服务质量管理外文翻译

第一篇：服务质量管理外文翻译

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美国州名的来源或地名研究(Toponymy)属于历史语言学范畴。历史语言学家对地名的来源作了相当的研究。美国内务部曾汇集了一批能干的语言学家，成立了专门机构，其任务是对美国的地名来源进行研究，给以准确的解释。

在美国的地名中，一半以上始源于印第安语。其余的始源于欧洲，如纪念皇帝皇后，或某一特殊地区，还有是为纪念历史重要人物及记载历史活动的。

由于语言和文化是休戚相关的，人们通过研究地名的始源，可以了解关于这个国家的背景。历史活动，甚至价值观。

笔者从不同的资料汇集了美国洲名的来源，供学习研究英语、美国历史与文化的人们参考。

ALABAMA(阿拉巴马)：来源于巧克陶印第安语，意思是 "thicket-clearers" 或者 "vegetation-gatherers"，"拓荒者"或者"打草人"。

AlASKA(阿拉斯加):来源于阿留申语，意思是"great land"或"that which the seas breaks against"，"伟大的土地"或"分割海的地方"。

ARIZONA(亚利桑那)：来源于印第安语 "Arimnac"，意思是"hule spring"，"小泉水"。

ARKANSAS(阿肯色)：来源于印第安语，意思是"a breeze near the ground"，"靠近地面的微风"。 CALIFORNIA(加利福尼亚)：来源于法语 "Califerne"，是一部11世纪法国史诗中所想象的地方。

COLORADO(科罗拉多)：来源于西班牙语，意思是"ruddy"或"red"，"红色的"。

CONNETICUT(康涅狄格)：来源于印第安语，意思是"beside the long tidal river", "在长长的潮河旁"。

DELAWARE(德拉华)：纪念托马斯·魏斯特爵士"Sir Thomas West, Lord De La Warr"，德拉华河和德拉华湾也以此命名。

FRORIDA(佛罗里达)：来源于西班牙语，意思是"feast flowers(Easter)"，"花的节日"，即复活节。

GEORGIA(乔治亚)：纪念英国的乔治二世皇帝。In honor of George II of England. HAWAII(夏威夷)：来源不确定。这个群岛可能是以其发现者夏威夷·罗亚(Hawaii Loa) 命名，也可能以传统的波利尼西亚人的家乡Hawaii or Hawaiki命名。

IDAHO(爱达荷)：来源于印第安语，意思是："gem of the mountains", "山中的宝石";另一种说法的意思是"Good morning""早上好"。

ILLINOIS(伊利诺)：来源于印第安语加上法语后缀，意思是"tribe of superior men"，"贵人的土地"。

INDIANA(印第安纳)：来源于印第安语，意思是:"land of Indians"，"印第安人的土地"。

IOWA(依阿华)：来源于印第安语，意思是"the beatiful land"，"这块美丽的地方"，另一种说法是"the sleepy ones"，"爱睡觉的人们"。 KANSAS(堪萨斯)：来源于苏族印第安语，意思是"people of the south wind", "南风的人们"。

KENTUCKY(肯塔基)：来源于易洛魁印第安语"Ken-tah-ten"，意思是"land of tomorrow"or"the dark or bolldy ground"，"希望的土地"，或"黑色的沃上"。

LOUISIANA(路易斯安那)：纪念法国路易十四世皇帝，"In honor of Louis XIV fo France".

MAINE(缅因)：纪念英国查理一世皇后海丽塔·玛丽亚，"Henrietta Maria, Queen fo Charles I of England"据说她拥有过法国的缅因省，"Theprovince of Mayne in France" MARYLAND(马里兰)：纪念英国查理一世皇后海丽塔·玛丽"In honor of Henrietta Maria, Queen of Charles I of England". MASSACHUSETTS(麻萨诸塞)：来源于印第安语，意思是"great mountain place"，"伟大的山地"。

MICHIGAN(密执安)：来源于印第安语，意思是"great lake"or"big water"，"大湖"。

MINNESOTA(明尼苏达)：来源于达科他印第安语，意思是"sky-tinted water","天色的水域"。

OHIO(俄亥俄)：来源于印第安语，意思是"great river"，"大河"。

MISSISSIPPI(密西西比)：来源于印第安语，意思是"father of waters"，"水之父"。

MISSOURI(密苏里)：来源于印第安语, 意思是"town of the Large canoes"，"大独木舟之乡"。 MONTANA(蒙大拿)：由J.M.阿西从拉丁词典中选的词，是拉丁化的西班牙语，意思不详。

NEBRASKA(内布拉斯加)：来源于澳托印第安语，意思是"flat water"，"平川之水"。

NEVADA(内华达)：来源于西班牙语，意思是"snow-capped"，"雪山"。

NEW HAMPSHIRE(新罕布什尔)：来源于英国的罕布什尔郡，"Hampshire"。

NEW JERSEY(新泽西)：来源于海峡的泽西岛，"the Channel Isle of Jersey"。

NEW MEXICO(新墨西哥)：来源于墨西哥，"the country of Mexico"。

NEW YORK(纽约)：纪念英国的约克公爵，"In honor of the English Duke of York"。

NORTH CAROLINA(北卡罗来纳)：纪念英国的查理一世，"In honor of Charles I of England". NORTH DAKOTA(北达科他)：来源于达科他印第安语，意思是"allies"or"leagued"，"同盟"或"联盟"。

第二篇：超市管理系统的设计与实现论文外文翻译

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吉林化工学院理学院

毕业论文外文翻译

超市管理系统的设计与实现

Design and implementation of supermarket management system

学生学号： 11810224

学生姓名：

周

岩

专业班级：信息与计算科学1102 指导教师：

王威娜

职

称：

讲

师

起止日期：2015.3.9～2015.4.1

吉 林 化 工 学 院

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Jilin Institute of Chemical Technology.....页脚

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基于Java技术的Web应用设计模型的比较研究

摘要

Servlet技术在建立可扩展性Web应用中是被应用最广泛的技术。在运用JAVA技术开发Web应用中有四种模型，分别是：Model

1、Model

2、Struts和JavaServer Faces(JSF)。Model 1使用一连串的JSP页面;Model 2采用了模型-视图-控制器(MVC)模式;Struts是一个采用了Model 2设计模型的框架;JSF是一种支持ready-to-use组件来进行快速Web应用开发的新技术。Model 1对于中等和大型的应用来说很难维护，所以不推荐使用。本文通过利用Model

2、Struts和JSF这三种模型分别构建三个不同版本的在线商店应用程序，来比较和评价这三种模型在应用程序开发和性能上的差异。

1.绪论

当今，Web应用是一种展现动态内容的最普遍的方式。构建Web应用有许多种方法，其中最流行的是Servlet技术。这种技术的流行是因为它比CGI、PHP等其他技术更具优越性。然而Servlet对于开发来说还是麻烦的，因为它在传送HTML标签时需要程序员将他们组合成为一个字符串对象，再将这个对象传给浏览器。同样的，对于输出的一个很小的改动也要求Servlet被重新编译。基于这个原因，SUN公司发明了JavaServer Pages(JSP)技术。JSP允许HTML标签和Java代码混合在一起，每个页面将被转化为一个Servlet，一个JSP就是一个Servlet，而且编译将在JSP页面第一次被请求时自动进行，改变输出也不需要重新编译。

另外，通过使用JavaBean和定制标签库，JSP能够将表示与业务逻辑相分离。 现今，基于JAVA的Web应用开发标准是将servlets与JSP结合在一起。随后，出现了许多种设计模型用来构建servlet/JSP应用：Model

1、Model

2、Struts]和JavaServer Faces(JSF)。Model 1和Model 2最早是在JSP规范中被提及的。Model 1只使用JSP而不使用servlet，Model 2则结合了JSP与servlet。Model 1和Model 2的使用是有条件的，Model 1适合与开发原型和非常小的应用，Model 2则是开发中型和大型应用推荐的设计模型。由于Model 2越来越被行业所接受，一个建立Struts框架的开源项目也因此.....页脚

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被启动了。Struts通过为Model 2提供了模型-视图-控制器中的控制器来完善Model 2。另外，Struts提供了更好的页面导航管理机制和一些定制标签库，能够进行更快速的开发。尽管它学习难度大，并且，实际上它没有在任何的规范中被定义，但是它还是作为Model 2的一种替代获得了流行。JavaServer Faces是在JCP的JSR-127规范下被建立。Sun公司力推这项技术，希望它能够成为构建Java Web应用的最终模型。JSF最重要的特性是对ready-to-use组件的支持，比如：可扩展用户接口组件、简易的页面导航、输入验证、数据转换和JavaBean管理机制。servlet/JSP程序员面临的问题是选择最合适的设计模型。明显的，JSF在开发时间上提供了更好的解决方案。然而，有些人担心实施JSF的开销所带来的性能下降而不愿采用这种技术。

我们使用Model

2、 Struts和JSF分别构建三个不同版本的在线商店应用，比较的参数是：代码的行数、类的数目和性能测试结果。

我们研究哪种设计模型能够进行最快速的开发。我们评估基于这些模型的应用的性能。我们提供一些建议来完善现有的设计模型，使得开发速度更快。

文章的余下部分组织如下：

第二部分讨论了Web开发中的问题，第三部分解释了三个设计模型如何来解决这些开发问题，第四部分详细介绍了试验所需要的硬件和软件，第五部分给出试验的结果并进行分析，第六部分回顾相关工作，第七部分得出结论并提出了一些改进现有设计模型的建议。

2.Web开发中的问题

所有的Java开发都使用Servlet技术作为基础技术。同样的，所有的Java Web应用都有一些问题需要解决：

1.用户接口是在客户浏览器上呈现出的HTML标签。任何在应用中使用的服务器端组件都必须被编码成为正确的HTML标签。除了显示内容和数据外，用户接口还负责接收用户的输入。

2.用户的输入必须要验证。输入的验证有两种类型：服务器端和客户端。顾名思义，服务器端的输入验证是在输入的数据到达服务器后，在服务器上进行的。客户端的输入验证是在浏览器上完成的，一般使用JavaScript或其他脚本语言。利用客户端进行输入验证的好处是反应迅速，而且能够减轻服务器的负载。无论是否存在客户端.....页脚

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输入验证，服务器端的输入验证是一定要执行的，因为无法保证用户的浏览器的脚本特性被打开，而且恶意用户能够很轻松的绕过客户端的验证。

3.在基于Java的Web应用中模型对象是以JavaBean的形式出项的。模型对象组成了基于MVC设计模型的模型部分。一个模型对象能够用来绑定一个组件的值，以备下阶段使用。此外，它能够封装需要执行的业务逻辑。

4.大多数的Web应用都包含多个页面，能够使用户从一个页面跳转到另一个页面。所有的基于MVC的设计模式都使用Servlet作为控制部分。这个Servlet也作为进入应用的唯一入口。当前的请求之后哪个页面会被显示取决于请求参数的具体值。管理页面导航是至关重要的。

3.Web应用设计模型

Model 2设计模型是基于模型-视图-控制器(MVC)设计模式的。正如Burbeck所解释的，在MVC中有三个主要模块：控制器，视图和模型。控制器作为应用的中心，所有的用户交互都要通过它。视图包含了应用的显示，而模型用来存储数据和封装应用的业务逻辑。随后，Struts框架提供了一个通用框架能够容易的构建Model 2应用。最主动的是同样使用MVC设计模式的JSF。在之后的章节，我们将来讨论这三种设计模型，并且说明每一种设计模型是怎样来解决之前提到的开发问题。

3.1 Model 2 一个基于Model 2设计模型的Java Web应用有一个作为控制部分的servlet(称为控制器servlet)。所有的请求首先被这个servlet处理，它通过RequestDispatcher对象将请求迅速的分派到合适的视图。在Model 2中视图是通过JSP页面来表现的。JavaBean作为Model 2 的模型部分，用来在应用中存储数据。除了存储数据，JavaBean还用来封装业务逻辑。每个HTTP请求都带有一个行为参数，用来指出哪个视图指派给这个请求。程序员必须在所有的JSP页面中为用户接口编写HTML标签代码，并且编写输入验证代码。此外，模型对象被单独的JSP页面所管理。

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3.2 Struts Struts框架是Model 2设计模型的一个改进。它提供了一个默认的控制器servlet，使得程序员不用非得去编写一个。Struts允许在应用配置文件(一个XML文件)中编写导航规则来减轻页面导航的任务，改变导航规则不需要重新编译。除了更简单的页面导航，Struts还提供了定制标签库来定义标签代表HTML元素。这些标签中的一些用来处理异常，而且Struts支持国际化，能够显示本地化的错误消息。就像Model 2一样，Struts使用JavaBean作为模型。此外，Struts程序员必须编写输入验证代码。

3.3 JSF JSF同样使用了一个控制器servlet，称为FacesServlet。这个Servlet是整个JSF应用的唯一入口。JSF同样使用JSP页面作为它的视图，使用JavaBean作为模型对象。与Model 2和Struts不同，JSF提供了能够写入JSP页面的ready-to-use的用户接口组件。在JSF应用中的页面的调用，FacesServlet建立了一个组件树来显示JSP页面的请求。大部分的组件还能够触发事件，来构成JSF的事件驱动。对于页面导航，JSF使用了和Struts类似的方法，即允许在一个应用控制文件(XML文件)中定义导航规则。

JSF应用与非JSF的servlet/JSP应用的不同在于JSF是事件驱动的。JSF的用户接口是一个或多个JSP页面，用来服务诸如表单和输入框等Web组件。这些组件以JSF定制标签的形式出现而且能够保存数据。一个组件能够嵌套在另一个组件中，有可能形成一个组件的树状结构。在普通的servlet/JSP应用中，使用JavaBean来存储用户输入的数据。

4.运行环境

以下是我们实验的软硬件详细描述。

4.1 Servlet容器

Java Web应用是在servlet容器中运行的，在应用中它一个引擎，用来处理接踵而来的请求资源的HTTP请求。在这个试验项目中，我们使用Tomcat-一个来自Apache软件基金会的开源的servlet容器，版本号是6.0。基本上，一个servlet容器通过执行下面的任务来处理一个servlet：

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 创建一个HttpRequest对象  创建一个HttpResponse对象

 传递HttpRequest、HttpResponse对象来调用Servlet接口的service方法

4.2 测试用客户端

为了进行性能测试，我们使用同样来自Apache软件基金会的JMeter1.9来模拟多用户。JMeter允许用户选择一定数量的线程来执行测试。每个线程模拟了一个不同的用户。JMeter来能允许我们选择完成一次测试的测试次数。使用JMeter来测试一个Web应用，你只要直接向某个IP地址、上下文路径和端口号发出请求。你也可以将请求参数包含在HTTP请求中。对于一个测试，JMeter将服务器的响应时间以毫秒的形式输出。从响应时间，我们能够得到服务器执行服务的每秒命中次数。

4.3 硬件

为了得到最大的性能度量精度，我们使用不同的计算机来进行应用的测试。运行应用的是一台XP计算机，它的配置如下：Intel Core 1GHz CPU 、1G RAM。测试用客户端是运行JMeter的Windows2000计算机，具体配置如下：Intel Core 1GHz CPU、 1G RAM。

5.结论

我们得到两类实验结果：开发的难易程度和性能。开发的难易程度比较了类的数目和代码的行数。这些数目显示了遵从某个设计模型来开发一个应用的难易程度。一个应用包含较少的类和较少的代码行数说明应用相对而言更容易构建。一个应用包含较多的类说明应用需要花费更多的时间来开发。

性能度量结果是通过比较这两个操作来获得的。查找操作是一个应用中最普通的操作以及浏览操作。

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5.1 应用开发的难易程度

就如表1显示的，应用Model 2设计模型需要花费最多的努力，使用Struts能够使问题减轻一点，使用JSF最省力。

表1 应用中类的数目和代码行数

Model 2 设计模型的特点是存在一个控制器servlet和多个JavaBean类(作为模型)及JSP页面(作为视图)。控制器类通过一系列的if语句来负责页面导航规则。Model 2程序员还必须为输入验证编写代码，在这个实验中是通过在内部编写许多定制标签库来完成的。在Model 2设计模型中的其它类是定制标签库，这些标签是用来负责输入验证和数据显示的。实际上，输入验证使用了590行代码，大约是所有代码的30%。

在Struts应用中,控制器servlet是由框架提供的，所以Struts程序员不用编写它，节省了时间。然而，他仍然需要在应用控制文件中编写导航规则，这比编写一个servlet容易些，因为应用控制文件可以用文本编辑器编辑，不必编译。虽然Struts框架提供了错误处理机制，但仍然需要手工编写输入验证。用来进行输入验证的类的数量和代码的行数与Model 2应用的很相似。Struts中其他的类是Action类，用来调度请求到默认的控制servlet。

在JSF中，提供使用验证组件而不用编写输入验证，所以JSF应用开发人员可以跳过这个任务。此外，页面导航和Struts相同，都是使用一个应用控制文件。在JSF中，其他的类是ContextListener、ActionListener和数据库工具类。

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5.2 性能度量

对于每一个操作，通过1-10个并发用户，我们来测量服务器的响应时间(以毫秒形式)每个用户在JMeter中设定了一定数量的线程。每次测试进行10次，取平均值。每个操作在下面的章节中讨论。

5.2.1 查询操作

查询操作，其名称或描述与关键字匹配。它将执行一个SQL的SELECT语句。图2比较了三个版本的应用的查询操作。

图2 查询操作的性能比较

在Model 2应用中，对于一个用户，服务器平均的响应时间是173毫秒，对于10个用户是919毫秒。在Struts应用中，相对地，其值是189毫秒和900毫秒，在JSF中则是210毫秒和932毫秒。响应时间随着并发用户数成比例的增加，说明了服务器仍然能够应付装载。

Model 2应用开销最小，所以它的平均性能比Struts和JSF更好。然而，Struts的性能同Model2 的相同，这是因为服务器有足够的内存用来加载运行Struts需要的Struts库。同时，应该注意到Struts中的页面导航规则是加载和存储在一个叫ActionMapping的对象中。因此，给出一个请求参数，导航到下个页面是通过查找得到的。另一方面，给出一个请求参数，Model 2应用是利用一系列的if语句来得到下一个页面的导航。

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在几乎所有的并发用户数字中，JSF应用的性能都稍逊于其他应用。这可能是由于JSF将时间消耗在为每个请求构建一颗组件树上。但JSF的服务器响应时间与其他应用差距并不明显。

5.2.2 浏览操作

三个版本的浏览操作,如同查询操作，将执行一个SQL SELECT语句。图3这个操作的测试结果。

图3 浏览的性能比较

平均来说，Model 2应用的性能最好，因为它具有最少的开销。对于是一个用户服务器的平均响应时间是111毫秒，10个用户是899毫秒。Struts应用有着同样的性能，对于是一个用户服务器的平均响应时间是180毫秒，10个用户是920毫秒。JSF则稍落后与其他两个应用，相对地，它的时间是190毫秒和1009毫秒。响应时间随着并发用户数成比例的增加，意味着服务器能很好地服务这些用户。浏览地平均性能测量结果同查询操作很相似，这是因为这两种数据库操作类似。

6.相关工作

使用servlet、PHP(版本 3)、通用网关接口(CGI)来比较基于数据库的Web应用的性能。经过执行从MySQL数据库返回数据的一系列的基准测试，发现Java servlet使用持久数据库连接的方案性能最佳。PHP3使用持久数据库连接相对于CGI方案而言性能相当不,也同样提到了使用Java servlet的优势。根据这些作者，Java servlet.....页脚

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是迎合电子商务(比如在线商店)需求的最佳选择，而且能够在高交互式模式中处理客户请求。

比较PHP

4、Java servlet、和EJB。使用两个应用来测试了这三种结构,研究显示了PHP4比Java servlet更有效，而EJB的性能比servlet差。然而，注意到作为Java方案的一部分的servlet提供了适应性，能够移植到不同操作系统的其他系统上。

7.结论

我们发现使用JSF构建Web应用最迅速;Model 2最慢但性能最好;Struts应用在计较中处于其他两种设计模型中间。

我们提出了一些建议，用来大体上改善Servlet技术和增强基于这些设计模式的应用的性能。

Struts没有基于任何规范，也没有文档来讨论它的内部工作方式。因此，很难知道哪些实现了以及哪些改善了。

Servlet技术，Servlet2.3规范没有定义任何的缓存机制，也没有在即将到来的Servlet2.4中提及。尽管Web应用的内容具有动态性，但有写内容也不是经常去改变了。比如，在在线商店的应用中，用户可以浏览的商品种类可能每隔一个月才变动一次。如果这些半静态的内容必须每次在需要的时候从数据库中获取，将浪费大量的编程资源。Servlet程序员通过编写一个对象缓存某些内容来实现缓存。然而，只要没有缓存标准，许多程序员将反复的写相同的代码断。

Model 2主要的缺点是页面导航规则在控制器servlet中是硬编码的。这意味着程序流程的任何微小的改动就需要控制器servlet重新编译。解决这个问题的方法是在应用启动时，提供一个映射器来读取页面导航规则。在控制器servlet的init方法中很容易添加代码。这个方法只执行一次，就是在servlet首次被载入内存的时候。如果属性文件在每次改动后需要重新读取，程序员可以在每次请求时检查属性文件的时间戳，将它于先前读入的文件比较。如果它比之前读入的文件的时间戳更新，则重新构建映射器。这个特性可以在上下文对象的初始化参数中开启或者关闭。从开发的角度来讲，这个特性应该开启。在部署时，这个特性应该关闭。使用属性文件来存储页面导航规则还可能避免在控制器中的一连串的if语句,它将在每次请求时消耗时间。可以使用一个HashMap,将请求参数作为Key值，将跳转页面作为Value值。这个设计模.....页脚

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型的另一个缺陷是缺少标准的输入验证组件和用户接口组件，而这些将在JSF中得到解决。

JSF解决了开发Web应用中的大部分问题，比如：页面导航管理、用户接口组件和输入验证组件。然而，由于这项技术仍然很年轻，还没有太多的用户接口可用，强迫了程序员将JSF和非JSF的servlets/JSP页面相结合。JSF是事件驱动的，JSF程序员通过编写事件监听来决定JSF应用的行为，就像Swing应用中的监听器一样。在JSF 1.0版本中，通常有两类事件能够被触发：ActionEvent和ValueChangedEvent，但这已经能在应用和用户之间提供足够好的交互性了。

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附录：毕业论文外文翻译原文

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第三篇：外文翻译

数字通信第四版

Digital Communications,Fourth Edition

作者：John Proakis 起止页码：1-10

出版日期(期刊号)：2003年1月 出版单位：电子工业出版社

外文翻译译文：

第1章 引 言

在本书中,我们将介绍作为数字通信系统分析和设计基础的基本原理。数字通信的研究主题包括数字形式的信息从产生该信息的信源到一个或多个目的地的传输问题。在通信系统的分析和设计中，特别重要的是信息传输所通过的物理信道的特征。信道的特征-般会影响通信系统基本组成部分的设计。下面阐述一个通信系统的基本组成部分及其功能。

1.1数字通信系统的基本组成部分

图1-1-1 显示了一个数字通信系统的功能性框图和基本组成部分。输出的可以是模拟信号，如音频或视频信号;也可以是数字信号，如电传机的输出，该信号在时间上是离散的，并且只有有限个输出字符。在数字通信系统屮，由信源产生的消息变换成二进制数字序列。理论上，应当用尽可能少的二进制数字表示信源输出(消息)。换句话说.我们要寻求一种信源输出的有效的表示方法,使其很少产生或不产生冗余。将模拟或数宇信源的输出有效地变换成二进制数字序列的处理过程称为信源编码或数据压缩。

由信源编码器输出的二进制数字序列称为信息序列，它被传送到信道编码器。信道编码器的目的是在二进制信息序列中以受控的方式引人一些冗余，以便于在接收机中用来克服信号在信道中传输时所遭受的噪声和干扰的影响。因此，所增加的冗余是用来提高接收数据的可靠性以及改善接收信号的逼真度的。实际上，信息序列中的冗余有助于接收机译出期望的信息序列。例如,二进制信息序列的一种(平凡的)形式的编码就是将每个二进制数字简单重复m次.这里m为一个正整数。更复杂的(不平凡的)编码涉及到一次取k个信息比特,并将毎个k比特序列映射成惟一的n比特序列，该序列称为码字。以这种方式对数据编码所引人的冗余度的大小是由比率n/k作来度擞的。该比率的倒数，即k/n，称为码的速率或简称码率。信道编码器输出的二进制序列送至数宇调制器，它是通信信道的接口。因为在实际中遇到的几乎所有的通信信道都能够传输电信号(波形),所以数字调制的主要目的是将二进制信息序列映射成信号波形。为了详细说明这一点，假定已编码的信息序列以均匀速率R(b/s)―次一个比特传输,数字调制器可以简单地将二进制数字“0”映射成波形s0(t)而二进制数字“1”映射成波形s1(t)。在这种方式中，信道编码器输出的毎一比特是分别传输的。我们把它称为二进制调制。另一种方式，调制器目一次传输b个已编码的信息比特，其方法是采用M = 2s个不同的波形ST(t)i=1,2，…，M,每一个波形用来传输2s个可能的b比特序列中的一个序列。我们称这种方式为M元调制(M〉2)。注意，每b/R秒就有一个新的b比特序列进入调制器。因此，当信道比特率R固定,与一个b比特序列相应的似个波形之一的传输时间量是二进制调制系统时间周期的b倍。

图1-1-1

数字通信系统的基本模型

通信信道是用来将发送机的信号发送给接收机的物理媒质。在无线传输中，信道可以是大气(自由空间)另一方面，电话信道通常使用各种各样的物理媒质，包括有线线路、光缆和无线(微波)等。无论用什么物理媒质来传输信息，其基本特点是发送信号随机地受到各种可能机理的恶化，例如由电子器件产生的加性热噪声、人为噪声(如汽车点火噪声)及大气噪声(如在雷赛雨时的闪电)。

在数字逋信系统的接收端,数字解调器对受到信道恶化的发送波形进行处理，并将该波形还原成一个数的序列，该序列表示发送数据符号的估计值〔二进制或M元〕。这个数的序列披送至信道译码器，它根据信进编码器所用的关于码的知识及接收数据所含的冗余度重构初始的信息序列。

解调器和译码器工作性能好坏的—个度量是译码序列中发生差错的频度。更准确地说，在译码器输出端的平均比特错误概率是解调器-译码器組合性能的一个度量。一般地，错误概率是下列各种因素的函数:码特征、用来在信道上传输信息的波形的类型、发送功率信道的特征(即噪声的大小、干扰的性质等)以及解调和译码的方法。在后续各章中将详细讨论这些因素及其对性能的影晌。

作为最后一步，当需要模拟输出时，信源译码器从信道译码器接收其输出序列并根据所采用的信源编码方法的有关知识重构由信源发出的原始信号。由于信道译码的差错以及信源编码器可能引入的失真,在信源译码器输出端的信号只是原始信源输出的—个近似。在原始信号与重构信号之间的信号差或信号差的函数是数字通信系统引入失真的一种度量。

1.2通信信道及其特征

正如前面指出的，通信信道在发送机与接收机之间提供了连接。物理信道也许是携带电信号的一对明线;或是在已调光波束上携带信息的光纤;或是水下海洋信道其中信息以声波形式传输;或是自由空间，携带信息的信号通过天线在空间辐射传输。可被表征为通信信道的其他媒质是数据存储媒质如磁带、磁盘和光盘。

在信号通过任何信道传输中的一个共同的问题是加性噪声。一般地，加性噪声是由通信系统内部组成元器件所引起的，例如电阻和固态器件。有时将这种噪声称为热噪声。其他噪声和干扰源也许是系统外面引起的，例如来自信道上其他用户的干扰。当这样的噪声和干扰与期望信号占有同频带时，可通过对发送信号和接收机中解调器的适当设计来使它们的影响最小。信号在信道上传输时可能会遇到的其他类型损伤有信号衰减、幅度和相位失真、多径失真等。

可以通过增加发送信号功率的方法使噪声的影响最小。然而，设备和其他实际因素限制了发送信号的功率电平，另一个基本的限制是可用的信道带宽。带宽的限制通常是由于媒质以及发送机和接牧机中组成器件和部件的物理限制产生的。这两种限制因素限制了在任何通信信道上能可靠传输的数据量,我们将在以后各章中讨论这种情况。下面描述几种通信信道的重要特征。

1.有线信道

电话网络扩大了有线线路的应用，如话音信号传输以及数据和视频传输。双绞线和同轴电缆是基本的导向电磁信道，它能提供比较适度的带宽。通常用来连接用户和中心机房的电话线的带宽为几百千赫(khz)另一方面同轴电缆的可用宽带是几兆赫(Mhz)。信号在这样的信道上传输时，其幅度和相位都会发生失真，还受到加性噪声的恶化。双绞线信道还易受到来自物理邻近信道的串音干扰。因为在全国和全世界有线信道上通信在日常通信中占有相当大的比例，因此,人们对传输特性的表征以及对信号传输时的幅度和相位失真的减缓方法作了大量研究。在第9章中，我们将阐述最佳传输信号及其解调的设什方法。在笫10章和第11章中，我们将研究信道均衡器的设计,它是用来补偿信道的幅度和相位失真的。

2.光纤信道

光纤提供的信道带宽比同轴电缆信道大几个数量级。在过去的20年屮，已经研发出具有较低倌号衰减的光缆，以及用于信号和信号检测的可靠性光子器件。这些技术上的进展导致了光纤信道应用的快速发展，不仅应用在国内通信系统中，也应用于跨大西洋和跨太平洋的通信中。由于光纤信道具有大的可用带宽，因此有可能使电话公司为用户提供宽系列电店业务，包括话音、数据、传真和视频等。

在光纤通信系统中，发送机或调制器是一个光源.或者是发光二极管(LED)或者是激光。通过消息信号改变(调制)光源的强度来发送信息。光像光波一样通过光纤传播，并沿着传输路径被周期性地放大以补偿信号衰减(在数宇传输中，光由中继器检测和再生)。在接收机中，光的强度由光电二极管检测，它的输出电信号的变化直接与照射到光电二极管上的光的功率成正比。光纤信道中的噪声源是光电二极管和电子放大器。

3.无线电磁信道

在无线通信系统中，电磁能是通过作为辐射器的天线耦合到传播媒质的。天线的物理尺寸和配置主要决定于运行的频率。为了获得有效的电磁能量的辐射，天线必须比波长的1/10更长。因此,在调幅(AM)频段发射的无线电台，譬如说在f=1MHz时(相当于波长= C/f=300m)要求天线至少为30m。无线传输天线的其他重要特征和属性将在第5章阐述。

在大气和自由空间中，电磁波传播的模式可以划分为3种类型，即地波传播、天波传播和视线传播。在甚低频(VLF)和音频段，其波长超过10km，地球和电离层对电磁波传播的作用如同波导。在这些频段,通信信号实际上环绕地球传播，由于这个原因，这些频段主要用来在世界范围内提供从海洋到船舶的导航帮助。在此频段中可用的带宽较小(通常是中心频率的1% ~10%)因此通过这些信道传输的信息速率较低，且一般限于数字传输。在这些频率上，最主要的一种噪声是由地球上的雷暴活动产生的，特别是在热带地区。干扰来自这些频段上的用户。

在高频(HF)频段范围内，电磁波经由天波传播时经常发生的问题是信号多径。信号多径发生在发送信号经由多条传播路径以不同的延迟到达接收机的时侯，一般会引起数字通信系统中的符号间干扰。而且经由不同传播路径到达的各信号分量会相互削弱，导致信号衰落的现象.许多人在夜晚收听远地无线电台广播时会对此有体验。在夜晚，天波是主要的传播模式。HF频段的加性噪声是大气噪声和热噪声的组合。

在大约30MHZ之上的频率,即频段的边缘，就不存在天波电离层传播。然而，在30~60MHZ频段有可能进行电离层散射传播，这是由较低电离层的信号散射引起的。也可利用在40~300MHZ频率范围内的对流层散射在几百英里的距离通信。对流层散射是由在10mile或更低高度大气层中的粒子引起的信号散射造成的，一般地，电离层散射和对流层散射具有大的信号传播损耗，要求发射机功率大和天线比较长。

在30MHZ以上频率通过电离层传播具有较小的损耗,这使得卫里和超陆地通信成为可能。因此,在甚高频(VHF)频段和更高的频率，电磁传播的最主要模式是LOS传播。对于陆地通信系统这意味着发送机和接收机的天线必须是直达LOS,没有什么障碍。由于这个原因VHF和特高频(UHF)频段发射的电视台的天线安装在髙塔上,以达到更宽的覆盖区域。

一般地LOS传播所能覆盖的区域受到地球曲度的限制。如果发射天线安装在地表面之上H米的高度,并假定没有物理障碍(如山)那么到无线地平线的距离近似为d=15H KM，例如电视天线安装在300m高的塔上.它的覆盖范围大约67km另一个例子，工作在1GHZ以上频率，用来延伸电话和视频传输的微波中继系统将天线安装在离塔上或高的建筑物顶部。

对工作在VHF和UHF频率范围的通信系统限制性能的最主要噪声是接收机前端所产生的热噪声和天线接收到的宇宙噪声。在10GHZ以上的超髙频(SHF)频段，大气层环境在信号传播中担负主要角色。例如,在10GHZ频率，衰减范围从小雨时的0.003 dB/KM左右到大雨时的0.3dB/KM;在100GHZ,衰减范围从小雨时的0.1dB左右到大雨时的6dB左右。因此，在此频率范围,大雨引起了很大的传播损耗，这会导致业务中断(通信系统完全中断)。

在极高频(EHF)频段以上的频率是电磁频谱的红外区和可见光区，它们可用来提供自由空间的LOS光通信。到目前为止,这些频段已经用于实验通信系统,例如，卫星到卫星的通信链路。

4.水声信道

在过去的几十年中.海洋探险活动不断增多。与这种增多相关的是对传输数据的需求。数据是由位于水下的传感器传送到海洋表面的,从那里可能将数据经由卫星转发给数据采集中心。

除极低频率外，电磁波在水下不能长距离传播。在低频率的信号传输的延伸受到限制，因为它需要大的且功率强的发送机。电磁波在水下的衰减可以用表面深度来表示,它是信号衰减l/e的距离。对于海水,表面深度 250/f，其中f以HZ为单位。例如，在10 khz上,表面深度是2.5m。声信号能在几十甚至几百千米距离上传播。

水声信道可以表征为多径信道,这是由于海洋表面和底部对信号反射的缘故。因为波的运动,信号多径分量的传播延迟是时变的，这就导致了信号的衰落。此外,还存在与频率相关的衰减，它与信号频率的平方近似成正比。声音速度通常大约为1 500m/s，实际值将在正常值上下变化,这取决于信号传播的深度。

海洋背景噪声是由虾、鱼和各种哺乳动物引起的。在靠近港口处，除了海洋背景噪声外也有人为噪声。尽管有这些不利的环境，还是可能设计并实现有效的且高可靠性的水声通信系统,以长距离地传输数字信号。

5.存储信道

信息存储和恢复系统构成了日常数据处理工作的非常重要的部分。磁带(包括数字的声带和录像带)、用来存储大量计箅机数据的磁盘、用作计箅机数据存储器的光盘以及只读光盘都是数据存储系统的例子,它们可以表征为通信信道。在磁带或磁盘或光盘上存储数据的过程，等效于在电话或在无线信道上发送数据。回读过程以及在存储系统中恢复所存储的数据的信号处理等效于在电话和无线通信系统中恢复发送信号。

由电子元器件产生的加性噪声和来自邻近轨道的干扰一般会呈现在存储系统的回读信号中，这正如电话或无线通信系统中的情况。

所能存储的数据量一般受到磁盘或磁带尺寸及密度(每平方英寸存储的比特数)的限制，该密度是由写/读电系统和读写头确定的。例如在磁盘存储系统中，封装密度可达每平方英寸比特(1 in=2.54cm)。磁盘或磁带上的数据的读写速度也受到组成信息存储系统的机械和电子子系统的限制。

信道编码和调制是良好设计的数字磁或存储系统的最重要的组成部分。在回读过程中，信号被解调。由信道编码器引入的附加冗余度用于纠正回读信号中的差错。

1.3 通信信道的数学模型

在通过物理信道传输信息的通信系统设计中，我们发现，建立一个能反映传输媒质最重要特征的数学模型是很方便的。信道的数学模型可以用于发送机中的信道编码器和调制器，以及接收机中的解调器和信道译码器的设计。下面，我们将简要的描述信道的模型，它们常用来表征实际的物理信道。 1. 加性噪声信道

通信信道最简单的数学模型是加性噪声信道，如图1-3-1所示。在这个模型中，发送信号s(t)被加性随机噪声过程n(t)恶化。在物理上，加性噪声过程由通信系统接收机中的电子元部件和放大器引起，或者由传输中的干扰引起(正如在无线电信号传输中那样)。

如果噪声主要是由接收机中的元部件和放大器引起，那么，它可以表征为热噪声。这种模型的噪声统计地表征为高斯噪声过程。因此，该信道的数学模型通常称为加性高斯噪声信道。因为这个信道模型适用于很广的物理通信信道，并且因为它在数学上易于处理，所以是在通信系统分析和设计中所用的最主要的信道模型。信道的衰减很容易加入到该模型。信号通过信道传输而受到衰减时，接收信号是

r(t)s(t)n(t) 式中，是衰减因子。

图1-3-1 加性噪声信道

2. 线性滤波器信道

在某些物理信道中，例如有线电话信道，采用滤波器来保证传输信号不超过规定的带宽限制，从而不会引起相互干扰。这样的信道通常在数学上表征为带有加性噪声的线性滤波器，如图1-3-2所示。因此，如果信道输入信号为s(t)，那么信道输出信号是

r(t)s(t)c(t)n(t)



c()s(t)dn(t)

式中，c()是信道的冲激响应，表示卷积。

图1-3-2 带有加性噪声的线性滤波器信道 3. 线性时变滤波器信道

像水声信道和电离层无线电信道这样的物理信道，它们会导致发送信号的时变多径传播，这类物理信道在教学上可以表征为时变线性滤波器。该线性滤波器可以表征为时变信道冲激响应c(τ;t)，这里c(τ;t)是信道在t-τ时刻加入冲激而在τ时刻的响应。因此，τ表示“历时(经历时间)”变量。

上面描述的三种数学模型适当的表征了实际中的绝大多数物理信道。本书将这3 种模型用于通信系统的分析和设计。

1.4 数字通信发展的回顾与展望 值得注意的是，最早的电通信形式，即电报，是一个数字通信系统。电报由S•莫尔斯研制，并在1837年进行了演示试验。莫尔斯设计出一种可变长度的二进制码，其中英文字母用点划线的序列(码字)表示。在这种码中，较频繁发生的字母用短码字表示，不常发生的字母用较长的码字表示。因此，莫尔斯码是第三章所述可变长度信源编码方法的先驱。

差不多在40年之后，1875年，E博多设计出一种电报码，其中每一个字母编成一个固定长度为5的二进制码字。在博多码中，二进制码的元素是等长度的，且指定为传号和空号。

虽然莫尔斯在研制第一个点的数字通信系统(电报)中起了重要的作用，但是现在我们所指的现代数字通信系统起源于奈奎斯特的研究。奈奎斯特研究了再给定带宽的电报信道上，无符号间干扰的最大信号传输速率。他用公式表达了一个电报系统的模型，其中发送信号的一般形式为

s(t)anng(tnT)

式中，g(t)表示基本的脉冲形状，an是以速率1/T bit/s发送的二进制数据序列。奈奎斯特提出了带宽限于W Hz的最佳脉冲形状，并且在脉冲抽样时刻Kt(k=0，1，。。。)无符号间干扰的条件下的最大比特率。他得出结论：最大脉冲速率是2W脉2，冲/s，该速率称为奈奎斯特速率。

1. INTRODUCTION In this book, we present the basic principles that underlie the analysis and design of digital communication systems.The subject of digital communications involves the transmission of information in digital form from a source that generates the information to one or more destinations. Of particular importance in the analysis and design of communication systems are the characteristics of the physical channels through which the information is transmitted. The characteristics of the channel generally affect the design of the basic building blocks of the communication system. Below, we describe the elements of a communication system and their functions. 1-1 ELEMENTS OF A DIGITAL COMMUNICATION SYSTEM Figure 1-1-1 illustrates the functional diagram and the basic elements of a digital communication system. The source output may be either an analog signal, such as audio or video signal, or a digital signal, such as the output of a teletype machine, that is discrete in time and has a finite number of output characters. In a digital communication system, the messages produced by the source are converted into a sequence of binary digits. Ideally, we should like to represent the source output (message) by as few binary digits as possible. In other words, we seek an efficient representation of the source output that results in little or no redundancy. The process of efficiently converting the output of either an analog or digital source into a sequence of binary digits is called source encoding or data compression. The sequence of binary digits from the source encoder, which we call the information sequence, is passed lo the channel encoder. The purpose of the channel encoder is to introduce, in a controlled manner, some redundancy in the binary information sequence that can be used at the receiver to overcome the effects of noise and interference encountered in the transmission of the signal through the channel. Thus, the added redundancy serves to increase the reliability of the received data and improves the fidelity of the received signal.In effect, redundancy in the information sequence aids the receiver in decoding the desired information sequence. For example, a (trivial) form of encoding of the binary information sequence is simply to repeat each binary digit m times,where m is some positive integer. More sophisticated (nontrivial) encoding involves talcing k information bits at a time and mapping each k-bit sequence into a unique n-bit sequence, called a code word. The amount of redundancy introduced by encoding the data in this manner is measured by the ratio n/k.The reciprocal of this ratio, namely k/n, is called the rate of the code or,simply, the code rate.

The binary sequence at the output of the channel encoder is passed to the digital modulator, which serves as the interface to the communications channel.Since nearly all of the communication channels encountered in practice are capable of transmitting electrical signals (waveforms), the primary purpose of the digital modulator is to map the binary information sequence into signal waveforms. To elaborate on this point, let us suppose that the coded information sequence is to be transmitted one bit at a time at some uniform rate R bits/s. The digital modulator may simply map the binary digit 0 into a waveform s0(t) and the binary digit 1 into a waveform j,(i). In this manner,each bit from the channel encoder is lransmitted separately. We call this binary modulation. Alternatively, the modulator may transmit b coded information bits at a time by using M = 2s distinct waveforms j.(r), i = 0,1

M1 MHz (corresponding to a wavelength of A = cffr = 300m).requires an antenna of at least 30m. Other important characteristics and attributes of antennas for wireless transmission are described in Chapter 5.

Figure 1-2-2 illustrates the various frequency bands of the electromagneticspectrum. The mode of propagation of electromagnetic waves in the atmo- sphere and in free space may be subdivided into three categories, namely,ground-wave propagation, sky-wave propagation, and line-of-sight (LOS) propagation. In the VLF and audio frequency bands, where the wavelengths exceed 10 km, the earth and the ionosphere act as a waveguide for electromagnetic wave propagation. In these frequency ranges, communication signals practically propagate around the globe. For this reason, these frequency bands are primarily used to provide navigational aids from shore to ships around the world. The channel bandwidths available in these frequency bands are relatively small (usually 1-10% of the center frequency), and hence the information that is transmitted through these channels is of relatively slow speed and generally confined to digital transmission. A dominant type of noise at these frequencies is generated from thunderstorm activity around the globe,especially in tropical regions. Interference results from the many users of these frequency bands. Ground-wave propagation, as illustrated in Fig. 1-2-3, is the dominant mode of propagation for frequencies in the MF band (0.3-3 MHz). This is the frequency band used for AM broadcasting and maritime radio broadcasting. In AM broadcasting, the range with groundwave propagation of even the more powerful radio stations is limited to about 150 km. Atmospheric noise,man-made noise, and thermal noise from electronic components at the receiver are dominant disturbances for signal transmission in the MF band. Sky-wave propagation, as illustrated in Fig. 1-2-4 results from transmitted signals being reflected (bent or refracted) from the ionosphere, which consists of several layers of charged particles ranging in altitude from 50 to 400 km above the surface of the earth. During the daytime hours, the heating of the lower atmosphere by the sun causes the formation of the lower layers at altitudes below 120 km. These lower layers, especially the D-layer, serve to absorb frequencies below 2 MHz, thus severely limiting sky-wave propagation of AM radio broadcast. However, during the night-time hours, the electron density in the lower layers of the ionosphere drops sharply and the frequency absorption that occurs during the daytime is significantly reduced. As a consequence, powerful AM radio broadcast stations can propagate over large distances via sky wave over the F-layer of the ionosphere, which ranges from 140 to 400 km above the surface of the earth.

A frequently occurring problem with electromagnetic wave propagation via sky wave in the HF frequency range is signal multipath. Signal multipath occurs when the transmitted signal arrives at the receiver via multiple propagation paths at different delays, tt generally results in intersymbol interference in a digital communication system. Moreover, the signal components arriving via different propagation paths may add destructively, resulting in a phenomenon called signal fading, which most people have experienced when listening to a distant radio station at night when sky wave is the dominant propagation mode. Additive noise at HF is a combination of atmospheric noise and thermal noise. Sky-wave ionospheric propagation ceases to exist at frequencies above approximately 30 MHz, which is the end of the HF band. However, it is possible to have ionospheric scatter propagation at frequencies in the range 30-60 MHz, resulting from signal scattering from the lower ionosphere. It is also possible to communicate over distances of several hundred miles by use of tropospheric scattering at frequencies in the range 40-300 MHz. Troposcatter results from signal scattering due to particles in the atmosphere at altitudes of 10 miles or less. Generally, ionospheric scatter and tropospheric scatter involve large signal propagation losses and require a large amount of transmitter power and relatively large antennas. Frequencies above 30 MHz propagate through the ionosphere with relatively little loss and make satellite and extraterrestrial communications possible. Hence, at frequencies in the VHF band and higher, the dominant mode of electromagnetic propagation is linc-of-sight (LOS) propagation. For terrestrial communication systems, this means that the transmitter and receiver antennas must be in direct LOS with relatively little or no obstruction. For this reason, television stations transmitting in the VHF and UHF frequency bands mount their antennas on high towers to achieve a broad coverage area.

In general, the coverage area for LOS propagation is limited by the curvature of the earth. If the transmitting antenna is mounted at a height h m above the surface of the earth, the distance to the radio horizon, assuming no physical obstructions such as mountains, is approximately dr Thus,r represents the "age" (elapsed-time) variable.

The three mathematical models described above adequately characterize the great majority of the physical channels encountered in practice. These three channel models are used in this text for the analysis and design of communication systems. 1-4 A HISTORICAL PERSPECTIVE IN THE DEVELOPMENT OF DIGITAL COMMUNICATIONS It is remarkable that the earliest form of electrical communication, namely telegraphy, was a digital communication system. The electric telegraph was developed by Samuel Morse and was demonstrated in 1837. Morse devised the variable-length binary code in which letters of the English alphabet are represented by a sequence of dots and dashes (code words). In this code, more frequently occurring letters are represented by short code words, while letters occurring less frequently are represented by longer code words. Thus, the Morse code*was the precursor of the variable-length source coding methods described in Chapter 3. Nearly 40 years later, in 1875, Emile Baudot devised a code for telegraphy in which every letter was encoded into fixed-length binary code words of length 5. In the Baudot code, binary code elements are of equal length and designated as mark and space. Although Morse is responsible for the development of the first electrical digital communication system (telegraphy), the beginnings of what we now regard as modern digital communications stem from the work of Nyquist(1924), who investigated the problem of determining the maximum signaling rate that can be used over a telegraph channel of a given bandwidth without intersymbol interference. He formulated a model of a telegraph system in which a transmitted signal has the general form

s(t)anng(tnT)

where g(t)represents a basic pulse shape and an is the binary data sequence of {±1} transmitted at a rate of 1/Tbits/s. Nyquist set out to determine the optimum pulse shape that was bandlimited to W Hz and maximized the bit rate under the constraint that the pulse caused no intersymbol interference at the sampling time klT. k =0, ±1, ±2 ……His studies led him to concludc that the maximum pulse rate is 2W pulses/s. This rate is now called Nyquist rate.

第四篇：外文翻译

设计一个位于十字路口的智能交通灯控制系统

摘要：本文模型使用模糊本体的交通灯控制域，并把它应用到控制孤立十字路口。本文最重要的目的之一是提出一个独立的可重复使用的交通灯控制模块。通过这种方式，增加软件的独立性和为其他的软件开发活动如测试和维护，提供了便利。专家对本体论进行手动的开发和评估。此外，交通数据提取和分类路口使用的人工神经网络的图像处理算法。根据预定义的XML架构，这种信息转化为XML实例映射到适合使用模糊推理引擎的模糊规则的模糊本体。把本系统的性能与其他类似的系统性能进行比较。比较结果显示：在所有的交通条件下，在每个周期中，对每辆车它有低得多的平均延迟时间与其他的控制系统相比。

关键词:模糊本体,智能代理,智能交通系统(ITS),交通信号灯控制(TLC),孤立的十字路口,图像处理,人工神经网络

1. 引言

作为城市交通增加的结果,道路网络的能力有限和发展交通工具和方法的技术方面，许多实体，关系，情况和规则已经进入交通灯控制域和转化成为一个知识领域。这个领域的建模知识帮助交通代理和应用有效地管理关于实时条件下的交通。全面知识建模领域的一个最合适的方法是使用本体概念。“本体论是一个正式的、明确的一个共享的概念化的规范。以前的模型是基本的本体建设的基础，为下列建立一个共享的语义丰富的知识域。除了本体作为概念化的形式主义的重要性，它有可能超过所代表的数据。这种能力将提高有关性能的决定和其他非智能系统的功能特点。在近年来，本体论上的研究正成为一个新的热点话题在不同的活动，如人工智能，知识管理，语义网络，电子商务和几个其他应用领域。这些领域之一是智能交通系统。一些努力已制成这个通过展示和使用本体检测交通领域拥塞，管理非城市道路气象事件，驾驶阿德福—索里系统，共享和整合一个智能交通系统。本文的目的是介绍一个红绿灯有效控制孤立交叉口这方面的知识重用的控制本体。这种新的办法适用于智能代理使用知识决策模糊。该系统采用的图像来自安装了监控摄像机拍摄的路口。这些图像处理利用图像处理算法和神经网络的方法，然后发送到一个智能代理。第2节中，我们将简要地解释了在这项工作中运用的技术包括seman-TIC网络技术，智能代理技术和交通的回地面光控制方法。在第3节，新的系统架构是基于分层语义网络架构。第4节介绍交通灯控制的模糊本体的建设。第五节从路口提取的图像信息解释。在第6节，智能系统的运作被完整描述，最后在第7节对所提出的方法进行评估，对结论进行阐述。

2. 背景

本节说明在这项工作中的应用技术包括语义网络技术，特别本体和模糊本体。此外，国家的交通灯控制的艺术方法是简要介绍。 2.1. 语义网络技术

语义网络被定义为当前Wed的延伸，这些网站的信息都给出明确的含义;使电脑与人更好的合作。有几层语义Web的建议源自伯纳斯滞后阶段。在此类别中的所有规则如表1所示。图.4显示输出模式的示意图。本次评选有助于智能系统，以确定下一步的阶段测序。

另一种模糊的规则类别涉及估计优化周期时间。这些规则的模糊变量是天气条件，时间，每天平均车辆拥堵情况。出于这个原因，60个模糊规则被定义了。从气象研究所取得气象条件。日期和时间也是在交通专家的知识的基础上以模糊变量形式预先定义的。图5显示日期，时间和周期时间的隶属函数。当天的参数是在日历基础上基于假期和正常的一天与周期时间量的关系预定义的。例如，假期期间的周期时间是较平日少。因此，平日的隶属度比假期多。

例如一个阶段选型的模糊规则如下所述：“如果一个路口的类型是四的方式，平均车辆拥堵低，平均行人拥堵是中等，然后相类型是简单的两阶段”。此外，为周期时间估计的模糊规则表示如下：“如果天气条件是晴天，时间是早晨，天是正常的，平均车辆拥堵是低，则周期时间短”。在此类别中的所有规则都列在附录A。

在此步骤结束时，应该对交通灯逻辑控制的项目的有效性进行评估。此功能是使用专家的意见。评价过程的主要目的是显示发展的本体和其相关的软件环境的用处。虽然所有的信息，尤其是交通灯控制规则已提取国际标准和科学交通文学，专家的知识优势是他们最后的正确性验证标准。所有模糊规则，包括优化周期时间和相位类型的规则，在这个过程中，准备以调查问卷形式和展现给一些专家包括从德黑兰警察局交通上校和两名来自德黑兰的交通组织工程师。由于德尔菲专家的意见，约有84%的淘汰型规则和优化周期时间的87%被接受。此外，所有交通逻辑控制的元素包括概念，关系，属性和公理都被这些专家进行了评估和验证。我们评估逻辑交通控制是基于理论知识的。在这个过程中进行了两项活动，包括检查的要求和能力的问题，并在目标应用环境测试本体。由于逻辑交通控制已建成的基础上，如指定要求优化循环时间，逐步淘汰型，交通的移动和优化绿灯时间，每个阶段的序列中，第一项活动是最好的结果。逻辑交通控制满足所有的交通灯控制的需求，并能回答的能力问题。绩效评估机制，可以支持这种说法。在部分实验结果我们验证了这一过程。

第五篇：外文翻译

当今时代是一个自动化时代，交通灯控制等很多行业的设备都与计算机密切相关。因此，一个好的交通灯控制系统，将给道路拥挤，违章控制等方面给予技术革新。随着大规模集成电路及计算机技术的迅速发展，以及人工智能在控制技术方面的广泛运用，智能设备有了很大的发展，是现代科技发展的主流方向。本文介绍了一个智能交通的系统的设计。该智能交通灯控制系统可以实现的功能有：对某市区的四个主要交通路口进行控制：个路口有固定的工作周期，并且在道路拥挤时中控制中心能改变其周期：对路口违章的机动车能够即时拍照，并提取车牌号。在世界范围内，一个以微电子技术，计算机和通信技术为先导的，一信息技术和信息产业为中心的信息革命方兴未艾。而计算机技术怎样 与实际应用更有效的结合并有效的发挥其作用是科学界最热门的话题，也是当今计算机应用中

研究交通的目的是为了优化运输，人流以及货流。由于道路使用者的不断增加，现有资源和基础设施有限，智能交通控制将成为一个非常重要的课题。但是，智能交通控制的应用还存在局限性。例如避免交通拥堵被认为是对环境和经济都有利的，但改善交通流也可能导致需求增加。交通仿真有几个不同的模型。在研究中，我们着重于微观模型，该模型能模仿单独车辆的行为，从而模仿动态的车辆组。

由于低效率的交通控制，汽车在城市交通中都经历过长时间的行进。采用先进的传感器和智能优化算法来优化交通灯控制系统，将会是非常有益的。优化交通灯开关，增加道路容量和流量，可以防止交通堵塞，交通信号灯控制是一个复杂的优化问题和几种智能算法的融合，如模糊逻辑，进化算法， 和聚类算法已经在使用，试图解决这一问题，本文提出一种基于多代理聚类算法控制交通信号灯。

在我们的方法中，聚类算法与道路使用者的价值函数是用来确定每个交通灯的最优决策的，这项决定是基于所有道路使用者站在交通路口累积投票，通过估计每辆车的好处(或收益)来确定绿灯时间增益值与总时间是有差异的，它希望在它往返的时候等待，如果灯是红色，或者灯是绿色。等待，直到车辆到达目的地，通过有聚类算法的基础设施，最后经过监测车的监测。

我们对自己的聚类算法模型和其它使用绿灯模拟器的系统做了比较。绿灯模拟器是一个交通模拟器，监控交通流量统计，如平均等待时间，并测试不同的交通灯控制器。结果表明，在拥挤的交通条件下，聚类控制器性能优于其它所有测试的非自适应控制器，我们也测试理论上的平均等待时间，用以选择车辆通过市区的道路，并表明，道路使用者采用合作学习的方法可避免交通瓶颈。

本文安排如下：第2部分叙述如何建立交通模型，预测交通情况和控制交通。第3部分是就相关问题得出结论。第4部分说明了现在正在进一步研究的事实，并介绍了我们的新思想。

The times is a automation times nowadays,traffic light waits for much the industey equipment to go hand in hand with the computer under the control of.Therefore,a good traffic light controls system,will give road aspect such as being crowded,controlling against rules to give a technical improvement.With the fact that the large-scale integrated circuit and the computer art promptness develop,as well as artificial intelligence broad in the field of control technique applies,intelligence equipment has had very big development,the main current being that modern science and technology develops direction.The main body of a book is designed having introduccd a intelligence traffic light systematically.The function being intelligence traffic light navar’s turn to be able to come true has：The crossing carries out supervisory control on four main traffic of some downtown area;Every crossing has the fixed duty period,charges centrefor being able to change it’s period and in depending on a road when being crowded;The motro vehicle breaking rules and regulations to the crossing is able to take a photo immediately,abstracts and the vehicle shop sign.Within world range ,one uses the microelectronics technology,the computer and the technology communicating by letter are a guide’s,centering on IT and IT industry information revolution is in the ascendant.But,how,computer art applies more effective union and there is an effect’s brought it’s effect into play with reality is the most popular topic of scientific community,is also that computer applications is hit by the unparalleled active field nowadays.The main body of a book is applied up mainly from slicing machine’s only realizing intellectualized administration of crossroads traffic light,use operation in controlling the vehicular traffic regularity. Transportation research has the goal to optimize transportation flow of people and goods.As the number of road users constantly increases, and resources provided by current infras-tructures are limited, intelligent control of traffic will become a very important issue in thefuture. However, some limitations to the usage of intelligent tra?c control exist. Avoidingtraffic jams for example is thought to be beneficial to both environment and economy, butimproved traffic-flow may also lead to an increase in demand [Levinson, 2003]. There are several models for traffic simulation. In our research we focus on microscopicmodels that model the behavior of individual vehicles, and thereby can simulate dynam-ics of groups of vehicles. Research has shown that such models yield realistic behavior[Nagel and Schreckenberg, 1992, Wahle and Schreckenberg, 2001]. Cars in urban traffic can experience long travel times due to inefficient traffic light con-trol. Optimal control of traffic lights using sophisticated sensors and intelligent optimizationalgorithms might therefore bevery beneficial. Optimization of traffic light switching increasesroad capacity and traffic flow, and can prevent tra?c congestions. Traffic light control is acomplex optimization problem and several intelligent algorithms, such as fuzzy logic, evo-lutionary algorithms, and reinforcement learning (RL) have already been used in attemptsto solve it. In this paper we describe a model-based, multi-agent reinforcement learningalgorithm for controlling traffic lights. In our approach, reinforcement learning [Sutton and Barto, 1998, Kaelbling et al., 1996]with road-user-based value functions [Wiering, 2000] is used to determine optimal decisionsfor each traffic light. The decision is based on a cumulative vote of all road users standingfor a traffic junction, where each car votes using its estimated advantage (or gain) of settingits light to green. The gain-value is the difference between the total time it expects to waitduring the rest of its trip if the light for which it is currently standing is red, and if it is green.The waiting time until cars arrive at their destination is estimated by monitoring cars flowingthrough the infrastructure and using reinforcement learning (RL) algorithms. We compare the performance of our model-based RL method to that of other controllersusing the Green Light District simulator (GLD). GLD is a traffic simulator that allows usto design arbitrary infrastructures and traffic patterns, monitor traffic flow statistics such asaverage waiting times, and test different traffic light controllers. The experimental resultsshow that in crowded traffic, the RL controllers outperform all other tested non-adaptivecontrollers. We also test the use of the learned average waiting times for choosing routes of cars through the city (co-learning), and show that by using co-learning road users can avoidbottlenecks.