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基于線性時態(tài)邏輯的物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)安全性設計[嵌入式技術][通信網(wǎng)絡]

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)安全性設計的需求，同時結合在經(jīng)典線性時態(tài)邏輯、邏輯程序設計、形式化模型檢測理論方面的研究與工程實踐探索，提出了一種應用于物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)安全性設計的方法論，并進行了工程原型驗證。實踐證明該方法的效果符合預期，不僅適合物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的安全性設計，也可以進一步推廣到其他安全性要求較高的軟件產(chǎn)品設計領域。

發(fā)表于：3/11/2020

水聲監(jiān)聽信號特征頻段提取方法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

水聲監(jiān)聽獲取信號的頻帶范圍較寬，在記錄過程中包含多頻段特征信息，同時會摻雜各類噪聲信息。為可靠提取監(jiān)聽信號各頻段有效特征信息，避免噪聲影響，解決能量法判斷特征頻段存在的弊端，打破單一方法在提取寬頻帶信號有效特征頻段過程中存在的局限性，集中小波包、相關系數(shù)和希爾伯特-黃各自優(yōu)勢方法實現(xiàn)寬帶監(jiān)聽信號多頻段有效特征信息提取。首先通過小波包算法對寬頻帶信號實現(xiàn)精細化分頻，利用相關系數(shù)分析判斷節(jié)點信號的有效性，排除噪聲節(jié)點，其次通過希爾伯特-黃對有效節(jié)點頻段內(nèi)的有效成分和噪聲進一步分離，最后將處理后節(jié)點系數(shù)重構獲得有效頻段特征信息。仿真分析驗證和實測信號處理結果表明，該方法對寬頻帶水聲監(jiān)聽信號特征頻率信息的提取具有一定優(yōu)勢，可在水聲目標識別與監(jiān)測等方面推廣和應用。

發(fā)表于：3/11/2020

LTE230無線專網(wǎng)模塊對智能電網(wǎng)業(yè)務適配性的研究與應用[通信與網(wǎng)絡][智能電網(wǎng)]

結合電力無線專網(wǎng)建設存在的問題，開展通信模塊對電力業(yè)務適配性研究，深入研究通信模塊在網(wǎng)絡環(huán)境需求、運行穩(wěn)定性與可靠性、物理環(huán)境適應性、形式規(guī)范要求等問題。給出模塊開發(fā)原則與部署方案建議，最后結合實際網(wǎng)絡用例，給與驗證。

發(fā)表于：3/11/2020

一種基于最小二乘法的AD轉換在線校正方法[模擬設計][其他]

針對AD轉換過程中實際物理量與轉換后數(shù)字量之間存在的非線性問題，提出了一種軟件在線校正方法，該方法是基于最小二乘法的最優(yōu)化分段線性擬合方法。使用VS2010 C#編寫上位機軟件，用戶可任意設定誤差標準，通過程序計算實現(xiàn)對整個非線性區(qū)間的最優(yōu)化分段線性擬合，得到不同的擬合函數(shù)，達到高精度擬合的要求。此校正軟件可作為輔助開發(fā)工具，用于模擬量采集系統(tǒng)中，幫助實現(xiàn)物理量回歸。測試結果表明，該方法能夠顯著提高AD轉換精度，且易于操作，具有較高的準確性。

發(fā)表于：3/10/2020

RS編碼算法的優(yōu)化與FPGA實現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡]

針對常用RS編碼算法中伽羅華域(Galois Field，GF)的乘法運算在FPGA中實現(xiàn)時存在的數(shù)據(jù)運算量大、復雜度高等問題，對RS編碼模塊進行優(yōu)化，通過增加乘法器因子求取模塊，完成RS編碼乘法器因子的求取，降低伽羅華域乘法運算在FPGA實現(xiàn)過程中的復雜度，減少運算量。測試結果表明，優(yōu)化后的RS編碼FPGA實現(xiàn)簡單有效，且編碼準確無誤，編碼結果與MATLAB計算所得理論結果一致，可適用于任意碼長的RS編碼，在移動通信、航天通信等復雜多因素通信領域有著廣泛的應用價值。

發(fā)表于：3/10/2020

招投標全流程數(shù)據(jù)整合思路研究[其他][智能電網(wǎng)]

為解決目前招投標工作中存在的重復工作量大、工作效率低等問題，國網(wǎng)河北電力公司物資分公司開展了大數(shù)據(jù)分析技術在招投標管理中的研究與應用項目工作。該項目需首先對招投標全流程數(shù)據(jù)進行整合，然后在整合后的數(shù)據(jù)集上開展大數(shù)據(jù)分析，并將最終的分析結果通過相應的場景進行圖形化展示，從而為招投標工作提供決策支持。主要對課題中的招投標全流程數(shù)據(jù)整合部分的數(shù)據(jù)整合工作思路進行了研究，旨在為后續(xù)大數(shù)據(jù)分析打下堅實的基礎。

發(fā)表于：3/10/2020

自適應負載調(diào)整和動態(tài)功率控制實現(xiàn)模擬輸出的高效散熱設計[電源技術][工業(yè)自動化]

　　當今典型的可編程邏輯控制器(PLC)包含許多模擬和數(shù)字輸出，用來控制和監(jiān)視工業(yè)及生產(chǎn)過程。模塊化被廣泛采用，并且在輸入和輸出(I/O)方面，它涵蓋了模擬I/O和數(shù)字I/O的基本功能。模擬輸出提出了一個特殊的挑戰(zhàn)（如圖1所示），因為需要在眾多不同負載條件下提供高精度的有源驅動設定值。有源驅動器級此時變得尤為重要；損耗應盡量小。　　

發(fā)表于：3/9/2020

基于深度學習的復雜分揀圖像快速識別方法研究[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

訓練速度更快、識別精準度更高的圖像識別技術一直是智能技術的研究熱點及前沿。針對物流分揀倉庫環(huán)境復雜、照明度不高以及快遞外包裝區(qū)別不明顯的特點，對基于深度學習的分揀圖像快速識別進行了研究，設計了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。由于倉庫的封閉環(huán)境和光照條件等因素而導致分揀圖像不是很清晰，首先用對偶樹復小波變換對其進行降噪等預處理；然后在基于AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上，對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的卷積層、ReLU層和池化層參數(shù)進行重新定義來加快神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度；最后根據(jù)新的圖像分類任務對神經(jīng)網(wǎng)絡的最后三層全連接層、Softmax層和分類輸出層進行定義來適應新的圖像識別。所提出的基于深度學習的快速分揀圖像識別方法在面對較為復雜的分揀圖像識別時，有較高的訓練速度和識別精準度，能達到實驗要求。分揀圖像快速識別對于提高無人倉等場合下的物流效率具有重要意義。

發(fā)表于：3/9/2020

擇優(yōu)選擇小世界網(wǎng)絡同步模型的研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

構造了一種擇優(yōu)選擇小世界網(wǎng)絡模型，在該模型的基礎上研究了復雜網(wǎng)絡中各種因子(如特征路徑長度、度分布、簇系數(shù)和介數(shù)等)對同步性能的影響。發(fā)現(xiàn)在特征路徑長度和簇系數(shù)都相同的情況下，網(wǎng)絡的同步能力仍然可以存在較大的差異。仿真結果表明，特征路徑長度和簇系數(shù)都不能單獨表征網(wǎng)絡的同步能力，節(jié)點度分布的不均勻性本質上抑制了網(wǎng)絡的同步能力，網(wǎng)絡中節(jié)點的最大介數(shù)是表征網(wǎng)絡同步能力的一種合理的物理量。

發(fā)表于：3/9/2020

特高壓電網(wǎng)效益評價指標體系研究綜述[電源技術][智能電網(wǎng)]

根據(jù)特高壓電網(wǎng)的功能定位，特高壓電網(wǎng)主要實現(xiàn)大容量、遠距離送電。特高壓電網(wǎng)形成后，除了能夠獲得輸送電量所能帶來的直接售電收益以外，還可獲得多方面的社會效益。分析了特高壓電網(wǎng)的經(jīng)濟效益，也從利益社會的高度將特高壓電力工程的綜合效益分成為節(jié)省投資的效益、節(jié)省煤炭消耗的效益、減少電力網(wǎng)絡損耗的效益、減少短路電流危害的效益、資源和環(huán)境可持續(xù)性的效益、其他社會效益六個部分。并在之前相關研究基礎上對其計算模型進行了進一步的優(yōu)化。從節(jié)省電源裝機、提高水電和風電利用、節(jié)省煤耗成本、土地、環(huán)保、就業(yè)和交通運輸?shù)冉嵌?，深入分析特高壓電網(wǎng)綜合效益的組成，并分析各類效益的估算方法。

發(fā)表于：3/9/2020

云技術將開啟Netflix般的云游戲時代[通信與網(wǎng)絡][消費電子]

　　在智能手機、現(xiàn)代電腦游戲和第一代游戲機出現(xiàn)之前的很長一段時間里，互動娛樂的最佳體驗只能在游戲廳中得到。在今天的遙遠記憶中，在大多數(shù)國家/地區(qū)，游戲廳在70年代、80年代和90年代初期都裝備了最先進的電子游戲機；而對于我自己，我仍在為我最喜歡的東京游戲廳Kaikan Monaco的停業(yè)而感到悲傷。然后，隨著諸如SEGA Dreamcast等高端游戲機的問世，一場游戲業(yè)革命便開始了。這些游戲機首次提供了大量現(xiàn)代游戲廳流行的街機游戲；同時，Dreamcast與其游戲廳中街機伙伴Naomi之間的區(qū)別僅限于內(nèi)存大小和處理器速度。后來，蘋果手機和其他智能設備幾乎支持任何人在無需專門游戲設備的情況下可以隨時隨地連續(xù)不斷地玩游戲?，F(xiàn)在，另一個重大轉變即將到來：云端游戲的興起。

發(fā)表于：3/6/2020

智能儀表PCB集成化RFID標簽天線設計優(yōu)化[微波|射頻][通信網(wǎng)絡]

針對智能儀表信息追溯過程中，懸掛、貼附式射頻識別(RFID)標簽天線所帶來的易脫落、性能下降等問題，提出一種智能儀表PCB集成化RFID標簽天線。不同于傳統(tǒng)RFID標簽天線的附著方式，將標簽天線直接蝕刻在智能儀表的PCB板上。為改善RFID標簽天線性能，以智能電表作為研究對象，分析頻點偏移與阻抗匹配劣化原因，根據(jù)理論指導確定標簽天線優(yōu)化方案并實驗驗證方案可行性；同時借鑒已有設計經(jīng)驗，進一步增強標簽天線性能。設計優(yōu)化結果表明，處于智能電表內(nèi)的標簽天線在860 MHz~960 MHz的工作頻段內(nèi)S11<-15 dB，阻抗匹配性能好；在920 MHz的頻點上端口阻抗為16.87+j207.78 Ω，增益達到2.71 dB，滿足追溯過程中增益及方向性要求。

發(fā)表于：3/6/2020

基于六元空間陣列的聲源定位系統(tǒng)實現(xiàn)[測試測量][其他]

聲源定位技術是語音識別技術的基礎，針對復雜噪聲和混響的室內(nèi)環(huán)境造成聲源定位精度不理想的問題，提出了一種基于麥克風陣列的聲源定位系統(tǒng)。首先闡述了聲源定位原理，然后提出了改進的廣義互相關算法。該算法利用兩信號之間的相關性，估計出麥克風之間的時延，進而得到聲程差，并根據(jù)幾何關系確定聲源在空間中的位置，最后在嵌入式平臺上進行實驗。實驗結果證明，該方法能較準確地得到聲源位置，且距離和方位角的誤差分別不超過+5°和±15 cm。

發(fā)表于：3/6/2020

基于PDCA循環(huán)初探電力企業(yè)內(nèi)部審計預警系統(tǒng)的建立[可編程邏輯][智能電網(wǎng)]

新一輪電力體制改革背景下，外部環(huán)境和內(nèi)部需求的變化促使電力企業(yè)內(nèi)部審計尋求新的方法防范風險，審計預警因其前瞻的風險警示特性引起內(nèi)部審計人員關注。探討了內(nèi)部審計預警系統(tǒng)構建的初步設想，以及PDCA循環(huán)理論在促進審計預警系統(tǒng)建立及螺旋上升式完善中的應用，以期對充分發(fā)揮電力企業(yè)內(nèi)審職能作用提供新的工作方法。

發(fā)表于：3/6/2020

基于FPGA的通道數(shù)可調(diào)高精度采集系統(tǒng)模塊化設計[測試測量][工業(yè)自動化]

在聲學相機的開發(fā)過程中，針對聲場信號的高精度采集以及多傳感器信息的實時傳輸需求，設計了一種集成了PGA、Σ-Δ型ADC、FPGA以及千兆以太網(wǎng)通信的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)并模塊化，并給出了通道擴展條件。經(jīng)性能測試表明，該模塊在55 kHz帶寬下采樣誤差為0.000 2%，自噪聲為9 μV，并且擁有110 dB的動態(tài)范圍，其性能優(yōu)于常用的振動聲學多通道采集設備，且具有擴展性好、成本低的特點。

發(fā)表于：3/5/2020