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面向車間布局的自適應(yīng)LANDMARC算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

在車間定位中，運用基于有源射頻識別校驗的動態(tài)定位（LANDMARC）算法時，由于車間障礙物引起的多徑效應(yīng)和邊界處參考標(biāo)簽數(shù)量不足，算法無法正確選擇參考標(biāo)簽中的最近鄰，對此，提出一種面向車間布局的自適應(yīng)LANDMARC算法。首先引入對數(shù)距離路徑損耗模型處理RFID讀寫器接收信號強(qiáng)度指示（RSSI），再通過對比法篩選出參考標(biāo)簽有效值以及插值法在邊界插入虛擬標(biāo)簽。對比傳統(tǒng)LANDMARC算法，將定位平均誤差從0.39 m降低到0.16 m，證明了自適應(yīng)LANDMARC算法的有效性。

發(fā)表于：1/12/2017

一種基于FPGA實現(xiàn)的優(yōu)化正交匹配追蹤算法設(shè)計[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

針對壓縮感知重構(gòu)算法中正交匹配追蹤(OMP)算法在每次迭代中不能選取最優(yōu)原子問題，對OMP算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，保證了每次迭代的當(dāng)前觀測信號余量最小，并提出了一種基于FPGA 實現(xiàn)的優(yōu)化OMP算法硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計。在矩陣分解部分采用了修正喬列斯基(Cholesky)分解方法，回避開方運算，以減少計算延時，易于FPGA實現(xiàn)。整個系統(tǒng)采用并行計算、資源復(fù)用技術(shù)，在提高運算速度的同時減少資源利用。在Quartus II 開發(fā)環(huán)境下對該設(shè)計進(jìn)行了RTL 級描述，并在FPGA仿真平臺上進(jìn)行仿真驗證。仿真結(jié)果驗證了設(shè)計的正確性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于MEMS傳感器的海浪特征參數(shù)的提取[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

針對波浪能發(fā)電過程中需要實時得到海浪頻率、幅值等特征參數(shù)的問題，利用STM32F4系列高性能單片機(jī)、MEMS運動傳感器和GPRS無線傳輸技術(shù)，設(shè)計了一種實時的遠(yuǎn)程海浪特征參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)。重點描述了監(jiān)測終端的硬件結(jié)構(gòu)和MEMS運動數(shù)據(jù)的姿態(tài)整合，并通過時頻域分析算法實現(xiàn)海浪特征參數(shù)的提取。通過實際應(yīng)用驗證了該方法的有效性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于Django框架的故障診斷和安全評估平臺[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

符號有向圖（SDG）作為一種定性研究方法，在系統(tǒng)推理和圖形繪制上有待改進(jìn)。詳細(xì)描述了計算機(jī)輔助下的SDG故障診斷和安全評估平臺的開發(fā)過程。平臺的開發(fā)基于開源Django框架，具有搭建維護(hù)簡單、操作方便、易于二次開發(fā)等特點；利用分層SDG模型和新的推理算法實現(xiàn)對系統(tǒng)的故障診斷和安全評估，支持故障傳播路徑查詢和分層SDG的自動繪制。以田納西-伊斯曼過程（TEP）為例，對平臺的有效性進(jìn)行驗證，結(jié)果證明平臺推理結(jié)果完備、有效，具有實際應(yīng)用的前景。

發(fā)表于：1/12/2017

一種分步式Dual slope ADC的研究與設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

介紹了一種分步式Dual slope ADC，并且詳細(xì)介紹了此結(jié)構(gòu)提出的理論基礎(chǔ)、電路的具體結(jié)構(gòu)和仿真結(jié)果。該Dual slope ADC 的系統(tǒng)時鐘為1 MHz，輸入電壓范圍為0.5 V~4.5 V，電源電壓為5 V。相對于傳統(tǒng)的Dual slope ADC，此分步式Dual slope ADC不但可以達(dá)到更高的分辨率，而且彌補了傳統(tǒng)的Dual slope ADC的缺點，即對于全集成電路的大分布電容的要求以及高分辨率轉(zhuǎn)換時間過長，使得此新型模數(shù)轉(zhuǎn)換器還具有速度快（遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于雙積分ADC的速度）的優(yōu)點。

發(fā)表于：1/12/2017

基于PBBShift的ROI編碼方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為使觀察者提早了解圖像的大致情況，提出了基于部分背景位平面位移(PBBShift)的感興趣區(qū)域(ROI)編碼方法。該方法將背景(BG)位平面分為兩部分，編碼時下移剩余的BG位平面，解碼時可優(yōu)先傳輸ROI系數(shù)和重要的BG系數(shù)，然后傳輸剩余的BG系數(shù)。實驗證明，該方法在低碼率下，ROI和BG質(zhì)量相差無幾；在高碼率下，ROI獲得比BG更好的質(zhì)量。改進(jìn)的方法在帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)中有很大的實用價值。

發(fā)表于：1/12/2017

基于分層滑?？刂频腣TOL分星期軌跡跟蹤[嵌入式技術(shù)][航空航天]

摘要：針對VTOL飛行器的軌跡跟蹤和穩(wěn)定性問題，在考慮輸入耦合前提下，提出了一種分層滑?？刂品桨?。首先，將整個系統(tǒng)分成兩個子系統(tǒng)，分別設(shè)計兩個子系統(tǒng)的滑模面；然后利用其中一個子系統(tǒng)滑模量來構(gòu)造中間變量，進(jìn)而構(gòu)造出整個系統(tǒng)總的滑模面；再利用等效控制法求取系統(tǒng)在該滑模面上的等效控制量，采用李雅普諾夫方法設(shè)計了系統(tǒng)的切換控制量，從而獲得系統(tǒng)總的控制量。該控制器能夠保證各個滑模面的穩(wěn)定性和誤差閉環(huán)系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定性。最后的仿真結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：1/12/2017

CFI中基于動態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在超聲彩色血流成像(Color Flow Imaging,簡稱CFI)系統(tǒng)中，為抑制雜波信號對血流速度估計的影響，提出了一種基于動態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法。該方法首先根據(jù)回波信號的能量特性提出動態(tài)區(qū)域劃分法，將回波信號動態(tài)地分割為靜態(tài)組織區(qū)、雜波區(qū)和血流區(qū)三部分；然后根據(jù)信號的時域特性，結(jié)合非平穩(wěn)雜波抑制法和多項式回歸法進(jìn)行非平穩(wěn)雜波抑制。仿真結(jié)果表明，該算法濾波后的雜波血流比約為6.120 dB，能較好地抑制非平穩(wěn)雜波信號，估計出的血流速度剖面完整，成像質(zhì)量較高；該算法的運行時間約為0.341 4 s，執(zhí)行速度為非平穩(wěn)雜波抑制法的3倍，具有較高的實時性。

發(fā)表于：1/11/2017

LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中空白子幀的動態(tài)配置[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了解決LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中負(fù)載均衡和干擾問題，3GPP提出了增強(qiáng)型干擾協(xié)調(diào)技術(shù)。這項技術(shù)提出用空白子幀減少微基站邊緣用戶的干擾。從公平性角度討論了動態(tài)的空白子幀設(shè)定，并提出了兩種空白子幀配置算法。仿真表明，提出的兩種動態(tài)空白子幀設(shè)定方法有效提升了系統(tǒng)的公平性。此外，仿真還對比了這兩種動態(tài)的配置方法，表明最大化公平性的配置方法能夠有效緩解微基站邊緣用戶隨著覆蓋區(qū)域增大吞吐量不斷減小的趨勢。

發(fā)表于：1/11/2017

基于高效糾錯碼的無線光通信系統(tǒng)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹了弱湍流信道條件下光強(qiáng)閃爍的對數(shù)正態(tài)分布模型，結(jié)合大氣信道特點，推導(dǎo)了自由空間光通信未編碼系統(tǒng)和RS編碼系統(tǒng)在開關(guān)鍵控(OOK)、脈沖位置調(diào)制(PPM)、差分脈沖位置調(diào)制(DPPM)和數(shù)字脈沖間隔調(diào)制(DPIM)方式下的平均誤碼率公式，并用數(shù)值仿真的方法分析了它們的平均誤碼率性能。仿真結(jié)果表明，采用RS編碼可以有效地增加信噪比增益，改善大氣湍流對通信鏈路性能的惡化，能夠提高系統(tǒng)的抗干擾能力，在無線光通信系統(tǒng)中將有一定的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/11/2017

基于一級倒立擺模型仿人機(jī)器人控制算法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

針對仿人機(jī)器人步態(tài)行走不穩(wěn)定的問題，以倒立擺為控制對象，建立仿人機(jī)器人步態(tài)行走數(shù)學(xué)模型。以仿人機(jī)器人姿態(tài)角和位移建立雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，采用PID控制算法對仿人機(jī)器人姿態(tài)角和位移進(jìn)行調(diào)節(jié)。以19自由度仿人機(jī)器人進(jìn)行實驗驗證，表明了所采用仿人機(jī)器人步態(tài)行走系統(tǒng)PID控制算法的正確性及高精確度。系統(tǒng)響應(yīng)穩(wěn)定，超調(diào)<0.3%，調(diào)節(jié)時間<0.2 s，關(guān)節(jié)輸出相對誤差最大值為2.25%，可實現(xiàn)仿人機(jī)器人穩(wěn)定的步態(tài)行走。

發(fā)表于：1/11/2017

無線電能傳輸系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

無線供電系統(tǒng)中線圈、線圈間互感、補償電容、諧振頻率各個參數(shù)之間相互制約、相互影響，系統(tǒng)的設(shè)計是一個多參數(shù)、多變量的優(yōu)化問題。以往的參數(shù)優(yōu)化一般是單參數(shù)優(yōu)化而且只優(yōu)化到互感，并沒有優(yōu)化到具體的匝數(shù)，系統(tǒng)設(shè)計需要較大修正。為解決此問題，在得到系統(tǒng)的傳輸功率和效率模型的基礎(chǔ)上，利用線圈匝數(shù)與自感互感的關(guān)系，以PS型拓?fù)錇閮?yōu)化對象，給出了系統(tǒng)的非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，利用遺傳算法得出了系統(tǒng)的最優(yōu)設(shè)計參數(shù)。最后，通過實驗研究證明了理論分析與設(shè)計方法的正確性。

發(fā)表于：1/11/2017

微震定位系統(tǒng)中拾震器布陣研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

對微震監(jiān)測中拾震器陣列進(jìn)行科學(xué)有效的布置是保證微震定位系統(tǒng)能有效運行的一個關(guān)鍵條件，設(shè)計了4種拾震器陣列布設(shè)方案，使煤礦中微震定位監(jiān)測系統(tǒng)運行得更加科學(xué)有效。首先建立復(fù)雜地質(zhì)模型，利用微變網(wǎng)格射線追蹤正演模擬出微震源起震到拾震器陣列接收信號的過程，然后在施加隨機(jī)擾動的情況下，利用粒子群-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（PSO-BP）反演推算出震源位置，最后通過震源位置的誤差來分析各個布陣方案的特點，同時分析了陣列中拾震器數(shù)量的合理值。研究結(jié)果表明，在微震監(jiān)測系統(tǒng)中拾震器利用率最高的情況下，可以給出準(zhǔn)確、合理、有效的拾震器布陣方案。

發(fā)表于：1/11/2017

耳夾式可穿戴體征參數(shù)感測裝置的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

近年來，可穿戴設(shè)備逐步受到醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)注，而消防部隊承擔(dān)的應(yīng)急救援工作任務(wù)日益繁重，確保消防官兵在滅火救援行動中的人身安全具有極其重要的現(xiàn)實意義。為此設(shè)計了一種基于消防安全的耳夾式可穿戴裝置，通過光電轉(zhuǎn)換方式采集脈搏波信號，然后采用CC2640濾波處理后得到血氧飽和度和脈率的體征參數(shù)，再通過無線藍(lán)牙將數(shù)據(jù)傳輸，從而實現(xiàn)消防指揮中心對消防員身體狀況的實時監(jiān)測。該裝置具有體積小、重量輕、功耗低及可穿戴的特點，可應(yīng)用于消防、公安等部門。

發(fā)表于：1/11/2017

電動汽車遠(yuǎn)程監(jiān)控與服務(wù)系統(tǒng)開發(fā)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

針對電動汽車設(shè)計了遠(yuǎn)程監(jiān)控與服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)采集和無線遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)了車輛運行參數(shù)的實時上傳與存儲。車載控制器完成數(shù)據(jù)采集與發(fā)送，服務(wù)器按照模型對象對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、分析與處理，客戶端為用戶提供監(jiān)控和命令視圖，實現(xiàn)車輛的監(jiān)控功能。服務(wù)器通過對運行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理獲取車輛服務(wù)信息并發(fā)送給車載終端控制器，實現(xiàn)車輛的遠(yuǎn)程服務(wù)功能。該系統(tǒng)在長城A0級小型城市純電動轎車試驗樣車上測試，具有良好的實用性及穩(wěn)定性。

發(fā)表于：1/11/2017