改進(jìn)指紋庫(kù)精度下的室內(nèi)定位算法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，基于位置服務(wù)逐步成為研究熱點(diǎn)，其中的室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展更為迅猛。為準(zhǔn)確而快速地確定室內(nèi)待測(cè)節(jié)點(diǎn)位置，通過(guò)對(duì)ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的研究，提出在離線建庫(kù)階段使用基于離群點(diǎn)檢測(cè)與雙閾值濾波算法(頻率閾值和均值閾值)處理采集到的不同接入點(diǎn)(Access Point, AP)的信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI），建立高精度指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，然后在線定位階段，結(jié)合使用模糊C均值聚類(Fuzzy C-Means, FCM)和基于頻率因子的加權(quán)K最鄰近算法(Weighting K-Nearest Neighbor, WKNN)計(jì)算出待測(cè)節(jié)點(diǎn)的最終位置，并給出“備用位置”。結(jié)果表明，采用該研究方法建立的指紋庫(kù)在精度上有較大提升，同時(shí)定位精度也顯著提高。

發(fā)表于：10/29/2018

?融合多視角信息的RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)[嵌入式技術(shù)][其他]

圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)旨在檢測(cè)一組內(nèi)容相關(guān)的圖像中的共同的顯著目標(biāo)。盡管在視覺(jué)特征學(xué)習(xí)以及檢測(cè)算法等方面已有大量研究工作，但是大多數(shù)協(xié)同顯著性研究集中于RGB圖像，并沒(méi)有充分利用圖像深度等顯著信息?？紤]到上述不足以及采用單一圖模型可能在檢測(cè)過(guò)程中丟失重要信息，提出了一種基于多視角信息融合的RGB-D圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)算法。該方法首先針對(duì)單幅圖像采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)獲得高質(zhì)量的顯著圖，接著采用基于多圖的流行排序算法融合圖像的多種特征初步檢測(cè)到協(xié)同顯著區(qū)域，然后進(jìn)一步利用深度信息進(jìn)行顯著增強(qiáng)，最后采用秩約束算法進(jìn)行顯著信息融合。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的優(yōu)異性能。

發(fā)表于：10/29/2018

MEMS個(gè)人導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

設(shè)計(jì)了微機(jī)電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）個(gè)人慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。該系統(tǒng)導(dǎo)航算法在傳統(tǒng)慣導(dǎo)算法的基礎(chǔ)上，引入零速校正技術(shù)，并結(jié)合個(gè)人的步行特點(diǎn)，首先采用四元數(shù)法構(gòu)造觀測(cè)方程，并使用畢卡算法的定時(shí)采樣增量法對(duì)方程進(jìn)行解算，然后通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法獲取慣性導(dǎo)航器件的姿態(tài)，采用零速檢測(cè)算法和UD分解的卡爾曼濾波算法對(duì)速度、位置誤差進(jìn)行校正。最后，通過(guò)室內(nèi)步行試驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的有效性，為進(jìn)一步研究提高室內(nèi)導(dǎo)航精度奠定了基礎(chǔ)。

發(fā)表于：10/29/2018

改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)與TAS-RRT融合優(yōu)化算法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)人工勢(shì)場(chǎng)法易陷入局部極小值的缺陷，提出旋轉(zhuǎn)速度矢量角以精確定位逃離點(diǎn)，并將TAS-RRT算法與人工勢(shì)場(chǎng)算法結(jié)合進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。采用人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行避障規(guī)劃，當(dāng)陷入局部最小值時(shí)，使用基于速度矢量角度差引導(dǎo)的快速隨機(jī)擴(kuò)展樹(shù)算法調(diào)節(jié)擴(kuò)張速度，自適應(yīng)地尋找逃離點(diǎn)，對(duì)RRT算法的采樣策略和局部規(guī)劃器進(jìn)行改進(jìn)，使搜索過(guò)程快速跳出局部極小值，當(dāng)采樣點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)速度矢量角滿足條件時(shí)，切換人工勢(shì)場(chǎng)進(jìn)行規(guī)劃。仿真實(shí)驗(yàn)表明，TAS-RRT算法引導(dǎo)路徑快速漸進(jìn)逃離點(diǎn)，與人工勢(shì)場(chǎng)結(jié)合進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，能適應(yīng)環(huán)境的變化，控制精度和處理速度得到大大提高。

發(fā)表于：10/29/2018

?一種基于LSTM的視頻車輛檢測(cè)算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)視頻車輛檢測(cè)問(wèn)題，提出了一種基于LSTM的視頻車輛檢測(cè)算法模型。該算法接受視頻序列作為輸入，先利用卷積網(wǎng)絡(luò)提取視頻幀的空間特征，然后利用LSTM模塊得到時(shí)間維度的特征，最后利用全卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)最終的檢測(cè)結(jié)果。將所提算法與其他典型的算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法具有更好的檢測(cè)準(zhǔn)確率，同時(shí)檢測(cè)速度也更快。

發(fā)表于：10/29/2018

ESD電流波形的小波自適應(yīng)Kalman濾波去噪方法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

為降低靜電放電電流信號(hào)的干擾噪聲，將小波分析與自適應(yīng)Kalman濾波算法結(jié)合用于ESD電流波形去噪分析。并將Adams預(yù)測(cè)校正算法用于人體-金屬模型ESD電流的數(shù)值計(jì)算，建立了相應(yīng)的加噪ESD電流信號(hào)模型，小波去噪在此模型上進(jìn)行去噪性能分析。針對(duì)實(shí)測(cè)ESD電流波形，使用小波閾值去噪方法對(duì)ESD電流波形進(jìn)行預(yù)處理，獲得較為平穩(wěn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)；再根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)的信息，采用Sage-Husa的自適應(yīng)Kalman濾波算法對(duì)小波預(yù)處理后的數(shù)據(jù)做優(yōu)化處理。結(jié)果顯示，基于小波分析和自適應(yīng)Kalman濾波算法可以有效降低實(shí)測(cè)ESD電流波形的干擾噪聲。

發(fā)表于：10/26/2018

基于二倍體顯性機(jī)制的DNA算法研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

有鑒于傳統(tǒng)遺傳算法與生物DNA遺傳機(jī)制機(jī)理差異較大，依據(jù)生物遺傳的DNA遺傳特性，提出并研究設(shè)計(jì)了一種基于二倍體顯性機(jī)制的DNA遺傳計(jì)算方法（AO方法），分析了AO交叉方法的模式抽樣特性，并結(jié)合若干典型測(cè)試函數(shù)的遺傳優(yōu)化問(wèn)題設(shè)計(jì)了相關(guān)DNA算法，開(kāi)展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究工作。理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文提出的這種DNA遺傳計(jì)算方法在綜合優(yōu)化效率方面明顯優(yōu)于Holland傳統(tǒng)遺傳算法。

發(fā)表于：10/26/2018

基于FPGA的便攜式正交鎖相放大器研制[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

基于FPGA研制了一種用于微弱信號(hào)檢測(cè)的便攜式正交鎖相放大器。先由信號(hào)處理模塊接收待測(cè)信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行可變?cè)鲆娣糯笈c工頻噪聲濾波，經(jīng)過(guò)A/D轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)換后輸入FPGA，通過(guò)數(shù)字鎖相環(huán)完成對(duì)待測(cè)信號(hào)的相位鎖定，提取反饋信號(hào)以計(jì)算待測(cè)信號(hào)幅度，實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)檢測(cè)。該鎖相放大器的幅度測(cè)量范圍為100 nV~100 μV、動(dòng)態(tài)范圍達(dá)60 dB，相位精度達(dá)0.001°。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)為便攜式設(shè)備，成本低，易維護(hù)，可滿足野外作業(yè)等特殊環(huán)境的測(cè)量要求，具有廣闊的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：10/26/2018

下一代大功率密度CB封裝電流傳感器的增強(qiáng)型性能[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

本文介紹了Allegro MicroSystems(以下簡(jiǎn)稱Allegro)的新型大電流ACS772霍爾效應(yīng)電流傳感器集成電路的應(yīng)用原理，并概述其先進(jìn)功能以及針對(duì)先前Allegro大電流傳感器的改進(jìn)。

發(fā)表于：10/25/2018

基于蝴蝶優(yōu)化的粒子濾波算法[嵌入式技術(shù)][信息安全]

針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波采用次優(yōu)的重要性函數(shù)而導(dǎo)致的粒子退化問(wèn)題，提出一種基于蝴蝶優(yōu)化的改進(jìn)粒子濾波算法。通過(guò)蝴蝶算法優(yōu)化粒子濾波的重要性采樣過(guò)程，使得遠(yuǎn)離真實(shí)狀態(tài)的粒子向真實(shí)狀態(tài)可能性較大的區(qū)域移動(dòng)。優(yōu)化后的粒子濾波算法增強(qiáng)了粒子的作用效果，避免了局部最優(yōu)問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)粒子濾波和粒子群優(yōu)化粒子濾波算法相比較，優(yōu)化后的粒子濾波算法均根方差誤差明顯減小，所需的粒子數(shù)少于常規(guī)的粒子濾波算法，有效改善了粒子退化問(wèn)題，提高了濾波精度。

發(fā)表于：10/25/2018

膀胱術(shù)后自動(dòng)沖洗治療系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

根據(jù)尿路手術(shù)后護(hù)理的發(fā)展趨勢(shì)，設(shè)計(jì)了一套膀胱術(shù)后自動(dòng)沖洗治療系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用OV2640圖像傳感器拍攝病人引流液的圖像，由STM32微處理器接收拍攝的圖像并將其顯示在液晶屏上。后續(xù)程序中通過(guò)平均灰度值和腐蝕算法對(duì)顯示在液晶屏上的引流液的圖像進(jìn)行分析，并判斷引流液中溶有血液的濃度以及是否混有血塊，最后微處理器根據(jù)識(shí)別的結(jié)果調(diào)節(jié)流量閥控制沖洗速率，從而達(dá)到智能沖洗的目的。該方法具有計(jì)算量小、處理速度快的優(yōu)點(diǎn)。測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)引流液中溶入的血液和血塊的自動(dòng)檢測(cè)，并且確保了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：10/25/2018

一種機(jī)器視覺(jué)距離補(bǔ)償路面破損位置定位方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的路面破損自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)對(duì)于公路管理養(yǎng)護(hù)有重要的意義。結(jié)合基于FPGA的路面破損識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行定位精度的研究。由于該系統(tǒng)設(shè)備安裝視角和載體運(yùn)動(dòng)速度等因素的影響，會(huì)造成路面定位精度的下降。提出了一種機(jī)器視覺(jué)距離補(bǔ)償?shù)穆访嫫茡p定位算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)車的行駛速度在72 km/h以下時(shí)，定位誤差從5 m減少到2 m，滿足了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求。

發(fā)表于：10/25/2018

基于實(shí)時(shí)工業(yè)以太網(wǎng)的脈沖發(fā)生器[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

脈沖發(fā)生器廣泛應(yīng)用于電力電子、運(yùn)動(dòng)控制、車輛控制等場(chǎng)合，是設(shè)備驅(qū)動(dòng)和控制的基礎(chǔ)通用部件，但目前脈沖發(fā)生器的網(wǎng)絡(luò)通信能力較弱，無(wú)法滿足高速控制需求，難以集成到智能制造系統(tǒng)。針對(duì)該問(wèn)題，基于實(shí)時(shí)工業(yè)以太網(wǎng)EtherCAT和龍芯LS1C處理器設(shè)計(jì)了一種脈沖信號(hào)發(fā)生器，通過(guò)EtherCAT實(shí)現(xiàn)高速、實(shí)時(shí)通信功能，并可靈活地配置成鏈形和環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。脈沖信號(hào)發(fā)生器可工作在4種工作模式，滿足多種控制需求。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試了脈沖發(fā)生器的工作模式和精度。

發(fā)表于：10/24/2018

基于FPGA的光纖振動(dòng)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)防區(qū)周界被入侵時(shí)無(wú)法實(shí)時(shí)定位報(bào)警的問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種可實(shí)時(shí)定位的分布式光纖振動(dòng)定位系統(tǒng)。以馬赫-曾德?tīng)柟饫w干涉技術(shù)為基礎(chǔ)搭建光路，采用以FPGA結(jié)合高速ADC的硬件平臺(tái)，對(duì)光路傳來(lái)的兩路信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、采集，并以互相關(guān)為主要算法處理采集信號(hào)得到振動(dòng)位置。在一段160 m的光路上進(jìn)行試驗(yàn)，系統(tǒng)能在振動(dòng)發(fā)生后500 ms內(nèi)給出振動(dòng)位置。設(shè)置采樣率為10 MHz，經(jīng)過(guò)多次定位測(cè)試得出系統(tǒng)實(shí)際的定位誤差為±10 m。且定位不需要上位機(jī)，提高了裝置便攜性，降低了成本。

發(fā)表于：10/24/2018

基于方向極化調(diào)制的安全可靠傳輸技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

由于極化調(diào)制和方向調(diào)制單一調(diào)制方式的安全性不夠，在信息傳輸過(guò)程中，容易被竊聽(tīng)者竊聽(tīng)。將方向調(diào)制和極化調(diào)制相結(jié)合，利用方向調(diào)制中天線陣列的方向性和在理想方向信道的零空間上加上干擾激勵(lì)，可以使竊聽(tīng)者接收的信息產(chǎn)生畸變，將極化調(diào)制(PM)代替方向調(diào)制的PSK后，可以進(jìn)一步增大竊聽(tīng)者接收信息的誤碼率。仿真實(shí)驗(yàn)證明，利用本方法，在非期望方向上，每一個(gè)信息符號(hào)產(chǎn)生的畸變更劇烈，各點(diǎn)的最小歐氏距離更小，誤碼率更大，因此可以提高信息傳輸?shù)陌踩浴?/a>