移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘方法

卓先德，崔偉

（瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川瀘州646005）

移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘方法

卓先德，崔偉

（瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川瀘州646005）

對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)化定位和挖掘，優(yōu)化移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的覆蓋度和可靠度，傳統(tǒng)的位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法，算法不能自主感知節(jié)點(diǎn)信息數(shù)據(jù)的變化，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)傳遞和決策。提出基于位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合和濾波控制的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘方法。構(gòu)建移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布模型和信道模型，采用多徑信道均衡設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合，采用自適應(yīng)濾波控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)通信節(jié)點(diǎn)挖掘的干擾抑制。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行通信節(jié)點(diǎn)挖掘，信標(biāo)定位準(zhǔn)確，信號(hào)的覆蓋度較合理，實(shí)現(xiàn)了信道空間的合理高效利用，實(shí)現(xiàn)了信道均衡和干擾抑制，有效降低了通信的誤比特率。

移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)，位置群體節(jié)點(diǎn)，挖掘

0 引言

隨著人們對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程度和需求不斷提高，人們對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的覆蓋度和可靠度提出了新的要求，為了實(shí)現(xiàn)有效的信息傳輸和通信，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)正面向集成化、小型化和全面覆蓋化方向發(fā)展。各種移動(dòng)通信設(shè)備必須數(shù)字化，并采用多址技術(shù)如時(shí)分多址（TDMA）技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息快速、準(zhǔn)確的通信，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是一種高容量高速率的分布式網(wǎng)絡(luò)，不同于傳統(tǒng)的無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確定位和挖掘有利于改善移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的QoS服務(wù)質(zhì)量，通過(guò)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化定位和挖掘，優(yōu)化移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的覆蓋度和可靠度，研究移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘方法，在改善移動(dòng)通信質(zhì)量和性能方面具有重要意義，相關(guān)算法的研究受到了人們的重視［1］。

移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息處理技術(shù)高度發(fā)展和發(fā)達(dá)的體現(xiàn)，是集傳感器、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)、信號(hào)與信息處理技術(shù)于一體的一個(gè)綜合性學(xué)科，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的一種特殊形態(tài)，節(jié)點(diǎn)分布具有很大的不確定性，在低信噪比和單接收節(jié)點(diǎn)調(diào)制中對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確定位困難，無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的挖掘和傳輸［2］。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位和分布關(guān)系到整個(gè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的生存概率和傳輸性能，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘提高通信性能，傳統(tǒng)方法中對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘方法主要采用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織映射控制方法、模糊控制方法、自適應(yīng)濾波算法和灰度相空間重構(gòu)算法等［3］，其中，采用模糊控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘較為常用，文獻(xiàn)［4］提出一種基于FPGA的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自組織定位算法，采用粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘，在改善信道質(zhì)量上具有一定的效果，但是算法計(jì)算復(fù)雜度較高；文獻(xiàn)［5］提出一種基于直接序列擴(kuò)頻的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)垂直線列陣節(jié)點(diǎn)分布挖掘算法，重組多垂直線列陣的徑分量，實(shí)現(xiàn)信道均衡，但算法在通信陣列出現(xiàn)非線性分布時(shí)，誤比特率較高［6-9］。

1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布設(shè)計(jì)和信道模型

1.1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)分布設(shè)計(jì)

移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)位置群體節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的系統(tǒng)感知和位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信信息的感知、采集和處理，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)分布式位置群體節(jié)點(diǎn)分布模型如圖1所示。

圖中，M1，M2，…，MN為移動(dòng)通信路由節(jié)點(diǎn)，在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)覆蓋區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)信息的收發(fā)傳遞，由于其處于不同位置，需要對(duì)其實(shí)現(xiàn)有效的挖掘和定位，監(jiān)測(cè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)工作性能，感知路由信息的處理效率，同時(shí)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)故障監(jiān)測(cè)，假設(shè)移動(dòng)通信任務(wù)的資源需求競(jìng)爭(zhēng)集CS（u），CS（u）中每個(gè)節(jié)點(diǎn)V維護(hù)兩個(gè)通信任務(wù)的資源信息：ID及接收點(diǎn)集Rev（u）。CS（u）分為已分配的資源集合R1（u）和R2（u），其中R1（u）表示移動(dòng)通信系統(tǒng)中的資源集合，R2（u）表示資源隸屬的移動(dòng)通信信道提供商。將移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)所在的平面區(qū)域劃分為若干個(gè)邊長(zhǎng)為K·的塊，對(duì)于每個(gè)結(jié)點(diǎn)w∈X，分配信道c給w，得到移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的分布控制系統(tǒng)方程為：

其中，β∞為移動(dòng)通信穩(wěn)態(tài)調(diào)度位置；βmax為直線列陣路徑的通信延時(shí)，tr為通信多徑信道的脈沖響應(yīng)上升時(shí)間，ts為通信信道調(diào)節(jié)時(shí)間。

以離散多徑情況為例，移動(dòng)通信信道接收信號(hào)可用下式描述：

其中，在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，通信道的自適應(yīng)調(diào)制脈沖響應(yīng)可描述為：

1.2 信道模型設(shè)計(jì)和多徑信道均衡處理

在進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布設(shè)計(jì)基本構(gòu)建的基礎(chǔ)上，為了實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)挖掘和通信質(zhì)量的改善，需要進(jìn)行信道模型設(shè)計(jì)，采用多徑信道均衡設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合，又不能被其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)輻射的為輻射盲區(qū)。因此，在對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)中，要有效利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)資源分配最大化，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)假設(shè)為Z，該節(jié)點(diǎn)的輻射或稱為覆蓋半徑為Rz，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)采用最常用的馬爾科夫模型（0/1模型）：假設(shè)部署于點(diǎn)（xs，ys）的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)s與位于平面（xp，yp）的任意路由節(jié)點(diǎn)p的信道均衡控制參數(shù)為d（s，p），所有節(jié)點(diǎn)有相同的通信覆蓋半徑Rs和相同的信道均衡半徑Rc，通信信道中的測(cè)量噪聲ui（k）∈Rp×1，節(jié)點(diǎn)挖掘的過(guò)程噪聲w（k）與ui（k）之間互相關(guān)，即通信信道模型表述為：

采用信息度增益控制挖掘算法，自主感知節(jié)點(diǎn)信息數(shù)據(jù)的變化，得到通信信道的量化噪聲qi（k）的方差滿足：

對(duì)接收陣元中的多徑分量進(jìn)行調(diào)整，利用信息分配系數(shù)合理地在各通信信道之間的通信調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行分配，即：

通過(guò)上述分配方法補(bǔ)償移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的系統(tǒng)功率衰減，由此實(shí)現(xiàn)信道均衡處理。

2 算法改進(jìn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在上述進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分布設(shè)計(jì)和信道模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，進(jìn)行算法改進(jìn)設(shè)計(jì)提高通信性能。傳統(tǒng)的算法采用信息度增益控制挖掘算法，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)傳遞和決策。為了克服傳統(tǒng)方法的弊端，本文提出一種基于位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合和濾波控制的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘方法。算法改進(jìn)設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)方法描述如下。假設(shè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的N個(gè)節(jié)點(diǎn)，位置群體節(jié)點(diǎn)均勻分布在監(jiān)測(cè)Ωη，支配節(jié)點(diǎn)u加入位置為ηn∈Ωη，n=1，2，…，N，定義節(jié)點(diǎn)密度來(lái)表征移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體分布節(jié)點(diǎn)的覆蓋度信息，為：

對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的已覆蓋節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合傳遞，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)格中心節(jié)點(diǎn)收到的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)信息素為：

根據(jù)上述信道均衡處理結(jié)果，采用多徑信道均衡設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合，在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，各個(gè)通信節(jié)點(diǎn)之間通常具有不同的測(cè)量特性，如果通信節(jié)點(diǎn)P被k個(gè)移動(dòng)通信網(wǎng)格覆蓋到，則稱點(diǎn)P被k覆蓋。在基于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘系統(tǒng)中，系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為融合濾波結(jié)構(gòu)問(wèn)題，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合框圖如圖2所示。

圖2中，g代表移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)測(cè)度信息全局參數(shù)，λi（i=1，2，…，M，ma）是信息分配系數(shù)。假設(shè)t+1代的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)oi的參考節(jié)點(diǎn)數(shù)為L(zhǎng)（L≥3），采用自適應(yīng)濾波控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)通信節(jié)點(diǎn)挖掘的干擾抑制，假設(shè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)各陣元h'i（t）* hi（-t）的旁瓣是非相干疊加的，掃頻帶寬為Ra，碼元寬度為T(mén)a，Ta=1/Ra，則移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)垂直線列陣空間通信信道a（t）為：

每個(gè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)時(shí)鐘，每輪時(shí)間都能保持同步，干擾信號(hào)和噪聲頻譜被擴(kuò)展后，采取hi（t）計(jì)算h'i（t），這里引入限幅噪聲，即使得x～最優(yōu)，假設(shè)t+1代的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)oi的參考節(jié)點(diǎn)數(shù)為L(zhǎng)（L≥3），移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)測(cè)度信息為：

在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)接收端，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的多徑信道經(jīng)自適應(yīng)濾波處理后，用與發(fā)端同步的調(diào)制信號(hào)進(jìn)行相關(guān)解擴(kuò)，得到節(jié)點(diǎn)干擾濾波后的輸出為：

在相關(guān)解擴(kuò)器的作用下，對(duì)所有的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)測(cè)度信息節(jié)點(diǎn)進(jìn)行提取，恢復(fù)出所傳輸?shù)男畔（t），使用時(shí)間更新-誤差更新方程來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)間tk+1時(shí)的定位誤差：

得到移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合與濾波調(diào)制結(jié)果為：

通過(guò)上述處理，采用自適應(yīng)濾波控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)通信節(jié)點(diǎn)挖掘的干擾抑制，實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘和控制，最后把融合后的數(shù)據(jù)發(fā)送給節(jié)點(diǎn)K，進(jìn)行節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，提高移動(dòng)通信性能。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了測(cè)試本文算法在實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘中的性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)的硬件系統(tǒng)平臺(tái)為：型號(hào)Dell 2210b，處理器為Intel Core2 Duo1.80 GHz，基于MATLAB平臺(tái)進(jìn)行算法編程和數(shù)學(xué)建模及仿真實(shí)驗(yàn)，選擇EVC軟件，即嵌入式集成開(kāi)發(fā)工具。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為4 000個(gè)，分布在2 500 m×2 500 m的正方形區(qū)域中，移動(dòng)通信信號(hào)選用2FSK寬頻帶信號(hào)，頻帶為2 kHz～10 kHz、時(shí)寬為4 ms，以BPSK作為調(diào)制方式，移動(dòng)通信位置群體節(jié)點(diǎn)通信半徑為10 km，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信輪次為100輪次，帶寬為1 Mb，采樣頻帶為2 kHz～10 kHz，通信信道的數(shù)據(jù)包大小為278 Bit，移動(dòng)通信位置群體節(jié)點(diǎn)能量調(diào)度尺度范圍取0.95～1.05，時(shí)間采用間隔取0.000 7，干擾抑制信號(hào)Isyn為疊加了強(qiáng)度為-5 dB的白噪聲的正弦信號(hào)，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘仿真，得到移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘分布結(jié)果如圖3所示。

從圖3可見(jiàn)，采用本文算法能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化分布計(jì)算和挖掘，信標(biāo)定位準(zhǔn)確，信號(hào)的覆蓋度較合理，實(shí)現(xiàn)了信道空間的合理高效利用，為了對(duì)比算法性能，分析本文算法對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)誤比特率（Bit Error Rate，BER）的改善性能，得到仿真結(jié)果如圖4所示，從圖可見(jiàn)，采用本文算法進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署和挖掘后，實(shí)現(xiàn)了信道均衡和干擾抑制，有效降低了通信的誤比特率。

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化定位和挖掘，優(yōu)化移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的覆蓋度和可靠度，研究移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的位置群體節(jié)點(diǎn)挖掘方法在改善移動(dòng)通信質(zhì)量和性能方面具有重要意義，本文提出一種基于位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合和濾波控制的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)的挖掘方法。首先構(gòu)建移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布模型和信道模型，采用多徑信道均衡設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)位置群體節(jié)點(diǎn)信息融合，采用自適應(yīng)濾波控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)通信節(jié)點(diǎn)挖掘的干擾抑制，實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn)，仿真結(jié)果表明，采用本文算法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)位置群體節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署和挖掘，改善通信質(zhì)量，降低誤碼率，實(shí)現(xiàn)信道均衡和抗干擾設(shè)計(jì)。

［1］朱彥松，竇桂琴.一種基于多維度信任的WSN安全數(shù)據(jù)融合方法［J］.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版），2013，59（2）：193-197.

［2］段奇智，袁勇，張毅，等.天然氣管道遠(yuǎn)程聲通信接收機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法研究［J］.計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2013，41（11）：1835-1829.

［3］劉家亮，王海燕，姜喆，等.垂直線列陣結(jié)構(gòu)對(duì)PTRM陣處理空間增益的影響［J］.魚(yú)雷技術(shù)，2010，18（4）：263-267.

［4］彭文杰，李岳衡，薛團(tuán)結(jié)，等.復(fù)合衰落信道下分布式MIMO系統(tǒng)中斷概率及信道容量分析［J］.通信學(xué)報(bào)，2015，36（2）：221-229.

［5］楊波，王志潔.基于PTRM與DS技術(shù)通信均衡性能研究［J］.科技通報(bào)，2014，30（2）：212-214.

［6］楊石，王艷玲，王永利.云計(jì)算環(huán)境下基于蜜蜂覓食行為的任務(wù)負(fù)載均衡算法［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2015，35（4）：938-943.

［7］羅亮，吳文峻，張飛.面向云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗建模方法［J］.軟件學(xué)報(bào)，2014，25（7）：1371-1387.

［8］徐曉斌，張光衛(wèi)，孫其博，等.一種誤差可控傳輸均衡的WSN數(shù)據(jù)融合算法［J］.電子學(xué)報(bào)，2014，42（6）：1205-1209.

［9］王濤.基于51單片機(jī)的LED可見(jiàn)光通信系統(tǒng)［J］.電視技術(shù)，2013，37（9）：61-63.

Research on Mining Method of Mobile Communication Network Location Group Node

ZHUO Xian-de，CUI Wei
（Luzhou Vocational and Technical College，Luzhou 646005，China）

On the mobile communication network locations on the nodes of the optimum location and mining and optimization of mobile communication network coverage and reliability，traditional group position nodes mining algorithm using information gain control algorithm for mining，algorithm cannot be self aware node information data changes，unable to realize data real-time transmission and decision-making.A new method for the location of group nodes based on the information fusion of position group nodes and the control of mobile communication networks is proposed.Construction of mobile communication network node distribution model and channel model is constructed，the multipath channel equalization design and implementation of group position node information fusion by adaptive filtering control method to achieve the communication node mining interference suppression.Simulation results show that the use the method of the communication node mining，beacon positioning accuracy，signal coverage is reasonable，to achieve a reasonable and efficient use of space channel，the channel equalization and interference rejection，effectively reducing the bit error rate of the communication.

mobile communication network，location group node，mining

TN911

A

1002-0640（2017）01-0142-04

2015-10-05

2016-01-07

卓先德（1972-），男，四川敘永人，碩士，副教授。研究方向：IT專業(yè)開(kāi)發(fā)、企業(yè)信息化應(yīng)用、信息安全和多媒體技術(shù)應(yīng)用。