分布式系统在分布式层面的基本问题模型。后续所有的讨论都限定在这个模型的范围内，超过模型范围的内容则不在本文中讨论。本文尽量精简分布式系统模型是为了控制问题的规模。

针对网格正交频分复用(LOFDM, lattice OFDM)系统具有较传统OFDM系统更高峰均功率比(PAPR, peak-to-average power ratio)的问题，在将传统非线性压扩变换应用于LOFDM系统的同时研究并分析了一种新的基于原信号统计分布特性的连续可导非线性压扩算法。该算法从原信号的渐进高斯分布特性出发并对原信号的幅度分布函数进行截断逼近，在保持平均功率不变的条件下，将压扩后的信号限制在与原信号分布特性一致的特定范围内，使压扩后的信号在保持其原有分布特性的同时，能更大程度改善系统PAPR和误比特(BER, bit error ratio)性能。理论分析和仿真实验表明，所提出的算法性能要显著优于传统非线性压扩算法。

摘要：软件定义网络（software defined networking,SDN）是一种新型网络创新架构，其分离了控制平面与转发平面，使得网络管理更为灵活。借助SDN控制与转发分离的思想，在SDN基础上引入一个集中式安全中心，在数据平面设备上采集数据，用于对网络流量进行分析，通过熵值计算和分类算法判断异常流量行为。对于检测到的网络异常情况，安全中心通过与SDN控制器的接口通告SDN控制器上的安全处理模块，进行流表策略的下发，进而缓解网络异常行为。通过本系统可以在不影响SDN控制器性能的情况下，快速检测网络中的异常行为，并通过SDN下发流表策略对恶意攻击用户进行限制，同时对SDN控制器进行保护。

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基于从高校众多的信息系统中采集海量数据，并从中挖掘出对学生行为管理有用知识的目的，本文采用了文献研究法、个案研究法及实证研究法，通过研究相关文献、技术文档，和系统设计案例，结合实际情况设计和实现一个基于Hadoop生态技术的学生行为预警平台系统，得出了使用Hadoop大数据技术实现学生行为预警平台来提高学生行为管理工作具有可行性的结论。

汽车软件开发，自动驾驶通讯，机器人通讯，通信中间件绕不开，当前最火热的无非有 2 种：Some/IP 和 DDS。DDS 是一种分布式通信标准，有很多商业和开源的实现，Fast DDS 是其中的一种。它在 ROS2 中被应用，而 Apollo 中的 CyberRT 框架中也有它的身影。

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