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基于云技術(shù)的分布式實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

通過分析工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出并實現(xiàn)了一種基于云技術(shù)的分布式實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。該系統(tǒng)將云技術(shù)與實時數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合，既滿足工控對于數(shù)據(jù)實時性的要求，又具有高擴(kuò)展性、高容錯性、高可靠性，滿足工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理要求。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計要求。

發(fā)表于：2017/12/7 10:08:00

LDPC碼節(jié)點(diǎn)剩余度置信傳播譯碼改進(jìn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

低密度奇偶校驗（LDPC）碼的剩余度置信傳播（RBP）和基于校驗節(jié)點(diǎn)的剩余度置信傳播（NWRBP）譯碼算法是根據(jù)剩余度值的有序度量，動態(tài)選擇最大剩余度值所在的邊或校驗節(jié)點(diǎn)，對其依次進(jìn)行更新。對比依次同步更新所有校驗節(jié)點(diǎn)和變量節(jié)點(diǎn)的flooding算法，NWRBP算法的收斂速度和譯碼性能有了很大的提高。基于NWRBP算法，提出一種改進(jìn)型NWRBP（ENWRBP）算法，即統(tǒng)計NWRBP譯碼過程中各變量節(jié)點(diǎn)的更新次數(shù)。如果NWRBP迭代譯碼失敗，則將更新次數(shù)最少的變量節(jié)點(diǎn)的初始化值設(shè)置為0，重新譯碼。仿真結(jié)果表明，與NWRBP相比，ENWRBP譯碼算法降低了誤碼率和誤幀率。

發(fā)表于：2017/12/6 13:38:00

一種基于平面八木天線的小型化寬帶濾波天線[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種基于平面八木天線的小型化寬帶濾波天線。平面八木天線由偶極子天線、引向器和反射器組成，其中反射器由地板充當(dāng)。通過引入一個多模諧振器，使整個天線實現(xiàn)濾波響應(yīng)。與傳統(tǒng)的八木天線相比，所設(shè)計的濾波天線具有更寬的帶寬，并且對高次諧波的抑制良好（抑制至16 GHz），同時在通帶邊緣體現(xiàn)出較高的選擇性。仿真結(jié)果表明，該濾波天線的阻抗帶寬為5.4~7.0 GHz，并在此帶寬內(nèi)實現(xiàn)了穩(wěn)定的增益，平均增益約為3.7 dBi。濾波天線的整體尺寸為0.5 λ0×0.7 λ0(W×L)，其中λ0為中心頻率6 GHz在自由空間的波長。

發(fā)表于：2017/12/6 13:28:00

降低FBMC-OQAM系統(tǒng)峰均比的重疊分段主動星座擴(kuò)展算法[模擬設(shè)計][汽車電子]

作為多載波系統(tǒng)，F(xiàn)BMC-OQAM系統(tǒng)存在峰均比（PAPR）較高的問題，同時由于FBMC-OQAM信號的時域重疊特性，導(dǎo)致傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)中的方法并不能完全適用。通過對傳統(tǒng)主動星座擴(kuò)展（ACE）方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種適用于FBMC-OQAM系統(tǒng)的重疊分段主動星座擴(kuò)展（OS-ACE）方法。該算法先將重疊數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理，然后再降低每個數(shù)據(jù)塊的PAPR。理論分析和仿真結(jié)果證明，該算法能夠有效降低FBMC-OQAM系統(tǒng)峰均比，且不會影響誤碼率性能。

發(fā)表于：2017/12/5 12:00:00

基于分布式多跳誤差估計目標(biāo)位置感知算法[模擬設(shè)計][汽車電子]

為了提高定位系統(tǒng)在目標(biāo)定位上的精度，減少過多的硬件設(shè)施投入和能量成本，提出分布式多跳誤差估計的能量高效目標(biāo)位置感知算法（NFDV-Hop）。在定位精度上，DV-Hop算法采用每跳的平均距離來估計錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)之間的距離，導(dǎo)致估計距離與真實距離存在較大誤差，而NFDV-Hop算法使用錨節(jié)點(diǎn)的平均跳數(shù)的大小以及錨節(jié)點(diǎn)間的平均跳距離，求得未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)，并在得到坐標(biāo)估計值后引入位置比值來減少定位誤差。在能量優(yōu)化上，DV-Hop算法需向節(jié)點(diǎn)多次廣播信息，而NFDV-Hop算法所采用的錨節(jié)點(diǎn)只需向其他節(jié)點(diǎn)廣播一次自身的位置坐標(biāo)信息，從而大大減少節(jié)點(diǎn)的能量消耗。仿真結(jié)果表明，相比基于最小二乘法的DV-Hop算法以及基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的DV-Hop算法，NFDV-Hop定位算法的定位精度分別提高了12.1%和9%。

發(fā)表于：2017/12/5 11:48:00

路口設(shè)施中繼輔助車載自組織網(wǎng)絡(luò)感染路由算法[模擬設(shè)計][汽車電子]

隨著智能交通系統(tǒng)和智慧城市的發(fā)展，路旁設(shè)施的部署將越來越普遍，城市環(huán)境下的車載自組織網(wǎng)絡(luò)路由算法可以利用路旁設(shè)施中繼輔助以提高算法的性能。為了解決感染路由算法在高負(fù)載場景下由于產(chǎn)生過多的消息副本而引起的路由性能劇烈下降問題，設(shè)計了路口設(shè)施輔助車載自組織網(wǎng)絡(luò)感染路由算法IRAER。算法根據(jù)道路特點(diǎn)，將車輛的鄰居節(jié)點(diǎn)劃分為不同的區(qū)域，且在每個區(qū)域中僅選擇一個候感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行感染，以降低消息副本數(shù)量，提高路由性能。另外，建立了隨機(jī)模型與感染路由算法產(chǎn)生的副本數(shù)量進(jìn)行了對比分析。理論分析和仿真實驗結(jié)果均表明，所提出路由算法大大降低了在高節(jié)點(diǎn)密度場景下的副本數(shù)量和投遞時延，提高了投遞成功率。

發(fā)表于：2017/12/4 11:38:00

一種基于改進(jìn)K-means算法的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法[模擬設(shè)計][汽車電子]

針對網(wǎng)絡(luò)流量分類識別系統(tǒng)尤其是實時識別系統(tǒng)對實現(xiàn)復(fù)雜度和分類準(zhǔn)確率的要求，提出一種復(fù)雜度和準(zhǔn)確率的折中方案。通過基于密度的思想對K-means算法隨機(jī)選取初始聚類中心這一關(guān)鍵缺陷進(jìn)行改進(jìn)，以及引入聚類有效性判別準(zhǔn)則函數(shù)確定最終聚類個數(shù)實現(xiàn)對算法的全面優(yōu)化，進(jìn)而提出基于改進(jìn)K-means算法的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，在兼顧K-means算法簡單易實現(xiàn)、分類快速特點(diǎn)的同時，提高了分類的準(zhǔn)確率。在公開的權(quán)威網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集上的實驗表明，與普通K-means方法相比，該方法在網(wǎng)絡(luò)流量分類方面具有更高的分類準(zhǔn)確率和更好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：2017/12/4 11:25:00

一種基于超高頻RFID的無線無源壓力傳感器[模擬設(shè)計][汽車電子]

電力設(shè)備在長期運(yùn)行中，受環(huán)境影響，可能會發(fā)生失壓、形變現(xiàn)象。針對這種現(xiàn)象，設(shè)計了一種基于UHF RFID的無線無源壓力傳感器，能夠在不接觸電力設(shè)備的情況下獲得設(shè)備的表面壓力信息?；赨HF RFID的壓力傳感器標(biāo)簽主要由阻抗自適應(yīng)RFID芯片、UHF 頻段RFID偶極子天線、金屬極板和支撐彈簧構(gòu)成。電力設(shè)備的形變會導(dǎo)致安裝在設(shè)備上的金屬極板與偶極子天線的相對位置變化，導(dǎo)致RFID天線的阻抗變化，RFID芯片內(nèi)部會通過自動調(diào)節(jié)輸入阻抗電容以匹配RFID天線阻抗的變換。通過檢測RFID芯片內(nèi)部匹配阻抗的電容值，可以推出電力設(shè)備的形變情況，形成一一對應(yīng)的關(guān)系，從而實現(xiàn)無線無源壓力傳感功能。

發(fā)表于：2017/12/2 13:53:00

基于AAR模型的聽覺誘發(fā)中潛伏期反應(yīng)特征提取[模擬設(shè)計][汽車電子]

針對聽覺刺激誘發(fā)的腦干中潛伏期反應(yīng)（MLR）信號的非平穩(wěn)特性，采取計算其自適應(yīng)自回歸（AAR）模型系數(shù)的方法進(jìn)行特征提取，實現(xiàn)不同注意狀態(tài)的分類。首先對采集的MLR數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪預(yù)處理，然后結(jié)合相對誤差方差（REV）準(zhǔn)則分別進(jìn)行卡爾曼濾波和最小均方誤差自適應(yīng)算法估計其AAR模型參數(shù)。利用支持向量機(jī)對兩種估計方法的特征參數(shù)分別進(jìn)行分類。最后根據(jù)最大互信息和分類結(jié)果進(jìn)行比較，最小均方誤差自適應(yīng)算法估計AAR模型系數(shù)的分類正確率達(dá)到77.45%，最大互信息值為0.3011，其效果優(yōu)于卡爾曼濾波算法。

發(fā)表于：2017/12/2 13:41:00

面向NPA的北斗系統(tǒng)PNT性能評估體系研究[模擬設(shè)計][汽車電子]

依據(jù)當(dāng)前“5GEO+6IGSO+3MEO”星座配置下的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS），結(jié)合民航非精密進(jìn)近（NPA）的應(yīng)用需求，提出適合BDS定位、導(dǎo)航和授時（PNT）服務(wù)層的性能評估指標(biāo)體系及關(guān)系模型，給出BDS關(guān)鍵PNT性能指標(biāo)的評估方法。通過首都國際機(jī)場BDS實測數(shù)據(jù)的整理分析，對精度、完好性、連續(xù)性以及可用性等PNT性能指標(biāo)進(jìn)行了定量評估。

發(fā)表于：2017/12/1 13:13:00