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車(chē)路協(xié)同的云管邊端架構(gòu)及服務(wù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對(duì)智能交通業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)、車(chē)路協(xié)同技術(shù)及系統(tǒng)要求以及國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹；同時(shí)重點(diǎn)闡述了智能網(wǎng)聯(lián)交通體系之車(chē)路協(xié)同云管邊端架構(gòu)方案，介紹了中心云、交通專(zhuān)網(wǎng)/電信網(wǎng)絡(luò)、邊緣云、車(chē)載/路側(cè)終端協(xié)同的“云-管-邊-端”統(tǒng)一架構(gòu)，同時(shí)提出了基于云管邊端架構(gòu)的車(chē)路協(xié)同多源數(shù)據(jù)融合信息服務(wù)能力開(kāi)放框架，并對(duì)其具體功能要求、API調(diào)用方式進(jìn)行了詳細(xì)論述。

發(fā)表于：7/30/2019

5G中Multi-TRP based URLLC傳輸方案設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

超高可靠低時(shí)延通信（URLLC）作為5G的三大應(yīng)用場(chǎng)景之一，受到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注。車(chē)聯(lián)網(wǎng)是URLLC的主要應(yīng)用之一，對(duì)信息傳輸?shù)目煽啃杂泻芨叩男枨蟆榱嗽鰪?qiáng)傳輸?shù)聂敯粜院涂煽啃?，從空分、頻分和時(shí)分的角度分別介紹了多種Multi-TRP based URLLC技術(shù)方案，對(duì)比分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。此外，設(shè)計(jì)了一種新的動(dòng)態(tài)切換傳輸方式的信令指示方案，并對(duì)多種方案進(jìn)行了性能仿真評(píng)估。仿真結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)切換的方式能提供顯著的性能增益。

發(fā)表于：7/30/2019

基于傳感器融合的ADAS硬件在環(huán)測(cè)試臺(tái)[測(cè)試測(cè)量][汽車(chē)電子]

傳感器融合這一概念涵蓋所有類(lèi)型的傳感器。典型的例子是將前置攝像頭和前置雷達(dá)提供的信息融合。攝像頭只能在可見(jiàn)光譜下工作，不適用于雨天、濃霧、太陽(yáng)眩光和黑暗等環(huán)境，但是在識(shí)別顏色（如道路標(biāo)記）方面具有高度可靠性。而雷達(dá)即使在低分辨率下，也可用于探測(cè)距離，并且環(huán)境條件對(duì)雷達(dá)沒(méi)有太大影響。

發(fā)表于：7/30/2019

基于5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的綠波通行系統(tǒng)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車(chē)電子]

結(jié)合MEC與C-V2X融合技術(shù)，研究了一種基于5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的綠波通行系統(tǒng)，并且在綠波通行模型、MEC應(yīng)用和協(xié)同控制管理等方面做了相關(guān)研究。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更低時(shí)延的實(shí)時(shí)車(chē)路協(xié)同以及多個(gè)路口紅綠燈信息協(xié)同感知，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)連續(xù)性綠波優(yōu)先通行，減少路口交通擁堵，并提升運(yùn)輸效率。

發(fā)表于：7/29/2019

5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車(chē)電子]

由于時(shí)延和可靠性的短板，基于LTE V2X的蜂窩車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案只適用于輔助駕駛和初級(jí)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，必須通過(guò)更新技術(shù)滿(mǎn)足未來(lái)高級(jí)自動(dòng)駕駛的需求，基于5G的蜂窩車(chē)聯(lián)網(wǎng)NR V2X應(yīng)運(yùn)而生。結(jié)合3GPP 5G NR V2X的標(biāo)準(zhǔn)制定過(guò)程，在分析車(chē)聯(lián)網(wǎng)面向高級(jí)自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)分析了5G NR V2X關(guān)鍵技術(shù)要求和解決方案，并對(duì)當(dāng)前3GPP標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展進(jìn)行了介紹。

發(fā)表于：7/29/2019

Matlab 數(shù)字濾波入門(mén)[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

這是一篇最簡(jiǎn)單不過(guò)的matlab數(shù)字信號(hào)處理的介紹，里面涉及數(shù)字濾波，簡(jiǎn)單的圖像處理和信號(hào)檢測(cè)。

發(fā)表于：7/24/2019

星載固態(tài)存儲(chǔ)控制器標(biāo)準(zhǔn)化通用仿真測(cè)試平臺(tái)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

電子系統(tǒng)功能與復(fù)雜度的日益增加，對(duì)系統(tǒng)驗(yàn)證測(cè)試的效率提出了更高要求。傳統(tǒng)衛(wèi)星測(cè)試平臺(tái)依據(jù)特定型號(hào)任務(wù)進(jìn)行定制式設(shè)計(jì)，其設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、綜合成本高，難以適應(yīng)當(dāng)前任務(wù)需求。為此，提出了一種基于System Verilog語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的星載固態(tài)存儲(chǔ)控制器通用仿真測(cè)試平臺(tái)架構(gòu)，其內(nèi)部采用層次化模型，信號(hào)接口統(tǒng)一采用APB總線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)，可以通過(guò)配置測(cè)試平臺(tái)數(shù)據(jù)源及格式及來(lái)適配不同容量、不同速率以及不同構(gòu)型的星載固態(tài)存儲(chǔ)控制器。實(shí)驗(yàn)表明，本文設(shè)計(jì)的測(cè)試平臺(tái)具有一定的通用性，相比于傳統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)可以有效地節(jié)省測(cè)試時(shí)間并提高測(cè)試覆蓋率。

發(fā)表于：7/16/2019

海洋投棄式聲速儀(XSV)的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于海洋投棄式聲速儀(XSV)的通信系統(tǒng)。以2DPSK信號(hào)為傳輸信號(hào)，以單根雙股漆包線(xiàn)為通信信道，設(shè)計(jì)了解調(diào)部分的高壓偏置電路、放大濾波電路以及軟件解調(diào)算法。與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)并未采用以FPGA或其他解調(diào)芯片為基礎(chǔ)的解調(diào)電路，而是充分利用核心處理器STM32F407主頻高的優(yōu)勢(shì)，在片內(nèi)完成數(shù)據(jù)解調(diào)及數(shù)據(jù)上傳功能，從而簡(jiǎn)化了電路，為測(cè)量提供了便利。通過(guò)試驗(yàn)，對(duì)解調(diào)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。測(cè)試結(jié)果表明，該通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)具有可行性、可靠性，滿(mǎn)足復(fù)雜海洋環(huán)境下對(duì)于通信質(zhì)量的要求。

發(fā)表于：7/16/2019

CES 2019丨汽車(chē)行業(yè)的變化[測(cè)試測(cè)量][汽車(chē)電子]

過(guò)去汽車(chē)隨處可見(jiàn)。雖然不同汽車(chē)在外觀、聲音、氣味和觸感上各有不同，但主要特征是一樣的。而現(xiàn)在的情況則截然不同。在拉斯維加斯舉行的2019年消費(fèi)類(lèi)電子產(chǎn)品展覽會(huì)（CES）上，我看見(jiàn)一輛看起來(lái)像直升飛機(jī)的“飛行汽車(chē)”和一輛看起來(lái)像機(jī)器人的“步行汽車(chē)”。汽車(chē)行業(yè)的變化無(wú)處不在，而CES汽車(chē)展將這些變化展露無(wú)遺。閱讀此文，了解作者對(duì)汽車(chē)行業(yè)變化的新見(jiàn)解，以及如何推動(dòng)未來(lái)汽車(chē)測(cè)試以確保安全性、安防性和可靠性。

發(fā)表于：7/15/2019

圖像去模糊系統(tǒng)頻域優(yōu)化設(shè)計(jì)[可編程邏輯][安防電子]

在實(shí)際應(yīng)用中，模糊圖像清晰化處理難以在空域?qū)崿F(xiàn)，為此需對(duì)圖像進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換，在頻域中實(shí)現(xiàn)圖像去模糊。采用FPGA開(kāi)發(fā)平臺(tái)“硬件”實(shí)現(xiàn)圖像處理，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，但消耗資源過(guò)多，執(zhí)行效率低。針對(duì)此問(wèn)題，提出了一種“軟硬結(jié)合”的設(shè)計(jì)方案，以DE1-SoC開(kāi)發(fā)板為硬件平臺(tái)，在FPGA中配置Frame Reader、SDRAM、混合器、頻域轉(zhuǎn)換模塊等，并映射到HPS中，HPS利用HPS-FPGA總線(xiàn)訪(fǎng)問(wèn)SDARM，獲取模糊圖像頻譜圖。利用Linux C編程在HPS中對(duì)模糊圖像頻譜圖進(jìn)行模糊尺度及角度估計(jì)，得到點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF,并利用經(jīng)典復(fù)原算法進(jìn)行復(fù)原，實(shí)現(xiàn)圖像盲去模糊。系統(tǒng)應(yīng)用基2-DIT-FFT對(duì)圖像的行列依次進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換，相比于固有IP核及通用頻域轉(zhuǎn)換模塊，提高了圖像頻域轉(zhuǎn)換精度，減少硬件資源消耗。

發(fā)表于：7/15/2019

基于STM32的揚(yáng)聲器定心支片順性測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)傳統(tǒng)的揚(yáng)聲器定心支片順性測(cè)量?jī)x線(xiàn)性范圍判斷不準(zhǔn)確以及無(wú)法進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)量的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種定心支片順性測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)以STM32F407單片機(jī)為核心，硬件部分通過(guò)運(yùn)動(dòng)控制電路和數(shù)據(jù)采集電路實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)測(cè)量的功能，并使用低電壓紋波的線(xiàn)性直流穩(wěn)壓電源使得采樣結(jié)果更加準(zhǔn)確。軟件部分通過(guò)滑動(dòng)均值濾波算法來(lái)減小輸出誤差，并采用了最小二乘法來(lái)提高擬合優(yōu)度，最后通過(guò)線(xiàn)性逼近法來(lái)獲得定心支片的線(xiàn)性范圍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較高的分辨率，能準(zhǔn)確獲得定心支片的順性曲線(xiàn)和線(xiàn)性范圍。

發(fā)表于：7/15/2019

基于灰度共生矩陣和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺腫瘤識(shí)別[嵌入式技術(shù)][其他]

乳腺腫瘤是女性病發(fā)率極高的一種腫瘤疾病, 但也是一種可以通過(guò)早期確診、提早治療來(lái)降低病死率的一種疾病。提出灰度共生矩陣結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法, 提高乳腺腫瘤的識(shí)別率。首先將紅外乳腺圖像進(jìn)行預(yù)處理, 突出病灶及血管的紋理，利用灰度共生矩陣提取乳腺等灰度曲線(xiàn)圖像的紋理特征，然后通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練, 得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能有效地將病變區(qū)域識(shí)別出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)乳腺腫瘤病變區(qū)域具有較好的識(shí)別效果。

發(fā)表于：7/13/2019

基于超寬帶室內(nèi)定位聯(lián)合算法的研究[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)中的測(cè)量誤差較大問(wèn)題，提出了一種基于雙路飛行時(shí)間測(cè)距方法來(lái)減小時(shí)鐘偏移誤差的解決方案。本方案針對(duì)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的待測(cè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)特性，通過(guò)對(duì)待測(cè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)檢測(cè)，提出了一種聯(lián)合算法，其中，靜態(tài)定位采用了最小二乘估算法來(lái)得出節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，并通過(guò)MATLAB仿真顯示該節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)位置；對(duì)于動(dòng)態(tài)跟蹤問(wèn)題，由于物體遮擋和運(yùn)動(dòng)軌跡等因素導(dǎo)致最小二乘法無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)節(jié)點(diǎn)位置，針對(duì)這一問(wèn)題，利用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法跟蹤預(yù)測(cè)待測(cè)節(jié)點(diǎn)位置，從而改善定位效果。仿真結(jié)果表明，靜態(tài)定位誤差可以控制在6%以?xún)?nèi)，對(duì)比靜態(tài)定位采樣，動(dòng)態(tài)跟蹤算法精度提高了20%。實(shí)驗(yàn)證明，該算法可靠有效，滿(mǎn)足室內(nèi)定位的基本需求。

發(fā)表于：7/13/2019

基于自主安全的后勤保障指控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][其他]

發(fā)表于：7/12/2019

一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的工業(yè)數(shù)據(jù)安全性保護(hù)方法[嵌入式技術(shù)][其他]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)數(shù)據(jù)逐漸形成與互聯(lián)網(wǎng)融合的態(tài)勢(shì)，安全問(wèn)題也隨之愈顯突出，主要體現(xiàn)為在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、應(yīng)用等環(huán)節(jié)存在數(shù)據(jù)泄露和數(shù)據(jù)被篡改等風(fēng)險(xiǎn)。提出一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的針對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的安全性保護(hù)方法，對(duì)工廠(chǎng)中每個(gè)機(jī)器分配一個(gè)獨(dú)一的ID，利用IPFS技術(shù)存儲(chǔ)該ID所有數(shù)據(jù)，并將設(shè)備ID和其數(shù)據(jù)索引加密后的密文保存至區(qū)塊鏈，形成全網(wǎng)唯一且不可篡改的賬本記錄，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)的安全性保證。

發(fā)表于：7/12/2019