近年来，地面通信在自然灾害发生时暴露出了很多不足之处，而星载通信凭借其覆盖范围广、通信容量大和传输质量高等优势，正迅速成为通信领域发展的重点。星载通信中信号处理部分的关键技术是DBF（数字波束形成），而多馈源数目及大带宽使其拥有庞大的运算量，高速处理器可以满足此算法实时处理的需求，但与处理速度不相匹配的高速数据通信却成为瓶颈。 本文针对这一问题，结合目前高速数据传输技术的发展，决定采用吉比特通信技术来解决多馈源宽带DBF的数据通信问题。本文首先详细阐述了高速串行I/O的相关技术，并对其原理做了简要说明，在此基础上介绍了Xilinx公司FPGA内部的RocketIO GTX模块。然后给出了基于RocketIO GTX的高速数据可靠传输方案，其单路传输速率可达6Gbps，采用内嵌时钟技术简化了电路设计，并利用差错控制编码进一步降低了误码率。最后，搭建了具体的硬件平台，对方案进行了相应的实验测试，验证了方案的可行性及其优势。

直流脉宽调速，PWM产生，逻辑延时，过流脉冲封锁

png图片显示不全，可能是图片宽高尺寸数据不对，可根据crc值计算png图片宽高尺，本段代码运行于python27.

需要使用自己的工具或者Mike自带的导出工具，将dfsu结果导出成shapefile格式，再利用本工具统计即可。也可以用于Delft3D 等其他模型计算的结果统计，只要能导出shapefile格式，都可以用于统计计算。 另，网格shapefile需要在投影坐标系下，经纬度坐标无法统计。计算结果会自动保存到粘贴板，在Excel中粘贴即可看到统计结果。 该工具是用Python编写，Nuitka打包编译成appimage，由于本人仅使用Linux笔记本，所以工具仅限Linux环境下使用。如需要Windows版本，请联系作者（cyc.sjtu@gmail.com），适时考虑重新用打包成exe工具。工具的具体使用方法见本人的blog内容。 纯属个人兴趣，可以共同探讨软件优化。

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具有用户和网络大数据的移动网络中的动态带宽分配算法

提出一种基于传输速率自适应的动态带宽分配算法，为异构无线网络中的多业务提供服务质量保证。根据所提的传输速率优先级决策模型，在传输速率QoS需求和异构网络容量约束的条件下，通过动态调整不同网络中各个移动终端所支持业务的传输速率来得到最优带宽重分配矩阵，以最大化整个异构网络的效用函数；将自适应带宽重分配问题描述为一个优化问题，采用动态优化的迭代算法自适应调节用户传输速率来进一步最大化该效用函数。理论分析和数值仿真结果表明，所提算法在给定传输速率且满足QoS需求的基础上，能够最大化网络的效用函数并减小新呼叫的阻塞概率。

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