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一种无人机三维航迹规划算法研究[嵌入式技术][航空航天]

在研究无人机三维航迹规划问题时，针对基于传统人工蜂群算法易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢、寻优效率低的问题，提出了一种改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。首先，在建立包括经纬度、海拔高度信息的三维飞行区域模型后，加入了地形约束模型，并引入新的综合航迹代价评价方式。然后，在算法中引入自适应搜索策略、新型概率选择策略与Logistic混沌搜索算子来增强其对原始信息的开采能力，提高其收敛速度以及加强其鲁棒性。最后，通过三维航迹规划仿真和面对突发威胁的局部航迹再规划仿真对所提算法的有效性进行了验证。结果表明，改进后的算法提高了全局收敛能力，在收敛速度和精度上优于遗传算法和传统人工蜂群算法，适合用来解决无人机的三维航迹规划问题。

發(fā)表于：2018/3/30

“矢”料未及，多能合一：鼎阳科技发布SVA1000X系列频谱&矢量网络分析仪[测试测量][汽车电子]

2018年3月29日深圳深圳市鼎阳科技有限公司宣布发布SVA1000X系列频谱&矢量网络分析仪。其测量频率范围为9kHz-1.5GHz，拥有优秀的参数指标：分辨率带宽（RBW）低至1Hz，显示平均噪声电平（DANL）低至-155dBm/Hz，相位噪声低至-99dBc/Hz @10kHz。该系列产品延续了X系列家族简洁大方的外观风格，搭载10.1英寸多点触摸屏,可支持鼠标和键盘操作。同时兼具矢量网络分析模式、故障定点分析模式、高级功率测量、ASK/FSK数字调制分析模式、EMI预兼容测试等多种特色功能。

發(fā)表于：2018/3/29

平面大规模天线阵列的窃听检测方案[通信与网络][信息安全]

物理层安全机制可以为无线通信提供有效的保密机制，为后期保密通信降低系统复杂度。提出了一种基于大规模平面天线阵列的物理层安全机制，即主动窃听的检测方案。该方案针对时分双工模式下的莱斯信道模型，仅在假设合法用户莱斯因子和基站噪声功率已知的情况下，即可有效检测窃听用户。仿真结果表明，所提出的检测方案性能随着天线个数、莱斯因子的增加而提高。此外，该方案的性能不随用户的位置而改变，可在三维空间全方位地检测窃听。

發(fā)表于：2018/3/29

基于DM368的嵌入式数据记录仪的设计与实现[嵌入式技术][航空航天]

针对导弹弹上空间有限、对载体的重量和功耗有着严格限制等要求，研制了一种具有高可靠性、低功耗、小型化的弹载数据记录仪。本系统主要实现对导弹飞行过程中的场景视频信息进行H.264格式硬件压缩存储以及对飞行姿态等数据进行实时记录并存储至高速大容量SD卡，极大地方便了飞行试验后数据的读出和处理。

發(fā)表于：2018/3/29

抑制风噪声的频点离散值加权GCC-PHAT时延估计算法[测试测量][其他]

针对麦克风阵列使用GCC-PHAT算法估计信号到达时差对加性噪声敏感，以及基于信噪比估计的连续值加权GCC-PHAT算法无法消除环境中类似风噪声的变化噪声干扰的情况，提出了一种抑制风噪声的频点加权GCC-PHAT算法。通过分析已有算法的不足，新算法选择使用离散频点加权，并通过信号频点间相干性量化值和时域关联性计算权值，去除风噪声干扰频点；同时估计声源信号活跃度，调整算法运算量。实验表明，与已有的GCC-PHAT算法相比，新算法能有效消除风噪声对估计结果的干扰，同时降低运算负载。

發(fā)表于：2018/3/28

基于AP布置优化和K-means聚类算法的室内定位研究[测试测量][其他]

传统室内定位中聚类算法被动依赖定位环境中接入点（Acess Point，AP）数量，导致定位效率低、误差大，室内位置指纹定位研究中AP布局是影响定位精度的关键性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系统和美国Signal Hound生产的SA44B型测量接收机共同组成传感器网络，根据电波路径损耗建立室内定位的目标函数，采用单纯形法和模拟退火算法融合算法对目标函数进行优化，从而达到最合理的AP室内位置布局，而后改进K-means聚类算法将优化后的AP位置坐标作为初始聚类中心，来提高系统的定位效率和精确度。实验结果表明，与传统K-means算法相比，经过AP位置最优化后的聚类定位算法精度提高了13.8%。

發(fā)表于：2018/3/28

一种基于动态规划的机动目标检测前跟踪方法[测试测量][汽车电子]

针对传统动态规划检测前跟踪算法仅适用于匀速直线运动目标或慢机动目标的局限性，提出了一种将交互式多模型（IMM）滤波与基于动态规划的检测前跟踪算法相结合的机动目标处理算法。该算法应用于近程毫米波雷达探测环境下，根据被测目标的实际运动情况建立了匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型，在动态规划算法基础上考虑了多种运动模型以及模型之间的转换和预测，避免了因模型不匹配导致的跟踪效果变差的问题。仿真结果显示，相比于传统动态规划检测算法，该算法能够更加有效地实现对机动目标的检测和跟踪，适于工程应用。

發(fā)表于：2018/3/27

重复控制自适应PI控制器在APF中的应用[电源技术][智能电网]

为了有效解决电力系统中由于谐波存在而导致的一系列问题，设计了一种基于PI+重复控制的有源电力滤波器(APF)。这种控制器集合了PI算法追踪速度快和重复控制算法精度高的优点，但是在实际应用中发现，当电网突加负载，即系统参数发生变化时，其跟踪效果不理想。因此提出了自适应PI，在原来的基础上进一步提高追踪的速度和精确度，改善效果明显，系统谐波畸变率比简单并联控制器降低了30%。

發(fā)表于：2018/3/27

基于奇异值分解和小波包分解的故障检测[测试测量][航空航天]

根据真空泵在故障和正常模式下工作时，其振动信号在频域的能量分布的差异性，设计基于奇异值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障检测方法。首先用SVD对采集到的信号进行去噪，再使用小波包对去噪后的信号进行分解，对分解得到的各层系数进行重构并提取需要的各频域段的能量。将提取的能量向量作为支持向量机（SVM）的输入样本，对SVM进行训练。最后使用实验数据对SVM的可靠性进行验证。实验结果表明，采用SVD和WPD结合的方法能较好地识别出真空泵的故障。

發(fā)表于：2018/3/26

基于CC3200及微信公众号的云家居交互系统[嵌入式技术][通信网络]

为了实现家居智能化，基于CC3200无线Wi-Fi微控制器、微信公众号及阿里云服务器设计了一款智能云家居交互系统，用户可通过微信公众号远程控制家居设备，并可获取传感器的状态。提出了系统总体设计方案，介绍了系统硬件组成，给出了CC3200微控制器、微信公众号和阿里云服务器的软件设计。实验测试表明，该系统运行稳定，用户体验较好，具有较高的应用价值。

發(fā)表于：2018/3/26

看好可穿戴、AR/VR和IoT人机交互市场增长，博世传感器借三大新品发力[MEMS|传感技术][消费电子]

在刚刚落下帷幕的2018年慕尼黑上海电子展上，全球领先的MEMS传感器供应商Bosch Sensortec面向中国市场正式发布三款重磅产品，其中包括兼具低功耗和高性能完美适用于可穿戴设备的加速度计BMA400、适用于AR/VR的高性能惯性测量单元（IMU）BMI085和用于物联网中虚拟用户界面的交互式投影模块，进一步将其在消费类市场的领地扩展至更大疆域。

發(fā)表于：2018/3/23

基于FMCW环扫SAR的成像系统设计及测试方法[嵌入式技术][航空航天]

为实现目标不同距离的高分辨率成像，提出一种调频连续波(FMCW)环扫合成孔径雷达(SAR)体制下的目标距离向探测系统设计及测试方法。该系统由模拟前端和FPGA共同处理实现，设计多种工作模式以实现近、中、远3种探测距离及相应的分辨率。通过MATLAB模拟射频前端去调频处理后的信号，加载到FPGA数字下变频处理，对所得信号仿真得到输出频谱，并进行闭环板级实测，验证了该基于FMCW环扫SAR的目标距离向成像系统设计的可行性。

發(fā)表于：2018/3/23

基于分数低阶协方差谱的频谱感知算法研究及其FPGA实现[可编程逻辑][通信网络]

在对非高斯噪声情况下主用户频谱感知问题的理论研究之上，采用α稳定分布模型描述认知通信系统的非高斯噪声，给出了一种基于分数低阶协方差的感知方法，并采用分数低阶协方差谱对α稳定分布噪声下的主用户信号进行了谱估计,较好地解决了在非高斯噪声情况下传统的功率谱估计性能失效的问题。在此基础上针对FPGA的特性，进一步优化了算法，在FPGA上设计并实现了基于该算法的感知系统。系统利用FPGA产生中心频率为25 MHz、带宽为12.5 MHz的QPSK信号和特征指数为1的α稳定分布噪声作为主用户信号，设计相应的数字信号处理模块，并在此系统中验证了基于分数低阶协方差的感知方法能够有效地从α稳定分布噪声中检测出主信号的存在。该系统运行稳定，可移植性强，适用于不同的主用户频谱检测方案在此系统上进行实现与验证。

發(fā)表于：2018/3/23

给你的示波器装上翅膀[测试测量][汽车电子]

物物联网已是这个时代的趋势，21世纪信息化的快速发展为我们的生活提供着无数的便利。工程师的法宝——示波器如今也赶上了潮流，鼎阳SDS1000X-E四通道超级荧光示波器的WiFi选件和通过Web网页进行远程控制的功能，可以充分满足工程师们在不同环境下的测试需求。

發(fā)表于：2018/3/23

你示波器的波形捕获率真的有那么高吗？[测试测量][汽车电子]

示波器作为电子工程师最常用的仪器，从最开始的模拟示波器，到数字存储示波器和数字荧光示波器，以及越来越偏向专业化的定制类示波器，功能越来越丰富的同时，性能也发生着日新月异的变化，消费者在选择的时候有时候就可能看得眼花缭乱，那么如何选择适合自己的一款示波器呢？我们知道示波器三大核心指标是带宽、采样率、存储深度，然而在选择数字示波器时还有一个很重要的指标往往会被忽略，那就是我们今天要讲的波形刷新率，也称为波形捕获率！

發(fā)表于：2018/3/23