設計應用 ADS-B阵列信号二重解交织算法的实时实现[可编程逻辑][航空航天] 为解决ADS-B系统通信时的信号交织问题,结合FPGA的工作特点和实时系统的要求,对ADS-B交织检测算法和解交织算法进行优化。针对交织检测算法在实采数据验证时需要变化处理信号的参数才能匹配判决域的问题,设计一种计算判断交织检测的动态门限值的方法,同时将解交织算法中特征向量、广义逆矩阵等复杂的过程优化为对某段信号的协方差矩阵求逆。实现结果表明,优化后的算法适用于硬件实时系统,能有效分离ADS-B交织信号。 發(fā)表于:2020/3/12 下午1:48:00 基于虚拟现实技术的电力客服培训应用[嵌入式技术][智能电网] 结合虚拟现实技术当前的发展水平,以及在能源等电力相关行业中的培训案例,设计了一套基于虚拟现实技术,供电力系统特别是电网的客户服务人员所使用的培训系统。并给出了“发输变配用”全网、欠费复电两个应用实例,实例中的部分应用已在国家电网公司客户服务中心进行了先期实验,效果较好,可以有效帮助客服人员迅速掌握电网异常情况及其体现形式。 發(fā)表于:2020/3/12 下午1:19:00 基于线性时态逻辑的物联网操作系统安全性设计[嵌入式技术][通信网络] 根据物联网操作系统安全性设计的需求,同时结合在经典线性时态逻辑、逻辑程序设计、形式化模型检测理论方面的研究与工程实践探索,提出了一种应用于物联网操作系统安全性设计的方法论,并进行了工程原型验证。实践证明该方法的效果符合预期,不仅适合物联网操作系统的安全性设计,也可以进一步推广到其他安全性要求较高的软件产品设计领域。 發(fā)表于:2020/3/11 下午1:46:00 水声监听信号特征频段提取方法研究[测试测量][工业自动化] 水声监听获取信号的频带范围较宽,在记录过程中包含多频段特征信息,同时会掺杂各类噪声信息。为可靠提取监听信号各频段有效特征信息,避免噪声影响,解决能量法判断特征频段存在的弊端,打破单一方法在提取宽频带信号有效特征频段过程中存在的局限性,集中小波包、相关系数和希尔伯特-黄各自优势方法实现宽带监听信号多频段有效特征信息提取。首先通过小波包算法对宽频带信号实现精细化分频,利用相关系数分析判断节点信号的有效性,排除噪声节点,其次通过希尔伯特-黄对有效节点频段内的有效成分和噪声进一步分离,最后将处理后节点系数重构获得有效频段特征信息。仿真分析验证和实测信号处理结果表明,该方法对宽频带水声监听信号特征频率信息的提取具有一定优势,可在水声目标识别与监测等方面推广和应用。 發(fā)表于:2020/3/11 下午1:13:00 LTE230无线专网模块对智能电网业务适配性的研究与应用[通信与网络][智能电网] 结合电力无线专网建设存在的问题,开展通信模块对电力业务适配性研究,深入研究通信模块在网络环境需求、运行稳定性与可靠性、物理环境适应性、形式规范要求等问题。给出模块开发原则与部署方案建议,最后结合实际网络用例,给与验证。 發(fā)表于:2020/3/11 上午10:58:00 一种基于最小二乘法的AD转换在线校正方法[模拟设计][其他] 针对AD转换过程中实际物理量与转换后数字量之间存在的非线性问题,提出了一种软件在线校正方法,该方法是基于最小二乘法的最优化分段线性拟合方法。使用VS2010 C#编写上位机软件,用户可任意设定误差标准,通过程序计算实现对整个非线性区间的最优化分段线性拟合,得到不同的拟合函数,达到高精度拟合的要求。此校正软件可作为辅助开发工具,用于模拟量采集系统中,帮助实现物理量回归。测试结果表明,该方法能够显著提高AD转换精度,且易于操作,具有较高的准确性。 發(fā)表于:2020/3/10 下午2:03:00 RS编码算法的优化与FPGA实现[可编程逻辑][通信网络] 针对常用RS编码算法中伽罗华域(Galois Field,GF)的乘法运算在FPGA中实现时存在的数据运算量大、复杂度高等问题,对RS编码模块进行优化,通过增加乘法器因子求取模块,完成RS编码乘法器因子的求取,降低伽罗华域乘法运算在FPGA实现过程中的复杂度,减少运算量。测试结果表明,优化后的RS编码FPGA实现简单有效,且编码准确无误,编码结果与MATLAB计算所得理论结果一致,可适用于任意码长的RS编码,在移动通信、航天通信等复杂多因素通信领域有着广泛的应用价值。 發(fā)表于:2020/3/10 下午1:21:00 招投标全流程数据整合思路研究[其他][智能电网] 为解决目前招投标工作中存在的重复工作量大、工作效率低等问题,国网河北电力公司物资分公司开展了大数据分析技术在招投标管理中的研究与应用项目工作。该项目需首先对招投标全流程数据进行整合,然后在整合后的数据集上开展大数据分析,并将最终的分析结果通过相应的场景进行图形化展示,从而为招投标工作提供决策支持。主要对课题中的招投标全流程数据整合部分的数据整合工作思路进行了研究,旨在为后续大数据分析打下坚实的基础。 發(fā)表于:2020/3/10 上午11:40:00 基于深度学习的复杂分拣图像快速识别方法研究[嵌入式技术][工业自动化] 训练速度更快、识别精准度更高的图像识别技术一直是智能技术的研究热点及前沿。针对物流分拣仓库环境复杂、照明度不高以及快递外包装区别不明显的特点,对基于深度学习的分拣图像快速识别进行了研究,设计了一个卷积神经网络。由于仓库的封闭环境和光照条件等因素而导致分拣图像不是很清晰,首先用对偶树复小波变换对其进行降噪等预处理;然后在基于AlexNet神经网络的基础上,对于卷积神经网络的卷积层、ReLU层和池化层参数进行重新定义来加快神经网络的学习速度;最后根据新的图像分类任务对神经网络的最后三层全连接层、Softmax层和分类输出层进行定义来适应新的图像识别。所提出的基于深度学习的快速分拣图像识别方法在面对较为复杂的分拣图像识别时,有较高的训练速度和识别精准度,能达到实验要求。分拣图像快速识别对于提高无人仓等场合下的物流效率具有重要意义。 發(fā)表于:2020/3/9 下午12:58:00 择优选择小世界网络同步模型的研究[通信与网络][通信网络] 构造了一种择优选择小世界网络模型,在该模型的基础上研究了复杂网络中各种因子(如特征路径长度、度分布、簇系数和介数等)对同步性能的影响。发现在特征路径长度和簇系数都相同的情况下,网络的同步能力仍然可以存在较大的差异。仿真结果表明,特征路径长度和簇系数都不能单独表征网络的同步能力,节点度分布的不均匀性本质上抑制了网络的同步能力,网络中节点的最大介数是表征网络同步能力的一种合理的物理量。 發(fā)表于:2020/3/9 上午11:36:00 <…270271272273274275276277278279…>