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智能巡線小車(chē)的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

該智能小車(chē)設(shè)計(jì)采用雙輪差速的機(jī)械結(jié)構(gòu)，利用紅外反射式光電傳感器采集地面引導(dǎo)黑線信息。針對(duì)車(chē)體機(jī)械結(jié)構(gòu)和巡線算法的設(shè)計(jì)與改進(jìn)做出了詳細(xì)的分析與論證。分析了車(chē)體的前瞻和車(chē)輪間距對(duì)轉(zhuǎn)彎速度的影響，其控制算法采用加權(quán)掃描探尋黑線信息并輔以PID算法反饋控制小車(chē)的行進(jìn)方向，使小車(chē)按照既定的路線前進(jìn)。

發(fā)表于：2/24/2016

基于復(fù)系數(shù)陷波濾波器鎖相環(huán)的電網(wǎng)正序分量檢測(cè)[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

為滿足在電網(wǎng)電壓不平衡情況下的系統(tǒng)控制需求，需要快速而準(zhǔn)確地檢測(cè)出基波正負(fù)序分量的幅值和相位。采用無(wú)限脈沖響應(yīng)（IIR）復(fù)雜系數(shù)陷波濾波器結(jié)合鎖相環(huán)來(lái)提取基波分量中的正序分量，利用MATLAB/simulink仿真軟件，在三相電壓不平衡和電網(wǎng)電壓頻率突變的情況下對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果證明了該方法能在電網(wǎng)電壓不對(duì)稱(chēng)的條件下準(zhǔn)確檢測(cè)出正序分量的幅值和相位。

發(fā)表于：2/24/2016

超聲回波信號(hào)的多閾值分段去噪方法研究[嵌入式技術(shù)][其他]

通過(guò)構(gòu)建超聲回波信號(hào)模型，將基于小波包閾值去噪應(yīng)用在超聲回波信號(hào)研究中。針對(duì)超聲回波信號(hào)的非平穩(wěn)性，提出一種多閾值分段去噪方法應(yīng)用于超聲回波信號(hào)的去噪研究中。仿真實(shí)驗(yàn)表明，采用的多閾值分段去噪克服了單閾值規(guī)則的局限性，能夠較好地處理超聲信號(hào)中的噪聲分量。

發(fā)表于：2/24/2016

基于本地交通網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的電子輔助駕駛系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車(chē)電子]

在日益擁堵的道路交通環(huán)境下，為了解決汽車(chē)駕駛員在陌生路線難于尋找最近加油站、難于選擇最佳行駛路線的問(wèn)題，選用三星公司的8位單片機(jī)S3C9444為主控制器，以Altera公司的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA芯片EP2C5Q208C8N作為兼容主要移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn)的無(wú)線收發(fā)器，借用本地交通網(wǎng)絡(luò)提供的路線交通指數(shù)信息和附近加油站信息，實(shí)時(shí)為駕駛員提供最近的加油站位置和行駛更暢通的替換路線，提高了汽車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)的智能化程度。

發(fā)表于：2/24/2016

無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)在智慧城市中的應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

智慧城市的建設(shè)過(guò)程中面臨著現(xiàn)有多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合以及熱點(diǎn)區(qū)域高速數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的難題?；跓o(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以Internet為核心網(wǎng)絡(luò)的分層網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，以IP協(xié)議作為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)之間的互連協(xié)議，利用IP架構(gòu)的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的融合。利用無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)多跳無(wú)線通信和自動(dòng)配置拓?fù)浣M網(wǎng)的特性，實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域覆蓋，將很好地滿足未來(lái)智慧城市的覆蓋需求

發(fā)表于：2/24/2016

基于門(mén)限體積最小準(zhǔn)則的認(rèn)知雷達(dá)波形選擇方法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)概率和跟蹤精度隨著目標(biāo)距離的增大而降低的問(wèn)題，提出了一種基于門(mén)限體積最小準(zhǔn)則的認(rèn)知雷達(dá)的波形選擇方法。該方法在高斯噪聲、線性運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)測(cè)量噪聲與發(fā)射波形之間的關(guān)系，在經(jīng)典卡爾曼濾波算法的框架中增加了波形選擇模塊，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)跟蹤波形的調(diào)節(jié)。仿真結(jié)果表明，該方法能夠明顯地提高雷達(dá)的跟蹤性能。

發(fā)表于：2/24/2016

基于陣列信號(hào)處理的一體化模塊設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

當(dāng)今通信設(shè)備飛速發(fā)展，但由于頻譜資源的限制，通信設(shè)備之間的互擾問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。為了解決這一日益突出的問(wèn)題，對(duì)陣列信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行了研究。陣列信號(hào)處理技術(shù)是利用多個(gè)天線采用空時(shí)濾波的手段消除干擾信號(hào)。本文研究了針對(duì)陣列信號(hào)處理技術(shù)的一體化模塊的設(shè)計(jì)，根據(jù)陣列信號(hào)處理的需求完成了天線和射頻部分的制作，并進(jìn)行了測(cè)試。天線單元實(shí)現(xiàn)軸比3 dB的仰角范圍是±60°，軸比6 dB的仰角范圍為±77°；3 dB軸比帶寬為20 MHz，6 dB軸比帶寬在40 MHz以上。射頻單元采用多通道一體化設(shè)計(jì)，經(jīng)測(cè)試該模塊幅度誤差<1 dB，相位誤差<2°。并對(duì)此模塊進(jìn)行了半實(shí)物仿真，其濾波效果優(yōu)于60 dBc。

發(fā)表于：2/24/2016

一種利用矩陣譜范數(shù)的直擴(kuò)信號(hào)盲同步方法[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

提出了一種直接序列擴(kuò)頻信號(hào)（Direct Sequence Spread Spectrum，DS-SS）的盲同步算法，該算法采用自相關(guān)矩陣的譜范數(shù)進(jìn)行失步點(diǎn)估計(jì)，簡(jiǎn)單有效、誤差小。理論分析及計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，該算法在低信噪比條件下可實(shí)現(xiàn)DS-SS信號(hào)的盲同步，進(jìn)而可用于對(duì)直擴(kuò)信號(hào)的參數(shù)估計(jì)。

發(fā)表于：2/24/2016

一種基于超聲檢測(cè)圖像的缺陷自動(dòng)識(shí)別算法[嵌入式技術(shù)][其他]

傳統(tǒng)探傷都是通過(guò)大量的人力對(duì)探傷圖逐一判斷，探傷效率低下，正確率不高。本文針對(duì)探傷A超圖像序列提出了一種自動(dòng)識(shí)別探傷的算法。通過(guò)分析探傷圖像，首先對(duì)原圖進(jìn)行k-means聚類(lèi)的分割，得到帶有虛景的探傷聲波圖像。為了抑制虛警，得到完整的聲波圖像，本文使用了投影算法，并取得了很好的效果。最后在得到的聲波圖像上進(jìn)行底波和缺陷波的檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)缺陷的自動(dòng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法具有很高的準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：2/24/2016

基于幾何校正的雙樹(shù)復(fù)小波域彩色圖像水印算法[嵌入式技術(shù)][其他]

為了使圖像水印算法擁有更好的魯棒性和不可感知性，以雙樹(shù)復(fù)小波變換（DTCWT）為基礎(chǔ)，提出了一種新的彩色圖像盲水印算法。本算法將彩色圖像顏色空間由RGB轉(zhuǎn)換到Y(jié)IQ，選取亮度分量Y進(jìn)行雙樹(shù)復(fù)小波變換，得到低頻子帶，然后將加密后的水印信息嵌入到低頻子帶中。在水印提取過(guò)程中，使用了新穎的基于四元數(shù)PHT的最小二乘支持向量（LS-SVM）幾何校正方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法具有更好的魯棒性和不可感知性。

發(fā)表于：2/24/2016

基于數(shù)字圖像處理的提升機(jī)鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

以數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)一種對(duì)提升機(jī)鋼絲繩進(jìn)行表面無(wú)損檢測(cè)的方法。首先利用Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法消除光照影響，突出物體表面特征。然后采用Roberts邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)目標(biāo)鋼絲繩邊緣，用列統(tǒng)計(jì)濾波技術(shù)將鋼絲繩本體與背景分離，再基于灰度變換和坎尼邊緣檢測(cè)器提取繩股紋理。接著使用一種改進(jìn)型積分投影方法反映繩股內(nèi)紋理完整性信息，最后通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作出最終結(jié)果的預(yù)測(cè)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，本文的檢測(cè)方法能夠取代人工目視檢測(cè)，方便清晰，科學(xué)有效。

發(fā)表于：2/24/2016

鋰電池化成用雙向DC-DC變換器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

針對(duì)鋰電池化成過(guò)程中采用電阻放電帶來(lái)的大量能量浪費(fèi)現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了一個(gè)雙向DC-DC變換器，可以實(shí)現(xiàn)化成放電能量的高效回收。該變換器以Buck/Boost雙向DC-DC變換器作為主電路拓?fù)?，主要由Buck驅(qū)動(dòng)電路、Boost驅(qū)動(dòng)電路、電壓/電流采樣電路等部分構(gòu)成。介紹了系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，分析了電路的工作原理，并對(duì)方案設(shè)計(jì)給予了詳細(xì)說(shuō)明。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該變換器可以實(shí)現(xiàn)電池充電、放電功能，控制精度高，具有良好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：2/24/2016

基于FPGA的多通道并行高速采樣研究[可編程邏輯][其他]

數(shù)據(jù)采樣精度和采樣速率是A/D轉(zhuǎn)換的重要技術(shù)指標(biāo)。目前受半導(dǎo)體工藝技術(shù)的限制，高采樣精度的A/D芯片一般具有較低的采樣速率。本文提出一種時(shí)間交替ADC采樣技術(shù)，通過(guò)在時(shí)域上多通道并行交替采樣，使采樣速率達(dá)到原來(lái)單片ADC的多倍。最后進(jìn)行多路交替采樣試驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了該方法的正確性。

發(fā)表于：2/24/2016

無(wú)人機(jī)航磁測(cè)量系統(tǒng)通信協(xié)議轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對(duì)彩虹三無(wú)人機(jī)航空磁力測(cè)量系統(tǒng)中遙測(cè)遙控及電氣隔離的問(wèn)題，以無(wú)人機(jī)通信鏈路和航磁儀接口的特點(diǎn)為基礎(chǔ)，研發(fā)了一款專(zhuān)用于航磁測(cè)量的通信協(xié)議轉(zhuǎn)換器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)航磁儀的測(cè)量數(shù)據(jù)和工作狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，為航磁儀提供了所需的GPS信號(hào)和飛行高度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了彩虹三無(wú)人機(jī)與AARC510航磁實(shí)時(shí)收錄系統(tǒng)的無(wú)縫鏈接。

發(fā)表于：2/24/2016

一種基于區(qū)域分解的實(shí)時(shí)測(cè)試用例生成技術(shù)研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

實(shí)時(shí)系統(tǒng)是指與運(yùn)行環(huán)境的交互行為存在時(shí)間約束的系統(tǒng)。由于時(shí)間約束的無(wú)窮狀態(tài)空間問(wèn)題，增加了實(shí)時(shí)系統(tǒng)測(cè)試難度。本文基于時(shí)間自動(dòng)機(jī)，利用時(shí)間區(qū)域分解的方法，將無(wú)窮狀態(tài)空間的時(shí)鐘區(qū)域在時(shí)鐘數(shù)量對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)圖中等價(jià)劃分為各個(gè)類(lèi)，在生成的測(cè)試路徑中取到相應(yīng)的點(diǎn)坐標(biāo)，簡(jiǎn)化取點(diǎn)的個(gè)數(shù)，有效減少測(cè)試用例的生成數(shù)量，進(jìn)而相對(duì)減少狀態(tài)空間爆炸的可能性，為實(shí)時(shí)系統(tǒng)功能、安全性驗(yàn)證提供理論基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2/24/2016