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了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有二十五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有二十五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
RSC AdvancesRSC AdvancesRSC Advances
的方法已被采用：17 - 20，即自上而下的方法，依赖于切割宏观系统，例如石墨，碳黑色或碳晶体，以获得纳米级量子点；以及基于有机化学的自下而上的方法，旨在生成从小型系统到较大系统的GQD。gqd是具有出色和可调特征的石墨烯的小片段，即间隙能，光吸收，光致发光和量子构成效应。21,22 These excellent properties make these zero-dimensional nanostructures more attractive for optical and optoelectrical devices used in industrial and medical elds, such as, photovoltaic devices, catalysis (electrocatalysis, pho- tocatalysis) bio-imaging, medical diagnosis.23几项实验和理论研究表明，可以通过调整大小的调整，24 edg guration，25
机载监视雷达中的自适应杂波抑制
空中和太空雷达在民用和军事用途中发挥着重要作用。有许多应用，例如地球观测、监视等。高性能杂波抑制是许多此类雷达系统的重要组成部分。时空自适应处理 (STAP) 已成为杂波抑制应用的热门话题。虽然对于大多数移动目标指示 (MTI) 雷达，其他应用也用于杂波抑制。本硕士论文分析了用于机载雷达应用的双天线配置的 STAP。第一种配置基于辅助天线，第二种配置基于称为离散长球面序列 (DPSS) 的多锥化方法。本文表明，这两种天线配置都是 STAP 应用的有效选择。虽然后一种配置 DPSS 通常具有更高的杂波抑制性能。但是，DPSS 配置的一个问题似乎是该配置存在根本限制。本文简要讨论了这些限制，但在实施 DPSS 配置之前还需要做更多的工作。
使用集中式控制
摘要：印度尼西亚的太阳能大量使用具有在微电网系统中成为电能的潜力。目前在印度尼西亚使用可再生能源（RES）的使用正在增加，这与化石燃料的减少一致。本文提出了一种新的微电网DC配置，并设计了一种集中的控制策略，以管理可再生能源和负载方面的功率流。所提出的设计使用三个PV阵列（300 WP PV模块），带有多板存储系统（MBSS），存储（200 AH电池）。研究中的集中控制使用了可编程逻辑控制器（PLC）。在这项研究中，微电网上的负载是二十个外壳，因此使用电能一天为146.360 WH。估计在一个月内需要4.390.800 WH的电能。新的DC微电网构造使用了混合配置，即DC耦合和交流耦合配置。该研究的结果表明，DC微电网配置与集中式控制的DC Microgrid Colfuration能够交替地调节pv raray和MBSS的能量。所提出的系统的效率比以前的DC微电网控制策略和配置模型高98％。
《航空运输管理杂志》
航空公司通常采用枢纽辐射结构进行货运，其中外站和枢纽之间的移动由卡车提供。为了高效运输货物，航空公司必须考虑在外站交付并必须运往枢纽的货物的捆绑选项。捆绑货物有三种选择：通过“直通单元负载设备”（T-ULD）（枢纽同一航班的所有货物）、通过“混合单元负载设备”（M-ULD）（枢纽不同航班的货物）和卡车中的散装货物。考虑到承运商的主要 KPI（关键绩效指标），最佳货运捆绑配置尚不清楚。本研究将问题表述为多标准决策 (MCDM) 问题，允许承运人决定哪种配置对于给定的分站是最佳的。选定的 KPI（成本、（卸）载时间和质量）被表述为数学函数。然后使用一种称为最佳最差方法 (BWM) 的新 MCDM 来确定相对于三个 KPI 的最佳配置。将所提出的方法应用于 KLM Cargo，以确定为位于史基浦机场的 KLM 枢纽提供货物的选定分站的最佳配置。本案例研究表明，不同的分站有不同的最佳货运捆绑配置，并且卡车运输成本和货运处理费率是决定哪种配置最佳的关键因素。© 2016 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
Chern，偶极子和四极杆拓扑阶段，具有方形晶格和非常规单位单元格
用于研究光子学中的拓扑阶段，而量子 - 大实型型前一阶手性边缘状态通常在磁光光子晶体中实现，而高阶拓扑状态大多在全dielectric光子晶体中探索。在这项工作中，我们研究了磁光子光子晶体中的一阶和二阶拓扑光子状态。在特定的情况下，我们在一个平方晶格中重新访问一个简单的磁光子光子晶体，每个单元中有一个旋风磁缸。However, rather than investigating the conventional unit cell where the cylinder is at the center of the square unit cell as previous works have done, we consider a configuration where the cylinders are located at the four corners of the square unit cell and show that this configuration hosts rich topological phases, such as dual-band Chern, dipole, and quadrupole topological phases.我们对这些拓扑状态的详细特征基于Wannier带和它们通过Wilson Loop和Nested Wilson Loop方法的极化。我们详细研究了不同拓扑阶段的边缘和角状态，并表明它们具有“频谱鲁棒性”的特殊特征。例如，尽管生活在带隙中的偶极相的边缘和角状态可以通过调谐边界条件将其推入散装带，但它们可以通过散装带并在不同的带隙内重新出现。对于双波段四极阶段，我们可以找到一个政权，两个乐队差距同时容纳了一组角状态，并且有趣的是，一组角状状态的填充异常可以使它们的签名在另一组拐角处的异常状态中，尽管它们被广泛的国家数量占据了一个拐角处。在简单的磁光子光子晶体中揭示的丰富拓扑物理学不仅为时间反转对称性折叠光子系统提供了对高阶拓扑阶段的新见解，结果还可以通过利用边缘和角状态的电势来找到有希望的应用。
Thomas Chevet、Cristina Stoica Maniu、Cristina Vlad、Youmin Zhang。使用 MPC 技术进行基于 Voronoi 的 UAV 编队部署和重新配置。国际无人机系统会议，ICUAS'18，2018 年 6 月，美国德克萨斯州达拉斯。第 9-14 页，10.1109/ICUAS.2018.8453342。hal-01768188
摘要 —本文介绍了一种基于分散 Voronoi 的线性模型预测控制 (MPC) 技术，用于在有界区域内部署和重构由无人机 (UAV) 组成的多智能体系统。在每个时刻，该区域被划分为与每个 UAV 智能体相关联的不重叠的时变 Voronoi 单元。编队部署目标是根据每个 Voronoi 单元的 Chebyshev 中心将智能体驱动到静态配置中。所提出的基于 MPC 的编队重构算法不仅允许有故障/不合作的智能体离开编队，还允许恢复/健康的智能体加入当前编队，同时避免碰撞。仿真结果验证了所提出的控制算法的有效性。
使用 MPC 技术进行基于 Voronoi 的无人机编队部署和重新配置
摘要 —本文介绍了一种基于分散 Voronoi 的线性模型预测控制 (MPC) 技术，用于在有界区域内部署和重构由无人机 (UAV) 组成的多智能体系统。在每个时刻，该区域被划分为与每个 UAV 智能体相关联的不重叠的时变 Voronoi 单元。编队部署目标是根据每个 Voronoi 单元的切比雪夫中心将智能体驱动到静态配置中。所提出的基于 MPC 的编队重构算法不仅允许故障/不合作的智能体离开编队，还允许恢复/健康的智能体加入当前编队，同时避免碰撞。仿真结果验证了所提出的控制算法的有效性。