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一種分布式全類型RFID閱讀器碰撞解決方案[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

已有的RFID閱讀器防碰撞算法一般僅可解決部分類型的閱讀器碰撞，或者由于采用中心控制設(shè)備導(dǎo)致延遲較高，對(duì)此提出一種分布式的全類型RIFD閱讀器碰撞解決方案。設(shè)計(jì)了一種分布式多信道通知協(xié)議，主要包括詢問與接收兩部分，從而合理地分布閱讀器間的網(wǎng)絡(luò)資源，在考慮全部閱讀器碰撞類型的前提下，降低所有標(biāo)簽的平均詢問延遲。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法可解決全部類型的RFID碰撞，同時(shí)具有較低的延遲。

發(fā)表于：5/11/2016

基于MSP430的低功耗智能火力燃?xì)庠罟?jié)能模塊[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

介紹了一種基于MSP430單片機(jī)的低功耗、火力智能化的燃?xì)庠罟?jié)能模塊。系統(tǒng)以防空燒和防干燒技術(shù)為基礎(chǔ)，通過模塊化設(shè)計(jì)以及獨(dú)特的支路設(shè)計(jì)，不僅實(shí)現(xiàn)了智能火力調(diào)節(jié)、自學(xué)習(xí)等功能，而且可直接將傳統(tǒng)燃?xì)庠钌?jí)為節(jié)能灶。同時(shí)也解決了現(xiàn)有節(jié)能灶因故障率高、維修不便而難以推廣的難題。系統(tǒng)符合創(chuàng)新性、實(shí)用性的要求，具有廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：5/10/2016

并網(wǎng)模式微電網(wǎng)雙層分布式優(yōu)化調(diào)度算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為解決負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電預(yù)測(cè)出力值與其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)間的誤差所導(dǎo)致的微電網(wǎng)不能安全穩(wěn)定運(yùn)行的問題，提出了一種雙層優(yōu)化算法。本算法包含基于集中優(yōu)化方式進(jìn)行的預(yù)測(cè)調(diào)度和基于分布式優(yōu)化算法的實(shí)時(shí)優(yōu)化。兩層均采用粒子群智能優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。該算法基于圖論思想，按照拓?fù)鋱D遍歷順序進(jìn)行遍歷式的分布式優(yōu)化，將計(jì)算任務(wù)分配至微電網(wǎng)中每個(gè)參與調(diào)度的節(jié)點(diǎn)。

發(fā)表于：5/10/2016

改進(jìn)的時(shí)鐘偏斜誤差校正方法的FPGA實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

利用改進(jìn)的完美重構(gòu)方法對(duì)多A/D采樣系統(tǒng)的時(shí)鐘偏斜誤差校正方法進(jìn)行了FPGA實(shí)現(xiàn)。采用自頂向下和模塊化的設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了多路采樣數(shù)據(jù)的相位同步模塊、數(shù)據(jù)位置映射模塊、并行多相濾波器組模塊以及多路數(shù)據(jù)合成模塊。對(duì)完美重構(gòu)方法中的濾波器組運(yùn)用多相分解技術(shù)將其化為并行結(jié)構(gòu)濾波器組，對(duì)輸出數(shù)據(jù)采用流水線結(jié)構(gòu)加法器組進(jìn)行處理，降低了系統(tǒng)運(yùn)算延遲，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。在MATLAB和ModelSim中進(jìn)行仿真，結(jié)果表明了該實(shí)現(xiàn)的正確性和有效性。

發(fā)表于：5/10/2016

基于TFTP協(xié)議實(shí)現(xiàn)STM32的IAP[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)嵌入式產(chǎn)品分布廣、位置分散、維護(hù)升級(jí)困難的問題，提出了一種基于TFTP協(xié)議的STM32軟件升級(jí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)主要由STM32F407微控制器、LAN8720A網(wǎng)卡芯片和外擴(kuò)存儲(chǔ)器W25Q128、IS62WV51216組成，采用IAP技術(shù)和以太網(wǎng)TFTP協(xié)議來(lái)更新無(wú)操作系統(tǒng)環(huán)境下STM32微控制器的軟件。經(jīng)測(cè)試，該系統(tǒng)能夠保證升級(jí)文件數(shù)據(jù)的正確傳輸和可靠存儲(chǔ)，大大降低了嵌入式系統(tǒng)軟件升級(jí)的難度，減少了人工維護(hù)的成本。

發(fā)表于：5/10/2016

基于聲卡和LabVIEW的聲音信號(hào)EMD時(shí)頻分析系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹了短時(shí)傅里葉變換、Cohen類時(shí)頻分布、小波變換、Hilbert-Huang變換四種典型的時(shí)頻分析方法，分析對(duì)比結(jié)果顯示了用Hilbert-Huang變換對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析的優(yōu)越性，結(jié)合LabVIEW在數(shù)據(jù)采集和儀器控制領(lǐng)域的強(qiáng)大功能，提出以聲卡作為采集硬件、LabVIEW作為軟件編程、Hilbert-Huang變換作為時(shí)頻分析方法的一種聲音信號(hào)采集分析系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種采集分析系統(tǒng)非常適合頻率在音頻范圍之內(nèi)（20 Hz~20 kHz）的聲音信號(hào)的時(shí)頻譜分析。

發(fā)表于：5/10/2016

基于機(jī)器視覺的膠囊缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對(duì)傳統(tǒng)人工肉眼檢測(cè)膠囊缺陷低效率及高誤檢率問題，設(shè)計(jì)了一套完整的基于機(jī)器視覺的膠囊缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，構(gòu)建了從上料到傳送裝置，經(jīng)過機(jī)器視覺光學(xué)系統(tǒng)圖像采集與工控機(jī)圖像處理，最后由剔除裝置篩選出次品的硬件平臺(tái)。運(yùn)用EmguCV開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)和C#開發(fā)人機(jī)交互軟件系統(tǒng)，包括用戶管理、方案配置、相機(jī)調(diào)參、圖像算法等功能。通過測(cè)試表明，整個(gè)膠囊檢測(cè)系統(tǒng)可在9~12萬(wàn)粒/h的高速運(yùn)轉(zhuǎn)下穩(wěn)定運(yùn)行，誤檢率小于5%。具有良好的企業(yè)應(yīng)用前景。

發(fā)表于：5/10/2016

基于網(wǎng)絡(luò)編碼的車聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應(yīng)用時(shí)延控制方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

網(wǎng)絡(luò)編碼被認(rèn)為是改善網(wǎng)絡(luò)性能的新興技術(shù)。在車聯(lián)網(wǎng)VANETs中，帶寬被認(rèn)為是最重要的網(wǎng)絡(luò)資源。為此，利用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)提高VANETs中非安全應(yīng)用的帶寬利用率。當(dāng)兩個(gè)源節(jié)點(diǎn)同時(shí)向同一區(qū)域廣播數(shù)據(jù)時(shí)，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)(Relay)就利用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)降低重播次數(shù)和帶寬消耗。當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)Relay接收到數(shù)據(jù)包時(shí),它有兩個(gè)選擇：等待編碼機(jī)會(huì)，節(jié)省帶寬；或直接發(fā)送數(shù)據(jù)包，降低時(shí)延。針對(duì)這兩個(gè)選擇，提出了兩個(gè)不同的時(shí)延控制方案，分別命名為緩沖區(qū)域控制方案BSCS和時(shí)間控制方案TCS，用于降低數(shù)據(jù)包每一跳的時(shí)延和提高帶寬利用率。仿真結(jié)果表明，兩個(gè)方案能較好地控制時(shí)延，且?guī)捓寐侍岣吡?8%。

發(fā)表于：5/10/2016

用于非開挖水平頂鉆機(jī)的無(wú)線控制器設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

在非開挖水平頂鉆機(jī)工作過程中，地面操作員需要步行跟隨鉆頭前行與后退，頂鉆機(jī)車上另需一名駕駛員操控車輛內(nèi)部的設(shè)備。為了減少人力成本，在操作員身上攜帶無(wú)線操控器，在頂鉆機(jī)車上安裝無(wú)線接收控制器電路，使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遙控非開挖水平頂鉆機(jī)可以節(jié)省一名駕駛員。無(wú)線操控器通過按鈕開關(guān)輸入開關(guān)量控制信號(hào)，通過球形旋鈕模擬輸入控制信號(hào)，由無(wú)線模塊將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)字量信號(hào)。無(wú)線接收控制器收到開關(guān)量信號(hào)和數(shù)字量信號(hào)后，將數(shù)字信號(hào)還原成模擬信號(hào)，用開關(guān)量信號(hào)和模擬信號(hào)控制車載設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制功能。該電路隨車運(yùn)行，證明了以上結(jié)論的可行性。

發(fā)表于：5/10/2016

基于WiFi的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

統(tǒng)智能家居系統(tǒng)多以ZigBee無(wú)線技術(shù)組網(wǎng)，家庭網(wǎng)關(guān)做為控制中心接入家庭網(wǎng)絡(luò)，以網(wǎng)頁(yè)來(lái)控制網(wǎng)關(guān)，通過網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)命令給設(shè)備進(jìn)行控制，所有家電設(shè)備無(wú)法獨(dú)立工作。針對(duì)此不足，提出一種連接簡(jiǎn)單、易擴(kuò)展、適用于家庭應(yīng)用的家居系統(tǒng)。該系統(tǒng)以手機(jī)為控制終端，以WiFi為通信手段，去除家庭網(wǎng)關(guān)，直接對(duì)家中設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，該系統(tǒng)使用靈活方便，穩(wěn)定性強(qiáng)，易于擴(kuò)展升級(jí)，用戶體驗(yàn)較好。

發(fā)表于：5/9/2016

基于端系統(tǒng)應(yīng)用的分組I/O加速技術(shù)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，優(yōu)化端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)路徑能夠使數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)接口和應(yīng)用程序之間快速移動(dòng)。因此，研究基于端系統(tǒng)應(yīng)用的分組I/O加速技術(shù)，對(duì)分組I/O的發(fā)送和接收路徑分別優(yōu)化，有助于提高數(shù)據(jù)移動(dòng)效率，減少CPU停滯，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存并行處理。本文提出分組I/O接收端流親和技術(shù), 分組I/O發(fā)送端鏈?zhǔn)桨l(fā)送技術(shù)?；谕ㄓ枚嗪颂幚砥骱虵PGA搭建端系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，并對(duì)分組I/O加速后的端系統(tǒng)進(jìn)行性能測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用分組I/O加速技術(shù)的端系統(tǒng)，能夠使報(bào)文收發(fā)性能提升2.14倍。

發(fā)表于：5/9/2016

基于變量分組貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅問題，將人工智能理論和相關(guān)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估相融合，提出一種以細(xì)化變量進(jìn)行分組的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)研究的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法。該算法可以有效減少變量數(shù)量，縮短產(chǎn)生貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的程序運(yùn)行時(shí)間，并通過相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了有效地減少變量數(shù)量對(duì)最終的結(jié)果并沒有產(chǎn)生過多影響。用本算法對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明該方法能夠很好地區(qū)分不同的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，從而能夠有效評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。

發(fā)表于：5/9/2016

100G以太網(wǎng)中高位寬并行CRC的簡(jiǎn)化方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在100G以太網(wǎng)媒體接入控制器（Media Access Control，MAC）的設(shè)計(jì)中，需要采用高位寬的并行數(shù)據(jù)來(lái)降低對(duì)時(shí)鐘的要求。在使用并行循環(huán)冗余校驗(yàn)(Cyclical Redundancy Check，CRC)時(shí)會(huì)有一個(gè)問題，即需要計(jì)算CRC的數(shù)據(jù)域長(zhǎng)度不一定是數(shù)據(jù)通道位寬的整數(shù)倍，導(dǎo)致最后一組數(shù)據(jù)無(wú)法使用數(shù)據(jù)通道的位寬對(duì)其進(jìn)行CRC計(jì)算。為了解決這個(gè)問題，本文提出了在幀前填充0的處理方法。仿真和測(cè)試結(jié)果都驗(yàn)證了該方法的可行性。該處理方法也能應(yīng)用到其他的通信系統(tǒng)中。

發(fā)表于：5/9/2016

說話人識(shí)別中語(yǔ)速魯棒性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

如今，說話人識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但依然有很多因素影響說話人識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性。本文針對(duì)說話速度對(duì)說話人識(shí)別的影響進(jìn)行了一系列的研究工作。通過模型空間分布可視化和語(yǔ)音頻譜觀察兩方面來(lái)分析不同語(yǔ)速語(yǔ)音的差距。然后，提出了最大似然線性回歸（MLLR）和Constraint MLLR（CMLLR）的方法對(duì)模型和特征進(jìn)行變換，使訓(xùn)練端和測(cè)試端的語(yǔ)音特征互相接近匹配。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，MLLR和CMLLR能較好地提高說話人識(shí)別系統(tǒng)中語(yǔ)速魯棒性。

發(fā)表于：5/9/2016

基于視覺定位的機(jī)器人搬運(yùn)技術(shù)及應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

機(jī)器人通過視覺對(duì)工件位置信息進(jìn)行分析處理，完成相應(yīng)搬運(yùn)任務(wù)已成為機(jī)器人應(yīng)用的主要發(fā)展方向。本文主要針對(duì)立體倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中基于視覺定位的物料搬運(yùn)應(yīng)用進(jìn)行研究。系統(tǒng)中采用智能相機(jī)Vision Hawk對(duì)目標(biāo)進(jìn)行視覺定位，運(yùn)用攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)實(shí)現(xiàn)相機(jī)—機(jī)器人坐標(biāo)系的標(biāo)定，通過控制軟件Workvisual來(lái)完成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制和軌跡規(guī)劃，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)多種類型工件的識(shí)別、定位及搬運(yùn)。

發(fā)表于：5/9/2016