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雙線道路形態(tài)特征單元自動識別方法研究[電源技術(shù)][其他]

城市道路地圖數(shù)據(jù)中有關(guān)道路形態(tài)特征的識別是一類急需解決的問題。提出了一種適合在雙線道路地圖數(shù)據(jù)中自動識別道路形態(tài)特征單元的方法，并相應(yīng)地設(shè)計了計算機算法。實驗結(jié)果表明，該算法在穩(wěn)健性、通用性、效率與自動化程度4個方面取得了顯著效果。

發(fā)表于：2/19/2016

基于Apache Lucene的地址匹配技術(shù)研究[測試測量][其他]

地址匹配技術(shù)常常被用于對屬性地址信息快速定位，也是解決目前GIS系統(tǒng)分析能力瓶頸的重要方法。首先分析了中文地址匹配技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)狀以及常用地址匹配方法的優(yōu)缺點，在此基礎(chǔ)上給出了基于全文檢索技術(shù)的地址匹配方法，并使用參考規(guī)則進行匹配結(jié)果優(yōu)化，隨后使用實驗證明了方法的準確性。

發(fā)表于：2/19/2016

數(shù)據(jù)中心間歇性綠色能源供給管理策略研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

間歇性能源功率變化與數(shù)據(jù)中心的功率需求異步變化，容易產(chǎn)生供需不一致現(xiàn)象，給利用間歇性能源這種綠色計算思路帶來了挑戰(zhàn)。在對間歇性能源功率和數(shù)據(jù)中心功耗需求變化進行建模的基礎(chǔ)上，提出了一種高效利用間歇性能源的數(shù)據(jù)中心能源供給管理策略框架。模擬實驗顯示，該策略理論上不僅可以確保數(shù)據(jù)中心能量供應(yīng)，同時可以達到高效利用間歇性能源的目的，為今后間歇性能源在數(shù)據(jù)中心的實際應(yīng)用提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：2/19/2016

代碼文件的自動提取[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高代碼文件提取的效率，提出了基于特征詞的關(guān)鍵詞自動提取算法（算法一）和基于調(diào)用圖的自動提取算法（算法二）用于關(guān)鍵詞的提取，進而實現(xiàn)代碼文件的自動提取。將兩種算法應(yīng)用于CLAPACK庫源文件的精簡自動提取，測試結(jié)果表明，兩種算法的正確提取率分別是92%和44%，它們能實現(xiàn)代碼文件的自動提取，提高了提取的效率。

發(fā)表于：2/19/2016

水聲通信網(wǎng)基于載波偵聽多路訪問的MAC協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

水下環(huán)境的限制，使得水聲傳感網(wǎng)絡(luò)具有一些特別的特點。針對已存在的水聲通信網(wǎng)絡(luò)的MAC協(xié)議的不足，如信道利用率低、時間槽等待空閑時間、時間同步的頭部等問題，提出了一種新型的基于載波偵聽多路訪問/無碰撞的MAC協(xié)議——CSMA/CF（Carrier Sense Multiple Access/Collision Free）。該協(xié)議通過對網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點進行排序，從而使網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點在發(fā)送數(shù)據(jù)幀時具有相同的方向，從而避免沖突。也就是說，按順序的上一個節(jié)點發(fā)送完數(shù)據(jù)之后，該節(jié)點立即發(fā)送數(shù)據(jù)，而不必等待一個最大的傳輸延遲。仿真結(jié)果顯示，該協(xié)議在水聲環(huán)境中具有較好的網(wǎng)絡(luò)性能。

發(fā)表于：2/19/2016

基于壓縮感知的多載波系統(tǒng)信道估計研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對多載波系統(tǒng)信道的稀疏特性，提出一種基于壓縮感知（CS）的MC-CDMA多載波系統(tǒng)信道估計方法。信號自適應(yīng)匹配追蹤（SAMP）是一種壓縮感知算法，詳細研究了該算法的設(shè)計原理和實現(xiàn)過程。將該算法與傳統(tǒng)信道估計方法及基于壓縮感知的OMP算法做比較，仿真結(jié)果表明，SAMP算法的信道估計均方誤差（MSE）和系統(tǒng)誤比特率（BER）均更小。對于在稀疏度未知的多載波系統(tǒng)信道中，該算法可以獲得很好的信道估計性能，降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。

發(fā)表于：2/19/2016

跨接在兩個網(wǎng)絡(luò)間的語音記錄儀設(shè)計[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了語音記錄儀。該語音記錄儀橋接在通信設(shè)備之間，同時提供3種橋接接口：以太網(wǎng)接口，支持在IP通信方式下的各通話組的直通及錄音功能；二線接口，支持模擬二線方式下的直通及錄音功能；音頻接口，支持模擬音頻方式下的直通及錄音功能。同時話音記錄儀提供FTP服務(wù)器，可以通過局域網(wǎng)對語音記錄儀保存的語音文件進行下載和管理。此外，該設(shè)備支持語音回放功能。

發(fā)表于：2/19/2016

基于IVI-CFAR的模糊恒虛警[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

將模糊邏輯和IVI-CFAR檢測器相結(jié)合，提出了模糊IVI-CFAR檢測器。模糊IVI-CFAR檢測器將兩個統(tǒng)計量進行模糊化并選擇對應(yīng)的模糊檢測器計算相應(yīng)的隸屬函數(shù)，然后傳給融合中心,融合中心根據(jù)這些值采用本文提出的模糊融合準則進行判決。仿真結(jié)果表明:模糊IVI-CFAR檢測器在均勻背景下與傳統(tǒng)IVI-CFAR檢測器有相近的檢測性能;在多目標背景下和雜波邊緣背景下檢測性能有明顯的改善，在實際檢測中有更強的魯棒性。

發(fā)表于：2/19/2016

智能家居嵌入式無線網(wǎng)關(guān)的設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

智能家居是融合了自動化控制技術(shù)、計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)于一體的網(wǎng)絡(luò)化、智能化的家居控制系統(tǒng)。智能家居嵌入式無線網(wǎng)關(guān)的功能是將家庭本地的ZigBee網(wǎng)絡(luò)與Internet和GSM等外網(wǎng)連接，用戶可隨時隨地通過瀏覽器和手機監(jiān)控與管理家居環(huán)境和設(shè)備。網(wǎng)關(guān)的設(shè)計以ARM Cortex-M3為核心，Linux為平臺操作系統(tǒng)，構(gòu)建嵌入式Boa服務(wù)器，實現(xiàn)家庭內(nèi)網(wǎng)與Internet的通信。GSM模塊發(fā)送報警信息到用戶手機。經(jīng)測試，智能家居網(wǎng)關(guān)具有良好的穩(wěn)定性和可靠性，具有普及推廣的參考價值和應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2/19/2016

基于機器視覺篩選GPS衛(wèi)星信號的無人駕駛汽車組合導(dǎo)航方法[可編程邏輯][汽車電子]

針對無人駕駛智能車在城市道路環(huán)境中全球定位系統(tǒng)信號以非視距傳播而造成偽距估計偏差，導(dǎo)致定位不準確的問題，提出了一種以視覺信息為篩選條件的組合導(dǎo)航方法。該系統(tǒng)通過攝像頭采集到車體周圍環(huán)境信息圖像并處理，最終得到建筑物上隅角與下隅角的差值，換算出建筑物相對車體所形成的遮擋角度，以此篩選GPS衛(wèi)星有效信息，采用容積卡爾曼濾波對組合導(dǎo)航信息進行濾波估計，提高導(dǎo)航信息準確性。實驗證明，該系統(tǒng)能有效彌補無人駕駛智能車城市道路環(huán)境中GPS信號偏差的缺點，較傳統(tǒng)組合方式相比具有較高的可靠性及實用價值。

發(fā)表于：2/19/2016

基于RFID室內(nèi)定位的語音揀選系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][安防電子]

針對傳統(tǒng)的表單揀貨方式越來越不能滿足大型物流中心的需求，設(shè)計了基于語音的揀選系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)揀選方式存在的不足，提高貨物揀選效率。為實現(xiàn)揀選操作員的合理調(diào)度，系統(tǒng)引入RFID室內(nèi)定位技術(shù)，針對倉儲揀選實際應(yīng)用，以LANDMARC算法為基礎(chǔ)進行算法改進，改進后系統(tǒng)的定位準確度提高了2%~60%，同時增強了實用性。系統(tǒng)實驗表明，基于室內(nèi)定位的語音揀選系統(tǒng)能夠有效實現(xiàn)相應(yīng)功能，具有較好的市場應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2/19/2016

光纖照明系統(tǒng)在井下照明的應(yīng)用研究[顯示光電][工業(yè)自動化]

簡要分析了現(xiàn)有井下照明系統(tǒng)，提出了光纖照明應(yīng)用于井下的理論，給出了系統(tǒng)的總體構(gòu)成及部分原理，最后經(jīng)過實驗分析驗證了本研究的可行性。

發(fā)表于：2/19/2016

基于拋物線擬合和邊緣點搜索的虹膜精確定位[測試測量][其他]

虹膜的定位包括瞳孔（內(nèi)圓）和虹膜外圓的定位。該方法首先預(yù)判斷瞳孔中心和半徑截取目標區(qū)域小圖，然后對目標區(qū)域提取邊緣采用最小二乘拋物線擬合，算出左右固定區(qū)域內(nèi)邊緣點極值點坐標，得到瞳孔初始的中心坐標和半徑。最后利用邊緣點搜索方法精確定位虹膜。實驗結(jié)果表明，該虹膜定位方法在速度和精度上都能達到較好效果。

發(fā)表于：2/19/2016

基于改進SURF算法的POCS圖像復(fù)原技術(shù)[嵌入式技術(shù)][其他]

運動估計是圖像超分辨率復(fù)原重要的步驟，直接影響最終的復(fù)原結(jié)果。針對運動估計中特征點匹配的問題，提出運用改進加速魯棒特征（SURF）算法對圖像的特征點進行匹配。再使用凸集投影（POCS）算法重建圖像序列，最終得到復(fù)原的高分辨率圖像。所提出的基于改進SURF算法的POCS算法對比其他圖像復(fù)原算法，得到了峰值信噪比值較高、均方誤差較低的復(fù)原圖像，說明該算法的有效性。

發(fā)表于：2/19/2016

基于小波變換和HVS的彩色圖像質(zhì)量評價方法[顯示光電][其他]

提出了一種基于小波變換和人類視覺系統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法。首先分別測得4級小波分解后高低頻分量的SSIM值并用CSF曲線加權(quán)，然后對低頻分量進行分塊DCT變換，測得每塊的中高頻分量的SSIM值作為乘性系數(shù)與前面所得結(jié)果相乘，最后對彩色圖像各個通道分別進行加權(quán)相加。實驗結(jié)果表明，算法與人眼主觀感受值更加吻合。

發(fā)表于：2/19/2016