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基于Kmeans聚類的CSI室內(nèi)定位[微波|射頻][航空航天]

多徑效應(yīng)導(dǎo)致基于接收信號強(qiáng)度指示(RSSI)的室內(nèi)定位精度不高，采用高細(xì)粒度的物理層信道狀態(tài)信息(CSI)可以更好地描述室內(nèi)多徑環(huán)境，提高基于指紋的室內(nèi)定位的精度。利用聚類算法提取CSI，提高了不同位置之間指紋的區(qū)分性。在定位階段采用一種簡單有效的方法進(jìn)行類的匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在使用單個(gè)信標(biāo)的情況下，定位精度較以往算法提高了24%。

發(fā)表于：1/4/2017

24 GHz FMCW車載測距雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

為了研制汽車防撞系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一款24 GHz FMCW雷達(dá)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括雷達(dá)射頻模塊、中頻信號處理模塊和數(shù)字基帶處理模塊。雷達(dá)射頻模塊采用基于異質(zhì)結(jié)場效應(yīng)晶體管NE3514研制的雷達(dá)射頻模塊傳感器實(shí)現(xiàn)；中頻信號處理模塊由高通濾波器、可變增益放大器、低通濾波器構(gòu)成。采用TLV2374運(yùn)算放大器設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)高通濾波器， TLV2374運(yùn)算放大器與數(shù)字電位器MCP42100設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)可變增益放大器，AD8532運(yùn)算放大器設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)低通濾波器；數(shù)字基帶處理模塊采用STM32F407微處理器完成數(shù)據(jù)采集與信號特征提取以及系統(tǒng)控制。該車載測距雷達(dá)能夠?qū)崿F(xiàn)90 m的距離測量。

發(fā)表于：1/4/2017

面向物聯(lián)網(wǎng)的SM4算法輕量級實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

SM4算法是我國公布的第一個(gè)商用分組密碼算法，目前已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。為更好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)中資源受限設(shè)備處理能力低、存儲空間小等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于資源重用的SM4算法輕量級處理架構(gòu)。子密鑰擴(kuò)展和輪函數(shù)交替使用核心電路完成子密鑰生成及加/解密運(yùn)算，無需額外存儲32輪迭代所需子密鑰。密鑰存儲和檢測電路以及可正/逆序生成固定參數(shù)的實(shí)時(shí)生成電路，可大幅提高解密處理效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的輕量級處理架構(gòu)資源占用小、品質(zhì)因數(shù)高，非常適合于在物聯(lián)網(wǎng)中資源受限設(shè)備上使用，具有廣闊的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/4/2017

如何做好±800kV特高壓換流站噪聲控制？[其他][智能電網(wǎng)]

發(fā)表于：1/3/2017

基于STM32的機(jī)器人仿真示教器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

為了克服傳統(tǒng)機(jī)器人示教系統(tǒng)擴(kuò)展性差且較為封閉等缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于STM32的機(jī)器人仿真示教器。該示教器以STM32作為主控芯片，引入μC/OSII實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，并采用以太網(wǎng)通信的方式，提高了系統(tǒng)的開放性。通過對利用計(jì)算機(jī)模擬得到的三維機(jī)器人進(jìn)行仿真操控，驗(yàn)證該示教器的手動(dòng)控制和示教再現(xiàn)等基本功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該仿真示教器可以靈活方便地練習(xí)機(jī)器人的示教操作，達(dá)到模擬操作實(shí)體機(jī)器人的效果，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/3/2017

航電FC接口板存儲模塊設(shè)計(jì)與硬件電路實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

航電光纖通道接口板是實(shí)現(xiàn)航電系統(tǒng)統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，在高速傳輸過程中，光纖通道接口板需要及時(shí)對未處理的幀進(jìn)行緩存。文章基于DDR2的大容量、高速率存儲模塊為這一問題提出了解決方案。對DDR2的功能及結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡要闡述，根據(jù)輸入和輸出需求，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了DDR2芯片組電路，采用FPGA IP核實(shí)現(xiàn)DDR2控制器，測試仿真控制器的讀寫時(shí)序。測試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的DDR2控制器能夠按照規(guī)則的時(shí)序進(jìn)行操作，實(shí)現(xiàn)了高速讀寫，可以實(shí)現(xiàn)功能集成并節(jié)約成本，很好地滿足光纖通道接口板的設(shè)計(jì)需求。

發(fā)表于：1/3/2017

雙DSP共享Flash程序加載引導(dǎo)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對雙DSP共享Flash進(jìn)行程序加載引導(dǎo)的復(fù)雜問題，對基于TMS320C6414和ADSP2187的雙DSP程序加載引導(dǎo)方法進(jìn)行了研究與設(shè)計(jì)。其中TMS320C6414作為主處理器，ADSP2187作為協(xié)處理器，共享的Flash芯片連接在TMS320C6414的EMIFB接口上，TMS320C6414通過EMFIA接口與ADSP2187的IDMA接口連接。系統(tǒng)上電后，TMS320C6414首先從Flash芯片讀出主處理程序并完成自身加載和引導(dǎo)，然后讀出協(xié)處理程序，發(fā)送給ADSP2187并協(xié)助其完成加載和引導(dǎo)。

發(fā)表于：1/3/2017

一種低電壓高性能的運(yùn)算放大器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

基于0.18 μm CMOS標(biāo)準(zhǔn)工藝設(shè)計(jì)了一種低電壓高性能運(yùn)算放大器。闡述了具有負(fù)反饋的三支路基準(zhǔn)電流源、帶有正反饋環(huán)路增益提高的CMOS源極耦合差分輸入級結(jié)構(gòu)電路?；陬l率補(bǔ)償思想，提出一種新型頻率補(bǔ)償方法，能夠有效提高運(yùn)算放大器的系統(tǒng)性能。經(jīng)版圖后仿真表明：該運(yùn)算放大器在1.2 V電源電壓下具有109 dB的直流增益，259 MHz的增益帶寬，相位裕度74°,功耗為0.82 mW，能夠廣泛應(yīng)用到大多數(shù)電路中。

發(fā)表于：1/3/2017

基于STM32的空氣凈化器控制系統(tǒng)[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

設(shè)計(jì)了一種電壓可調(diào)式靜電除塵裝置結(jié)合紫外燈殺菌消毒的家用空氣凈化器控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用低功耗的32位微處理器STM32F103RCT6作為主控芯片，利用DHT11溫濕度傳感器、GP2Y1010AU0F灰塵傳感器和TGS2600氣體傳感器檢測室內(nèi)空氣質(zhì)量，將采集到的數(shù)據(jù)傳輸給單片機(jī)，并顯示到TFTLCD液晶屏上。單片機(jī)根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)采用按鍵或藍(lán)牙來調(diào)整電機(jī)風(fēng)速、電壓以及紫外燈的開關(guān)等，使空氣凈化器處于最佳工作狀態(tài)。該系統(tǒng)經(jīng)過調(diào)試，運(yùn)行穩(wěn)定，效果明顯。

發(fā)表于：1/3/2017

基于Hadoop平臺的個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為使互聯(lián)網(wǎng)用戶快捷地查找所需信息，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢得到了體現(xiàn)和運(yùn)用。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的是為廣大網(wǎng)民在瀏覽新聞時(shí)提供一個(gè)個(gè)性化的新聞推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對新聞數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾推薦處理。系統(tǒng)利用 Hadoop的MapReduce模型實(shí)現(xiàn)并行快速地聚類海量新聞數(shù)據(jù)，大大提高了數(shù)據(jù)處理的速度，聚類使得新聞之間的相似度得以體現(xiàn)，再利用不同的協(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的新聞推薦。

發(fā)表于：1/3/2017

基于改進(jìn)的LBP人臉識別算法的研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

局部二值模式(LBP)算法是人臉識別領(lǐng)域中的經(jīng)典算法,能夠捕捉局部的細(xì)節(jié)特征，但其魯棒性和識別率易受外部環(huán)境變化的影響。文章深入研究了LBP算法，從LBP算子、直方圖特征提取對傳統(tǒng)LBP算法進(jìn)行改進(jìn)，并結(jié)合LIOP編碼方法，進(jìn)一步提出了增強(qiáng)局部量化模式（ELQP）的人臉識別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的LBP算法具有更高的識別率和較強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于：1/3/2017

用C語言實(shí)現(xiàn)類實(shí)例化的研究[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

多年以來，C語言在嵌入式軟件開發(fā)中被廣泛使用，但由于開發(fā)人員和應(yīng)用場景等原因，面向?qū)ο?、設(shè)計(jì)模式等優(yōu)秀的軟件開發(fā)方法始終沒有很好地運(yùn)用起來。時(shí)至今日，物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用的興起，給嵌入式軟件開發(fā)帶來新的挑戰(zhàn)，而傳統(tǒng)的面向過程開發(fā)已經(jīng)難以支撐這些復(fù)雜的應(yīng)用。因此，有必要在嵌入式軟件開發(fā)中引入面向?qū)ο?、設(shè)計(jì)模式等優(yōu)秀的軟件開發(fā)方法。面向?qū)ο笫乾F(xiàn)代軟件方法的根基，面向?qū)ο篌w現(xiàn)在類上，使用類來創(chuàng)建對象的過程就是實(shí)例化。文章結(jié)合C語言的特性，對使用C語言實(shí)現(xiàn)類實(shí)例化進(jìn)行了討論。

發(fā)表于：1/3/2017

VANET中多跳廣播方案的研究進(jìn)展[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能交通]

交通信息的分發(fā)是車聯(lián)網(wǎng)VANETs(Vehicular Ad Hoc Networks)的重要應(yīng)用之一，而交通信息的分發(fā)依賴于廣播方案。為此，針對VANETs提出了許多新的多跳廣播方案。首先對現(xiàn)有的多跳廣播方案進(jìn)行了分類，然后著重分析和總結(jié)了近年來具有代表性的廣播方案，隨后，對評估這些方案的性能指標(biāo)進(jìn)行總結(jié)，并從方案的評估模型、仿真平臺以及使用的性能指標(biāo)這三個(gè)方面對這些方案進(jìn)行比較。最后，指出理想的廣播方案未來可能的突破方向。

發(fā)表于：1/3/2017

決策森林研究綜述[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨著經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，其中分類算法中的決策森林（Decision Forest）成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。決策森林算法是一種包含多個(gè)決策樹分類器的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，能較好地處理噪聲且避免發(fā)生過擬合。針對幾種典型的決策森林算法，闡述了其原理和算法的特點(diǎn)，并從決策森林的構(gòu)建過程出發(fā)，系統(tǒng)地分析和總結(jié)了國內(nèi)外現(xiàn)有的決策森林算法。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)說明了在面對大數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)用決策森林進(jìn)行分布式計(jì)算的處理過程。通過比較，總結(jié)出了各種決策森林算法的適用范圍。

發(fā)表于：1/3/2017

三維點(diǎn)云配準(zhǔn)約束條件綜述[其他][數(shù)據(jù)中心]

點(diǎn)云配準(zhǔn)是通過匹配具有重疊部分的數(shù)據(jù)集，將不同坐標(biāo)下的三維數(shù)據(jù)集變換到同一坐標(biāo)系下，得到旋轉(zhuǎn)變換矩陣和平移向量。通過各種約束條件，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?。剛性配?zhǔn)在變換過程中不會(huì)發(fā)生形變，而非剛性配準(zhǔn)需要考慮形變等問題。剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)在約束條件上有所不同，文章從特征、顯著性、正則化等約束條件，對剛性和非剛性配準(zhǔn)約束條件進(jìn)行了研究討論。

發(fā)表于：12/30/2016