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一種時(shí)變交互多模型融合目標(biāo)跟蹤方法[其他][其他]

針對(duì)交互多模型(IMM)目標(biāo)跟蹤理論采用不變的馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣以及在模型概率更新中采用的是殘差模型，缺乏實(shí)時(shí)適應(yīng)性，提出了以多模型濾波結(jié)果為中心，以貝葉斯估計(jì)理論融合多模型跟蹤結(jié)果來更新目標(biāo)狀態(tài)分布，并根據(jù)模型似然函數(shù)更新下一時(shí)刻模型概率,以當(dāng)前濾波模型目標(biāo)狀態(tài)分布似然函數(shù)來更新模型間馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣。采用蒙特卡羅仿真與常規(guī)IMM方法進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)和擾動(dòng)靜態(tài)目標(biāo)場景進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明該方法航跡誤差精度優(yōu)于常規(guī)IMM,可以有效地對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。

發(fā)表于：8/31/2021

面向干式水表產(chǎn)品追溯的RFID標(biāo)簽天線設(shè)計(jì)[其他][其他]

為了實(shí)現(xiàn)干式水表制造過程產(chǎn)品追溯，以便對(duì)干式水表的質(zhì)量和數(shù)量進(jìn)行有效監(jiān)測，根據(jù)干式水表的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了一款性能滿足干式水表產(chǎn)品追溯的小型化抗金屬超高頻PCB RFID標(biāo)簽。該標(biāo)簽天線采用彎折偶極子結(jié)構(gòu)，可嵌入到水表中。為改善金屬環(huán)境中RFID標(biāo)簽天線的性能，基于干式水表的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和尺寸的約束，通過對(duì)天線電小環(huán)進(jìn)行內(nèi)凹彎折結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、調(diào)試與仿真，發(fā)現(xiàn)對(duì)天線中心頻點(diǎn)和回波損耗的影響程度，實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽天線的小型化設(shè)計(jì)。對(duì)標(biāo)簽天線樣品實(shí)物進(jìn)行實(shí)際距離測試和天線最低激活功率測試，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的標(biāo)簽天線嵌入水表后的最大識(shí)讀距離為3.2 m，實(shí)際中心頻點(diǎn)為900 MHz，滿足產(chǎn)品追溯的識(shí)讀要求。

發(fā)表于：8/31/2021

20 kHz脈沖偏壓控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

為提高電子束熔絲增材的成形質(zhì)量，基于偏壓調(diào)節(jié)束流的原理，開發(fā)了一種20 kHz脈沖偏壓控制系統(tǒng)。通過對(duì)其工作環(huán)境深入分析，選取高速DSP數(shù)字處理芯片實(shí)現(xiàn)脈沖束流基值、峰值向偏壓基值、峰值的轉(zhuǎn)化，根據(jù)輸入脈沖頻率、占空比，可以調(diào)節(jié)脈沖束流的輸出；并通過PWM發(fā)生芯片，輸出100 kHz以上的基波，由DSP輸出脈沖合成的模式，再經(jīng)由大功率運(yùn)放、基值、峰值串聯(lián)整流電路可以獲得脈沖偏壓輸出，繼而實(shí)現(xiàn)對(duì)脈沖束流輸出的調(diào)控，從而獲得一熔滴一脈沖的熔絲成形效果。

發(fā)表于：8/31/2021

諧振高壓等離子球磨電源研究[電源技術(shù)][其他]

等離子輔助球磨技術(shù)需要高壓電源激發(fā)等離子場，而目前高壓等離子球磨電源存在開關(guān)管數(shù)目多、控制時(shí)序復(fù)雜、可靠性低等問題。研制了采用單管結(jié)構(gòu)的諧振高壓等離子球磨電源。首先介紹了主電路的工作原理，詳細(xì)分析了初級(jí)諧振網(wǎng)絡(luò)的固有諧振頻率及諧振參數(shù)選擇；利用變壓器與負(fù)載的串聯(lián)諧振網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步提高輸出電壓幅值；通過Simulink仿真，驗(yàn)證了主電路工作波形以及諧振電壓增益，其輸出電壓峰峰值可達(dá)到24 kV以上。在此基礎(chǔ)上，研制了一臺(tái)輸出功率3 kW樣機(jī)，并成功激發(fā)等離子場用于輔助球磨。

發(fā)表于：8/31/2021

基于HDMIRx CEC的電視待機(jī)喚醒方案的軟件設(shè)計(jì)[其他][消費(fèi)電子]

為減少在TV待機(jī)喚醒場景下遙控器的使用次數(shù)，且滿足低功耗的需求，在分析CEC1.4協(xié)議的基礎(chǔ)上，使用CPU與MCU協(xié)同工作的方式設(shè)計(jì)了一種HDMI_CEC待機(jī)喚醒軟件實(shí)現(xiàn)方案，并在單板上實(shí)現(xiàn)了方案中描述的具體功能。最后使用SL309儀器對(duì)實(shí)際功能進(jìn)行了驗(yàn)證。從驗(yàn)證的結(jié)果來看，其完全符合TV待機(jī)喚醒的要求。該方案為低功耗場景下的TV待機(jī)喚醒提供了方法與思路。

發(fā)表于：8/31/2021

基于FPGA的相控陣天線波束控制算法優(yōu)化研究[其他][其他]

目前FPGA是開發(fā)波束控制系統(tǒng)的首選控制芯片，但FPGA在計(jì)算浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)存在耗時(shí)長并且資源占用大的問題，對(duì)波束控制算法的實(shí)現(xiàn)存在一定限制?；诖颂岢鲆环N查表與FPGA計(jì)算相結(jié)合的優(yōu)化型波束控制算法，以8×8矩形相控陣天線為控制對(duì)象，詳細(xì)介紹了該優(yōu)化型算法以及FPGA算法模塊的邏輯設(shè)計(jì)，優(yōu)化型算法降低FPGA資源占用率，節(jié)約系統(tǒng)功耗的同時(shí)又規(guī)避了FPGA難以計(jì)算三角函數(shù)的問題，最后基于Vivado/Xsim搭建仿真平臺(tái)，仿真與測試結(jié)果證明了該方案的正確性和高效性。

發(fā)表于：8/31/2021

基于STM32的大功率LED陣列高精度制冷控制系統(tǒng)[其他][其他]

LED結(jié)溫動(dòng)態(tài)嚴(yán)重影響其光學(xué)特性變化規(guī)律，針對(duì)大功率LED陣列散熱需求，利用半導(dǎo)體制冷器(Thermoelectric Cooler，TEC)設(shè)計(jì)一套制冷控制系統(tǒng)。開關(guān)電源易產(chǎn)生較強(qiáng)電磁干擾，設(shè)計(jì)具有快響應(yīng)時(shí)間、高穩(wěn)定度特點(diǎn)的可編程線性電源驅(qū)動(dòng)TEC穩(wěn)定工作。針對(duì)常規(guī)線性PID對(duì)具有非線性特征的TEC制冷控制系統(tǒng)存在快速性和超調(diào)量難以兼得的問題，于STM32嵌入式實(shí)現(xiàn)模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，并用6×3 W大功率LED陣列進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明相比于常規(guī)線性PID控制，調(diào)節(jié)時(shí)間縮短，超調(diào)量減少，溫度波動(dòng)僅為±0.1 ℃，該系統(tǒng)在保持大功率LED陣列工作環(huán)境溫度穩(wěn)定的同時(shí)可提升其輸出光效。

發(fā)表于：8/31/2021

高吞吐率低時(shí)延圖像DCT處理器設(shè)計(jì)[其他][其他]

針對(duì)高分辨率、高幀率圖像實(shí)時(shí)壓縮問題，設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于高速圖像JPEG壓縮編碼系統(tǒng)的離散余弦變換(DCT)處理器。設(shè)計(jì)的DCT處理器基于Virtex-7系列FPGA，充分利用并行和流水線處理技術(shù)，采用基于蝶形流圖結(jié)構(gòu)的行列分解算法，實(shí)現(xiàn)了快速二維離散余弦變換(2D-DCT)。為了提高數(shù)據(jù)吞吐率，設(shè)計(jì)了雙核DCT處理單元，可同時(shí)處理16個(gè)像素，從整體上提高處理速度和降低時(shí)延。板級(jí)測試表明，高速圖像DCT處理器數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果正確，在200 MHz系統(tǒng)時(shí)鐘下，吞吐率高達(dá)3 GB/s，此時(shí)平均每幀圖像處理時(shí)間不超過10 ms，實(shí)現(xiàn)了高速圖像的實(shí)時(shí)處理。

發(fā)表于：8/31/2021

一種面向智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自主計(jì)算能力分析方法[其他][其他]

目前各類智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)已被廣泛地應(yīng)用，但是由于節(jié)點(diǎn)眾多、外部環(huán)境復(fù)雜，自我管理具有很大挑戰(zhàn)。而自主計(jì)算系統(tǒng)(ACS)具有根據(jù)策略和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)自主管理的能力，在復(fù)雜的智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，目前自主計(jì)算的評(píng)價(jià)方法缺乏準(zhǔn)確的量化來評(píng)估ACS的自我管理水平。首先提出了基于PEPA(Performance Evaluation Process Algbra)的自主計(jì)算評(píng)價(jià)模型。然后，根據(jù)自主計(jì)算的核心思想(較少或無人干預(yù))提出了一種自我管理的評(píng)價(jià)指標(biāo)。此外，為了避免ACS的巨大規(guī)模導(dǎo)致傳統(tǒng)馬爾可夫鏈的狀態(tài)空間爆炸，采用連續(xù)狀態(tài)空間近似方法從PEPA模型中生成 ODEs(Ordinary Differential Equations)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提高檢測成功率和self-*變遷速率對(duì)提高自主計(jì)算具有重要意義，為自主計(jì)算提供了一種評(píng)價(jià)方法，可以自動(dòng)測量自我管理的能力。

發(fā)表于：8/31/2021

具有固定長度密文的廣播加密方案[其他][其他]

廣播加密方案可建立一對(duì)多的密態(tài)數(shù)據(jù)傳輸通道，消息發(fā)送者可在執(zhí)行加密操作前創(chuàng)建授權(quán)用戶集合，惟有授權(quán)用戶才能對(duì)接收到的廣播密態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行解密。利用素?cái)?shù)階非對(duì)稱雙線性映射構(gòu)造了標(biāo)準(zhǔn)模型下靜態(tài)安全的公鑰廣播加密方案，密文擴(kuò)展量與用戶密鑰擴(kuò)展量為O(1)，公鑰擴(kuò)展量為O(N)(N表示廣播加密系統(tǒng)內(nèi)用戶總數(shù))。與之前相關(guān)方案相比，該方案能夠在簡單的非交互式安全假設(shè)下取得標(biāo)準(zhǔn)模型下靜態(tài)安全性，并且取得最優(yōu)化的密文與用戶密鑰擴(kuò)展量。

發(fā)表于：8/31/2021

面向OSD語言檢測對(duì)照表的匹配定位算法[其他][其他]

OSD語言自動(dòng)化檢測系統(tǒng)需要將識(shí)別輸出與標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照表進(jìn)行比對(duì)來確定最終結(jié)果，關(guān)鍵就在于能否實(shí)現(xiàn)精確匹配定位。因此，對(duì)經(jīng)典的單模式匹配BM算法和多模式匹配AC算法分析研究，結(jié)合Excel表的編碼方式和特點(diǎn)，提出了一種針對(duì)Excel表的精準(zhǔn)匹配定位算法。該算法利用Excel表成行成列的使用特點(diǎn)，將表格單列內(nèi)容以三行并一組方式組合，根據(jù)三行總字?jǐn)?shù)N和中間行字?jǐn)?shù)M進(jìn)行分類，利用單模式匹配方法進(jìn)行匹配定位。分析驗(yàn)證表明，該算法相對(duì)于BM算法、AC算法匹配次數(shù)更少，定位精確度更高。

發(fā)表于：8/31/2021

基于證據(jù)理論的特征值之比協(xié)作頻譜感知算法[其他][其他]

針對(duì)單節(jié)點(diǎn)頻譜感知容易受到多徑效應(yīng)、隱蔽終端、路徑損耗等因素影響，提出了一種基于證據(jù)理論的特征值之比協(xié)作頻譜感知算法。該算法以特征值之比檢測法作為本地感知結(jié)果，通過基礎(chǔ)概率分配(BPA)函數(shù)計(jì)算出可信度發(fā)送給融合中心，融合中心根據(jù)D-S證據(jù)理論融合規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)融合與判決。仿真結(jié)果表明,該算法對(duì)比于相關(guān)算法，在一定程度上抵抗惡意攻擊性能，具有較高的安全性，在低信噪比的環(huán)境下或者虛警概率高于0.6的環(huán)境下時(shí)，該算法的檢測概率更加突出，并且該算法還具有較高能效。

發(fā)表于：8/31/2021

基于單因素方差分析的密碼算法統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[其他][其他]

在密碼學(xué)范疇中，隨機(jī)序列常作為密鑰、初始向量或算法參數(shù)使用。隨機(jī)序列的隨機(jī)性最終決定了整個(gè)密碼系統(tǒng)的安全性，因此在密碼技術(shù)中占有重要位置。對(duì)于良好的密碼算法產(chǎn)生的密文序列，應(yīng)無法通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行區(qū)分。首先對(duì)7種經(jīng)典密碼算法生成的密文序列進(jìn)行NIST隨機(jī)性檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)失敗次數(shù)；然后關(guān)于密碼算法進(jìn)行單因素方差分析，檢驗(yàn)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)學(xué)上無顯著差異。此統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)可作為評(píng)價(jià)密碼算法好壞的指標(biāo)之一。

發(fā)表于：8/31/2021

基于無線通信的智能家居設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著科技的迅速發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，人們對(duì)居住的環(huán)境也有了更高要求，智能家居技術(shù)日新月異。提出一款結(jié)合STM32開發(fā)平臺(tái)和中國移動(dòng)云平臺(tái)的無線通信智能家居設(shè)計(jì)，相比傳統(tǒng)智能家居，本設(shè)計(jì)采用串口、Wi-Fi相結(jié)合的方式，擺脫了有線傳輸?shù)膹?fù)雜性，通過MATLAB對(duì)監(jiān)控到的數(shù)據(jù)采用歸一化算法分析，用戶可通過云平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控傳感信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭設(shè)備的智能控制。

發(fā)表于：8/31/2021

基于平移窗運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)活動(dòng)段提取[其他][其他]

為了迅速、準(zhǔn)確地識(shí)別運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)，提出了一種基于平移窗的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)活動(dòng)段提取方法。該方法對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)Mu/Beta節(jié)律的事件相關(guān)同步化/去同步化(ERS/ERD)特征進(jìn)行檢測，提取ERS/ERD特征明顯的時(shí)段；再利用統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行特征提取，通過Classify分類器進(jìn)行信號(hào)分類。利用2003年BCI競賽data set Ⅲ進(jìn)行測試，分類準(zhǔn)確率達(dá)到83.571 4%。該方法可以評(píng)價(jià)受試者的腦活動(dòng)狀態(tài)，提高運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率，對(duì)腦-機(jī)接口實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的研究有一定的幫助。

發(fā)表于：8/31/2021