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?基于GNURadio的CMA盲均衡器和鎖相環(huán)組合設計與實現(xiàn)[通信與網絡][其他]

在分析Bussgang類恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA）盲均衡基礎上，使用改進型CMA結合二階鎖相環(huán)（PLL）的盲均衡方法，實現(xiàn)對MQAM（M=4,16,64）和MPSK（M=2,4,8）信號經過高斯噪聲信道后發(fā)生的頻率偏移和相位偏移的消除。組建了基于GNURadio和USRP軟件無線電平臺的CMA+PLL盲均衡處理模塊。通過對MQAM和MPSK信號的測試，模塊在噪聲影響下對信號頻率和相位偏移依然有良好的糾正性能，為使用軟件無線電平臺實時接收處理信號做好模塊化驗證。

發(fā)表于：11/5/2018

一款77GHz車載長距雷達陣列的理論推導及仿真實現(xiàn)[通信與網絡][汽車電子]

本文詳細描述了一款10*10高增益77GHz微波雷達陣列天線的理論推導計算和仿真設計過程，首先基于純理論計算或者借助于仿真工具實現(xiàn)單陣列單元的設計仿真，然后將設計成功的單陣列單元組成1*10陣列，根據(jù)天線的副瓣抑制要求，采用契比雪夫計算公式計算出10個陣元激勵電流，調節(jié)控制陣元寬度使之符合激勵電流的要求。最后，采用指數(shù)電流分布方式將設計后的單陣列天線組成10*10陣列天線完成本設計。

發(fā)表于：11/5/2018

基于先驗知識的草莓機器手目標定位算法[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

研究開發(fā)了一種基于視覺識別的草莓機器手，重點是采用深度學習輔助草莓機器手進行目標定位。為了加快目標定位速度，先把草莓目標的特定顏色作為先驗知識進行候選目標的分割篩選，再將得到的多個候選區(qū)輸入預先訓練好的深度卷積網絡進行目標識別，得分最高的候選區(qū)作為最終的定位結果。實驗證實，該算法可以實時地獲取高精度符合要求的目標區(qū)域。

發(fā)表于：11/5/2018

空地機器人協(xié)同導航方法與實驗研究[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

地面移動機器人與空中飛行機器人的功能互補作用具有明顯的優(yōu)越性，對于提高任務的完成度具有重要的作用，因此近年來越來越受到研究人員的關注。空地機器人協(xié)作的一種典型模式是通過空中機器人的大范圍環(huán)境感知能力為地面機器人提供路徑導航信息，為此，首先搭建了空地機器人協(xié)作平臺并利用空中視覺傳感信息對地面環(huán)境進行感知和識別；然后，利用路徑規(guī)劃算法對路徑進行規(guī)劃并精簡指令；最后，地面機器人結合機器視覺執(zhí)行任務。實驗驗證成功率在80%以上，表明該方法具有較好的可行性。

發(fā)表于：11/5/2018

基于國產化平臺監(jiān)控軟件的設計與實現(xiàn)[嵌入式技術][安防電子]

目前的監(jiān)控設備大部分是基于國外的基礎軟硬件研制開發(fā)的，存在核心技術受制于人的安全隱患。針對該問題，提出一種基于國產化軟硬件平臺的監(jiān)控軟件設計與實現(xiàn)。通過分數(shù)據(jù)庫存儲實現(xiàn)插入、查詢算法的優(yōu)化，采用多線程設計實現(xiàn)大量并行數(shù)據(jù)的接收與處理，利用面向對象程序設計方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)接收層、處理層和展示層的有效分離。設計的軟件經實際環(huán)境應用，表現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)承載能力、實時性和可靠性，同時具有較好的可擴展性和可維護性。

發(fā)表于：11/5/2018

基于有向最短路徑的冠脈主分支全自動提取算法[嵌入式技術][醫(yī)療電子]

在臨床應用中，從心臟計算機斷層掃描血管造影CTA圖像中提取冠狀動脈的中心線一直是一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。因此，提出了一種基于模型映射的有向最短路徑算法，全自動地提取和識別冠脈主分支中心線。在提出的方法中重新定義了最短路徑的代價函數(shù)，并利用先驗模型提供冠脈感興趣區(qū)域和冠脈中心線的方向信息，全自動地提取冠脈主分支的中心線。在實驗中，基于先驗模型的有向最短路徑在中心線提取過程中顯示出較強的魯棒性，冠脈3個主分支中心線提取結果的平均重疊率達到了81.0％。

發(fā)表于：11/2/2018

基于深度學習的煙霧識別研究[嵌入式技術][安防電子]

基于Google第二代人工智能學習系統(tǒng)TensorFlow構建神經網絡對煙霧圖像進行識別檢測，通過改進的運動檢測算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像，并結合PCA降維算法和Inception Resnet v2網絡模型在TensorFlow平臺下進行煙霧特征的訓練識別。該算法實現(xiàn)了較大范圍的火災實時檢測報警，經過實驗證明整個檢測過程準確地識別了視頻流中的煙霧區(qū)域，相比于傳統(tǒng)煙霧識別方法具有更高的準確率和自適應性，為大范圍的火災煙霧報警提供了一種有效方案。

發(fā)表于：11/2/2018

基于休眠策略的異構網絡資源分配研究[通信與網絡][其他]

為了有效緩解異構網絡中的干擾以及能耗問題，提出了基于基站休眠策略的多目標優(yōu)化資源聯(lián)合分配方案，建立了以宏用戶受到的跨層干擾最小和低功率節(jié)點的能量消耗速率最小的多目標優(yōu)化模型，進而采用改進非支配排序遺傳算法對該模型進行求解且對其有效性進行了仿真分析。仿真結果表明，所提方案與現(xiàn)有方案相比，能更好地減小宏用戶受到的跨層干擾，同時能降低低功率節(jié)點的能量消耗速率。

發(fā)表于：11/2/2018

?一種基于RB-HARQ安全傳輸技術的吞吐量最大化方法[通信與網絡][信息安全]

在基于可靠度混合自動重傳技術（Reliability-Based Hybrid ARQ, RB-HARQ）的物理層安全編碼中，提出一種根據(jù)信道條件選擇最優(yōu)重傳比特數(shù)目的方法，該方法能夠在保證安全性的條件下實現(xiàn)吞吐量最大。在RB-HARQ技術中，接收端將碼字比特按照可靠度信息大小進行排列，將最低可靠度的比特重傳給發(fā)送端。為了最大化吞吐量，利用密度進化算法和軟合并的方法計算出相應節(jié)點的信息概率密度，通過近似得出理論誤比特率，在此基礎上從理論上得出最佳重傳數(shù)目方案。仿真結果表明，所提算法與傳統(tǒng)的RB-HARQ算法相比，在保證安全性和可靠性的條件下，顯著提高了吞吐量，并且驗證了理論分析的正確性。

發(fā)表于：11/1/2018

基于流行度的P2P流媒體復制算法[通信與網絡][其他]

通過把赤字帶寬引入到流媒體文件流行度中，定義了一種新的流媒體文件的流行度, 以該流行度為依據(jù)，確定需要復制的流媒體文件，將節(jié)點按綜合性能指標進行排序，把副本放置在綜合性能高的節(jié)點上。在副本放置空間不足時需要進行副本替換，替換掉副本實際數(shù)量與期望數(shù)量之比中比值最大的文件，以復制新的文件。實驗表明，和比例復制算法相比，本算法的工作負載更早進入穩(wěn)態(tài)，平均提前了總仿真時間的13%。穩(wěn)態(tài)時，工作負載更小, 工作負載是比例復制算法的33.3% ；達到流媒體文件請求速率的節(jié)點數(shù)量比比例復制算法的節(jié)點數(shù)量平均多1‰左右；同時在暫態(tài)時，本算法的波動更加平穩(wěn)。

發(fā)表于：11/1/2018

能量獲取框架下的5G綠色通信小區(qū)選擇算法[通信與網絡][通信網絡]

隨著蜂窩移動網絡中用戶數(shù)的增加，蜂窩網從以前的單一架構轉變?yōu)楫悩?，基站的能量消耗也呈現(xiàn)出了指數(shù)型的增長。能量獲取是一種新興的技術，可以節(jié)省傳統(tǒng)電網的能量并減少無線通信中的碳排放量。異構網絡中的小區(qū)選擇是影響系統(tǒng)性能的關鍵因素。從能量獲取、能量協(xié)作、異構網絡等方面考慮，提出了一種折中能量獲取、能量消耗、負載均衡、接收速率等性能指標的小區(qū)選擇算法。仿真結果表明，該算法可以減少基站對電網能量的需求，增加用戶選擇的可能，滿足公平性和有效性，可適用于5G綠色通信。

發(fā)表于：11/1/2018

基于卷積神經網絡的詩詞隱寫檢測方法[通信與網絡][其他]

利用詩詞作為載體實現(xiàn)文本信息隱藏是近兩年非常熱門的研究方向。這一類方法具有隱藏容量大并且隱蔽性高的優(yōu)點。然而現(xiàn)在還沒有針對這一類方法的非常有效的隱寫檢測算法。提出了一種基于卷積神經網絡的詩詞隱寫檢測算法，該算法能自動判斷輸入的文本是否含有隱藏信息。通過大量數(shù)據(jù)對模型進行訓練并測試，實驗結果顯示所提出的模型能達到94.8%的檢測準確率，表現(xiàn)出非常高的詩詞隱寫檢測性能。

發(fā)表于：11/1/2018

基于連續(xù)時隙探測的防碰撞算法研究[通信與網絡][通信網絡]

為進一步提高標簽的識別速度，針對動態(tài)幀時隙類算法對幀長調整的不靈敏性以及Q算法中Q值調整的高計算復雜度，提出了一種基于連續(xù)時隙探測的RFID防碰撞算法，詳細闡述了該算法的思想和運算流程。該算法通過探測識別幀中連續(xù)時隙的應答狀況，利用設定的規(guī)則調整幀長，使系統(tǒng)工作在最佳狀態(tài)。仿真結果表明，與標準QA算法相比，改進的算法縮短了系統(tǒng)4%的識別時延，提高了系統(tǒng)6%的識別速度。

發(fā)表于：10/31/2018

一種基于RFID和WSN的分布式節(jié)點定位方法[測試測量][工業(yè)自動化]

射頻識別（RFID）技術和無線傳感網（WSN）技術在當今移動定位、目標識別與跟蹤方面具有廣泛的應用。針對這兩種技術在定位領域的應用局限，如感應距離、識別效率、組網能力等方面限制，提出一種網絡節(jié)點定位方法，將具有標識能力的射頻識別（RFID）技術與具有通信、傳感能力的無線傳感網（WSN）技術相結合。首先，利用射頻標簽的感應范圍獲取準確的參考區(qū)域；然后，采用基于指紋的非測距定位方法在選定參考區(qū)域估算移動節(jié)點實時位置。仿真結果表示，在分布式網絡定位應用中，所提出的算法有效提升了移動節(jié)點的定位精度，同時節(jié)約了網絡資源，提升了定位效率。

發(fā)表于：10/31/2018

基于VR技術的培訓系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[測試測量][物聯(lián)網]

隨著計算機技術和虛擬技術的發(fā)展，虛擬現(xiàn)實技術已經被廣泛的應用到建筑、醫(yī)學、電力、航空航天、軍事等各個領域的培訓學習和模擬中。使用虛擬現(xiàn)實技術可以在有限的空間內模擬無限的空間環(huán)境，同樣可以讓很多危險的操作在絕對安全的情況下進行還原，還可以完美地還原各種環(huán)境使得體驗者進行沉浸式交互體驗，而且可以進行反復作業(yè)培訓，深入學習。介紹了一種基于虛擬現(xiàn)實培訓系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)方案，此方案已經開始在中國南方電網中推廣應用，并取得良好效果。

發(fā)表于：10/31/2018