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基于队列行驶的车联网安全通信研究[通信与网络][汽车电子]

基于队列的驾驶模式能够有效提高道路的通行能力和能源效率，在此基础上，研究了基于队列的车辆网络在有窃听者存在下的无线连接性能，推导出队列内、队列外和整个网络的安全连通概率，以分别描述单个队列、两个队列和所有队列组成的网络。仿真结果表明，影响连接性能的系统参数包括传输范围、窃听者数量和车辆密度，且存在最优车辆密度使安全连接性能达到最佳。

發(fā)表于：2023/5/31 下午2:27:14

基于超宽带系统的双卡尔曼滤波定位算法[通信与网络][通信网络]

针对室内复杂通信环境中对于移动目标的循迹需求，设计了一种削弱非视距误差的双卡尔曼滤波器，将经典卡尔曼滤波器与扩展卡尔曼滤波器进行级联，并引入一种根据残差分区调整卡尔曼滤波器协方差的区分误差方式，用于自适应调整经典卡尔曼滤波器的滤波增益，从而达到平滑观测值的作用，最终在扩展卡尔曼滤波后输出待测移动目标的位置信息，实现了移动目标的实时定位。在MATLAB上对该设计思路进行了仿真，在匀速运动模型下与现有的几种算法进行了精度的比较，所提出的双卡尔曼滤波器在仿真上能达到较高的循迹精度，均方根误差在视距情况下达到3 cm以内，非视距情况下达到10 cm以内。

發(fā)表于：2023/5/31 下午2:12:00

电感参数可视化测量方法研究[测试测量][智能电网]

电感器有很多参数，其中最重要的两个参数决定了电感器的性能：电感值和饱和电流。既有的电感参数测量方法要么能比较精确地测量电感值，要么能用其他辅助手段测量饱和电流，但都不能同时测量电感值和饱和电流。结合数字存储示波器特殊的单次触发和图形显示技术，设计简易的电阻电感串联测量电路，根据电感值的测量定义，测量出电感两端的电压值以及取样电阻的电流变动值，从而计算出电感值。数字存储示波器显示测量曲线的拐点，即可求出电感饱和电流。通过实验验证，此方法能得到精确的电感值，同时能得到直观的饱和电流值。方法原理简单，设计合理，易于操作，是在实验室缺少LCR测试仪的情况下一个经济有效的电感参数测量方法。

發(fā)表于：2023/5/31 下午2:05:45

基于改进模糊PID位置随动系统控制[测试测量][工业自动化]

针对直流有刷电机在使用传统模糊PID控制器进行位置随动控制时，由于负载转矩变化导致系统跟随性能下降以及负载转矩未知的问题，提出了基于负载观测器的改进模糊PID控制器代替传统模糊PID控制器，在传统模糊控制结构的基础上增加负载观测器，实时观测系统负载转矩，并利用负载转矩实时调节系统控制器参数，提升了系统在负载转矩突变时的位置跟随能力。仿真结果表明：负载观测器能实时、准确地观测负载转矩，改进模糊PID控制器对负载扰动有较强的抑制能力，并有效减小了系统的调节时间和稳态误差。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:59:12

基于USB2.0总线的NAND Flash检测及控制方法[测试测量][工业自动化]

在高速大容量存储装置设计中多采用NAND Flash存储器，针对目前采用串口检测坏块、实现数据读写的方法存在检测速度慢、等待时间长等缺点，提出了基于USB2.0总线的NAND Flash检测与控制方法。利用FPGA逻辑控制功能和高速USB接口芯片设计通信和控制电路，并通过上位机软件实现对Flash的命令、操作控制，由用户通过PC应用程序完成对NAND Flash的读写、擦除检测及坏块标定。经实验应用验证，该方法检测、读写速度快，使用灵活，能准确、有效实现数据的快速读写、擦除及坏块标定，可广泛应用于存储测试装置的设计研制中。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:52:17

基于木马特征风险敏感的硬件木马检测方法[测试测量][信息安全]

针对现有硬件木马检测方法中存在的木马检出率偏低问题，提出一种基于木马特征风险敏感的门级硬件木马检测方法。通过分析木马电路的结构特征和信号特征，构建11维硬件木马特征向量；提出了基于Borderline-SMOTE的硬件木马特征扩展算法，有效扩充了训练数据集中的木马样本信息；基于PSO智能寻优算法优化SVM模型参数，建立了木马特征风险敏感分类模型。该方法基于Trust-Hub木马库中的17个基准电路展开实验验证，其中16个基准电路的平均真阳率（TPR）达到100%，平均真阴率（TNR）高达99.04%，与现有的其他检测方法相比，大幅提升了硬件木马检出率。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:44:50

基于OpenMV的共享单车规范停车检测[人工智能][智能交通]

为了解决城市中共享单车乱停乱放的问题，提出了一种基于OpenMV的共享单车规范停车系统。系统主要由OpenMV开发板、BC20通信定位模块以及OneNET云服务器等组成。其中OpenMV完成对停车状态的检测与识别，借助BC20内置的网络模块与OneNET云服务器进行数据交互，并将检测结果反馈至小程序客户端，从而实现对共享单车的停车检测和控制。系统通过大量的测试，实验结果表明系统运行稳定，识别准确率为94.1%，可以实现共享单车的规范停车自动检测，具有良好的市场应用前景与价值。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:34:42

基于单页语义特征的垃圾网页检测[人工智能][通信网络]

为解决垃圾网页检测中特征提取难度高、计算量大的问题，提出一种仅基于当前网页的HTML脚本提取语义特征的方法。首先使用深度优先搜索和动态规划相结合的记忆化搜索算法对域名进行单词切割，采用隐含狄利克雷分布提取主题词，基于Word2Vec词向量和词移距离计算3个单页语义相似度特征；然后将单页语义相似度特征融合单页统计特征，使用随机森林等分类算法构建分类模型进行垃圾网页检测。实验结果表明，基于单页内容提取语义特征融合单页统计特征进行分类的AUC值达到88.0%，比对照方法提高4%左右。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:29:26

基于动态图卷积的点云补全网络[人工智能][通信网络]

大多数传统的深度学习点云补全学习方法仅仅使用了全局特征而忽略了局部特征，为了更好地提取和使用点云的局部特征，提出了一个基于深度学习的端到端点云补全网络。在点云补全网络（PCN）的基础上，编码部分引入针对局部特征改进的动态图卷积（DGCNN），使用多个不同维度的边卷积提取较为丰富的局部特征，并按照距离弱化远点的特征；然后用深度残差网络连接的思想优化网络结构以实现多尺度特征的融合，并加入平均池化弥补全局池化造成的信息损失；在解码部分引入折叠网络（FoldingNet），使输出的点云更加完整。实验结果表明，该点云补全网络相对PCN等点云补全网络有部分提升，验证了新方法的有效性。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:24:32

纹理特征提取方法综述[其他][其他]

图像纹理特征提取是图像纹理分类与分割的基础，广泛应用于医学图像、遥感图像等领域。对近期的主流纹理特征提取方法以及融合方法进行了分析与总结，并探讨了纹理特征提取方法未来的研究方向。首先详细介绍了12个主流的公开纹理数据集的特点及其适用场景；接着总结了近几年出现的一些纹理特征提取方法，并根据特征融合方式从多个角度对纹理特征融合方法进行了分类介绍；最后总结了纹理特征提取存在的难点和挑战，并对未来的纹理特征提取方法研究方向进行思考和讨论。

發(fā)表于：2023/5/31 下午1:19:13