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FBMC系統(tǒng)中原型濾波器的迭代設(shè)計(jì)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

基于濾波器組的多載波系統(tǒng)的整體性能完全由一個(gè)原型濾波器決定，例如頻率選擇特性、符號(hào)間干擾和信道間干擾。為構(gòu)建近似完全重構(gòu)的多載波系統(tǒng)，提出了一種迭代算法來設(shè)計(jì)原型濾波器。該算法將設(shè)計(jì)問題歸結(jié)為一個(gè)無約束的優(yōu)化問題，其目標(biāo)函數(shù)為符號(hào)間干擾、信道間干擾以及原型濾波器阻帶能量的加權(quán)和。通過推導(dǎo)目標(biāo)函數(shù)的梯度向量和海森矩陣，采用修正牛頓算法來迭代優(yōu)化原型濾波器，每次迭代更新中，原型濾波器都是通過閉合公式求解，因此算法的計(jì)算復(fù)雜度很低。仿真實(shí)驗(yàn)表明, 與已有的設(shè)計(jì)算法相比,所提出的算法提高了系統(tǒng)的整體性能。

發(fā)表于：5/22/2017

基于無線信號(hào)接收強(qiáng)度定位的無人機(jī)群避碰[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

碰撞避免算法對(duì)無人機(jī)群的安全飛行極其重要。當(dāng)無人機(jī)無法獲得準(zhǔn)確的定位信息，特別是其全球定位系統(tǒng)（GPS）信號(hào)失效時(shí),更需要準(zhǔn)確高效的碰撞躲避和控制算法。利用無人機(jī)的無線射頻信號(hào)，根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度估算無人機(jī)間的距離和飛行信息，計(jì)算碰撞概率，采用正交規(guī)則修改預(yù)設(shè)的飛行路線，提出完整的無人機(jī)碰撞避免系統(tǒng)方法。理論分析和實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果證實(shí)了此避碰策略的有效性，從而使無人機(jī)獲得安全的飛行路線。

發(fā)表于：5/22/2017

不同耦合方式下相依網(wǎng)絡(luò)的級(jí)聯(lián)故障評(píng)估[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為了更全面地評(píng)估級(jí)聯(lián)故障對(duì)相依網(wǎng)絡(luò)的影響，采用隨機(jī)耦合、同配耦合和異配耦合3種不同的連邊耦合方式，構(gòu)建相依邊為邏輯依賴的相依網(wǎng)絡(luò)。提出一種新的負(fù)載全局分配的級(jí)聯(lián)故障模型，從最大連通子圖、迭代步長(zhǎng)、過載節(jié)點(diǎn)分布等方面評(píng)估級(jí)聯(lián)故障的結(jié)果。仿真結(jié)果表明：(1)同配相依網(wǎng)絡(luò)比隨機(jī)相依網(wǎng)絡(luò)和異配相依網(wǎng)絡(luò)有更小的最大連通子圖占比，且非最大連通子圖占比的差異非常顯著；(2)容忍系數(shù)增大時(shí)，同配相依網(wǎng)絡(luò)的迭代步長(zhǎng)下降最為緩慢，不同耦合方式的相依網(wǎng)絡(luò)在容忍系數(shù)取值0.1處均取到步長(zhǎng)峰值；(3)不同耦合方式的相依網(wǎng)絡(luò)在首次故障迭代時(shí)，過載節(jié)點(diǎn)傾向于選擇初始故障節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)，而非故障節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)。

發(fā)表于：5/22/2017

無線傳感網(wǎng)絡(luò)中基于覆蓋度優(yōu)化的自適應(yīng)遺傳算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在資源受限、多跳的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)分布或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不合理，將會(huì)產(chǎn)生感知陰影和覆蓋盲區(qū)，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)感知和網(wǎng)絡(luò)能效。為此提出一種基于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的總適應(yīng)度的遺傳算法，通過節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇和重定位，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋度的優(yōu)化和高能效的節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)部署。仿真表明，算法對(duì)節(jié)點(diǎn)的重定位優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)部署和路由配置，能量在各種不同功能性節(jié)點(diǎn)之間的分配更加合理，在適應(yīng)度參數(shù)保持平衡的情況下，減少了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)“重分簇”的次數(shù)，最大限度地提高了網(wǎng)絡(luò)覆蓋度和生存期。

發(fā)表于：5/21/2017

電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)探討[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

無論是對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是對(duì)于人們?nèi)粘Ｉ?，人工智能都發(fā)揮著不可替代的作用。自動(dòng)化的應(yīng)用是電氣工程行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。人工智能技術(shù)不僅提高了電氣自動(dòng)化的應(yīng)用水平，而且在一定程度上推動(dòng)了我國現(xiàn)代化電氣工程事業(yè)的發(fā)展。與傳統(tǒng)的人工勞動(dòng)相比，自動(dòng)化的工程模式在整個(gè)歷史發(fā)展進(jìn)程中有著相當(dāng)重要的意義。將對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化的應(yīng)用作出具體分析和討論。

發(fā)表于：5/21/2017

一種改進(jìn)的面向移動(dòng)數(shù)據(jù)安全檢測(cè)的文本分類模型[嵌入式技術(shù)][其他]

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷普及，移動(dòng)終端承載了大量的數(shù)據(jù)交互業(yè)務(wù)與應(yīng)用，移動(dòng)數(shù)據(jù)的安全問題日益凸顯。基于C4.5決策樹算法對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分類檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)惡意代碼分析。傳統(tǒng)的C4.5文本分類模型中，測(cè)試屬性選擇未考慮屬性之間的影響，因此提出了一種改進(jìn)的基于Boosting算法的C4.5決策樹文本分類模型。該模型在衡量被測(cè)屬性最優(yōu)弱假設(shè)的重要性時(shí)，引入Boosting的權(quán)重系數(shù)，每次迭代計(jì)算結(jié)束后，自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重值，在降低特征子集屬性冗余度的同時(shí)，提高了分類模型的魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的文本分類模型在檢測(cè)率和分類準(zhǔn)確率上均有一定程度的提高。

發(fā)表于：5/21/2017

面向移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)密鑰構(gòu)建策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了提高移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信的安全性，提出了一種隨機(jī)密鑰構(gòu)建策略算法。首先為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)路由信息表，記錄路由標(biāo)識(shí)、部分路由和完整路由信息。接著依據(jù)路由標(biāo)識(shí)進(jìn)行信息協(xié)調(diào)，使得兩節(jié)點(diǎn)共享完整路由。最后，依據(jù)共享完整路由的二值比特序列表示生成隨機(jī)密鑰，依據(jù)最小熵計(jì)算比特?cái)?shù)上下限。仿真結(jié)果表明，與常用的ARAN和TARF安全路由協(xié)議相比，在惡意節(jié)點(diǎn)比例不同的條件下，采用本文策略改進(jìn)的DSR路由協(xié)議具有更高的報(bào)文送達(dá)率。

發(fā)表于：5/19/2017

電力無線專網(wǎng)中基于頻譜檢測(cè)的SDR技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

230 MHz電力無線專網(wǎng)系統(tǒng)作為目前電力負(fù)荷管理系統(tǒng)的主要構(gòu)成部分之一，隨著服務(wù)面的擴(kuò)展和服務(wù)量的增大，傳輸速率低下、頻譜資源浪費(fèi)的缺點(diǎn)日益突出。頻譜檢測(cè)機(jī)制能夠有效地搜索未使用的頻譜空穴，而軟件無線電可以充分利用檢測(cè)到的頻譜空穴并有效地提高頻帶利用率。提出了一種針對(duì)電力無線專網(wǎng)的基于頻譜檢測(cè)的軟件無線電技術(shù)，結(jié)合電力無線專網(wǎng)230 MHz頻段特點(diǎn)設(shè)計(jì)了通信系統(tǒng)中收發(fā)信機(jī)的數(shù)字電路，并通過MATLAB仿真驗(yàn)證了方案在在頻譜檢測(cè)上的性能表現(xiàn)。

發(fā)表于：5/19/2017

基于EEMD與矩陣分形的自動(dòng)機(jī)故障診斷方法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對(duì)自動(dòng)機(jī)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)非線性、瞬態(tài)和沖擊特性，提出基于聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和矩陣分形相結(jié)合的自動(dòng)機(jī)故障診斷方法。首先對(duì)采集到的自動(dòng)機(jī)各種工況信號(hào)采用EEMD分解的方法對(duì)其進(jìn)行分解，通過對(duì)分解得到的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量信號(hào)進(jìn)行廣義維數(shù)計(jì)算，得到每個(gè)工況廣義維數(shù)分形矩陣，發(fā)現(xiàn)不同工況下的分形矩陣有較大差別。通過計(jì)算待檢測(cè)信號(hào)與樣本信號(hào)之間的的相關(guān)系數(shù)，采用折線圖進(jìn)行直觀比較，確定待檢測(cè)信號(hào)的故障類別。驗(yàn)證了該方法能有效地應(yīng)用在自動(dòng)機(jī)故障診斷中。

發(fā)表于：5/18/2017

姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)穩(wěn)定性優(yōu)化算法研究[嵌入式技術(shù)][航空航天]

設(shè)計(jì)了一種基于模糊規(guī)則調(diào)整的串級(jí)線性卡爾曼（LKF）姿態(tài)解算方法，用旋轉(zhuǎn)矩陣部分元素建立狀態(tài)方程首先以機(jī)動(dòng)加速度補(bǔ)償?shù)募铀俣葹橛^測(cè)量，并采用模糊規(guī)則調(diào)整不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的協(xié)方差陣，減小加速度的干擾，得到水平姿態(tài)角;然后采用磁強(qiáng)信息和姿態(tài)信息獲取間接觀測(cè)量，得到偏航角。動(dòng)靜態(tài)測(cè)試表明，該方法消除了累計(jì)誤差和磁干擾對(duì)水平傾角的耦合干擾，與擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)相比，提高了在運(yùn)動(dòng)加速度干擾和磁場(chǎng)干擾下的姿態(tài)估計(jì)精度，并且降低了計(jì)算量。

發(fā)表于：5/18/2017

基于ASR降噪和改進(jìn)LMD的齒輪故障診斷方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)惡劣環(huán)境影響下齒輪特征信息難以被有效提取出來的情況，提出了一種基于自適應(yīng)隨機(jī)共振降噪和改進(jìn)局部均值分解的齒輪故障診斷算法。利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)隨機(jī)共振參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選，實(shí)現(xiàn)最佳隨機(jī)共振輸出，提取出微弱故障信息；基于故障特征頻率信噪比，改進(jìn)局部均值分解，剔除偽分量的干擾，提取模糊熵特征對(duì)齒輪類型進(jìn)行診斷識(shí)別。實(shí)驗(yàn)研究表明，該方法能較好地識(shí)別出多種齒輪類型，是一種有效的齒輪故障診斷算法。

發(fā)表于：5/17/2017

基于行人航跡推算的室內(nèi)定位算法研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)室內(nèi)定位的實(shí)際應(yīng)用需求，提出了基于行人航跡推算算法(PDR)的適用于手機(jī)采集數(shù)據(jù)的室內(nèi)定位方法。不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法，該種定位方法利用手機(jī)得到加速度、陀螺儀以及地磁原始數(shù)據(jù)，通過分析加速度信號(hào)實(shí)現(xiàn)步頻探測(cè)和步長(zhǎng)估計(jì)。利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)融合各慣性傳感器數(shù)據(jù)以提高方向角的解算精度。最后設(shè)計(jì)了基于Android平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集軟件，可利用手機(jī)內(nèi)置的傳感器設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。經(jīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，該算法的定位精度優(yōu)于2 m，在實(shí)用的基礎(chǔ)上具有較高的定位精度和較低的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。

發(fā)表于：5/17/2017

帶Arduino兼容模擬接口的靈活、低功耗、4通道熱電偶系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

圖1所示電路是一種靈活的集成式4通道熱電偶測(cè)量系統(tǒng)，基于Arduino兼容EVAL-ADICUP360平臺(tái)，包含ADuCM360低功耗精密模擬微控制器。ADuCM360具有ARM Cortex?-M3處理器內(nèi)核、多種外設(shè)和精密模擬功能，包括雙通道24位Σ-Δ型模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)、多路復(fù)用器、可編程增益放大器(PGA)以及基準(zhǔn)電壓源。

發(fā)表于：5/16/2017

基于攝像頭的輸電線無人機(jī)自主巡線方案設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為滿足輸電線的巡檢需求，提高輸電線巡檢效率、安全性以及自動(dòng)化程度，提出了一種基于攝像頭的輸電線無人機(jī)自主巡線方案。無人機(jī)采用STM32F407為主控制芯片，用黑白攝像頭采集輸電線與背景的灰度圖像信息，然后依次對(duì)圖像進(jìn)行二值化、中值濾波和輸電線提取處理，規(guī)劃無人機(jī)的巡線路徑。此外，無人機(jī)還搭配433 MHz無線通信模塊，用戶可以通過無線手柄遠(yuǎn)距離遙控。仿真實(shí)驗(yàn)表明，此方案能有效地實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主巡線飛行，為無人機(jī)搭載可見光視頻采集、紫外成像等裝置及進(jìn)行輸電線航拍巡檢搭建了良好的平臺(tái)。

發(fā)表于：5/16/2017

基于6LoWPAN的分布式橋梁索力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

橋梁整體安全性能的一個(gè)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)是斜拉索當(dāng)前的索力值。研制了基于6LoWPAN的分布式無線索力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，首先介紹系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，分別給出了系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)傳輸策略，然后進(jìn)行了振動(dòng)測(cè)試與實(shí)際拉索測(cè)試實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行分布式遠(yuǎn)程索力監(jiān)測(cè)，為橋梁遠(yuǎn)程、長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)提供了一種便捷高效的測(cè)試系統(tǒng)及方法，應(yīng)用前景廣闊。

發(fā)表于：5/16/2017