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基于VR+AR技術(shù)的電纜接頭制作虛擬培訓(xùn)系統(tǒng)設(shè)計[其他][其他]

設(shè)計了一種基于VR+AR技術(shù)的電纜接頭制作虛擬培訓(xùn)系統(tǒng)。首先通過VR虛擬現(xiàn)實和AR增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)模擬電纜接頭制作場景，并在場景中添加電纜接頭組件和工具箱供制作人員操作和使用；其次通過深度學(xué)習(xí)方法捕捉和識別制作人員手部動作,并與標(biāo)準(zhǔn)動作進(jìn)行對比來判別其動作規(guī)范性，從而可以對受訓(xùn)人員進(jìn)行考核，完成反饋互動。整個系統(tǒng)包括理論學(xué)習(xí)、電纜接頭制作模擬、故障檢修、考核評估四部分。利用VR及AR技術(shù)所創(chuàng)造出的模擬環(huán)境高度還原電力作業(yè)現(xiàn)場，可以使工作人員在不存在任何危險的狀態(tài)下完成訓(xùn)練，降低了風(fēng)險，提高了培訓(xùn)效率，同時還能提高作業(yè)人員動作標(biāo)準(zhǔn)化程度。

發(fā)表于：2/10/2022 9:44:00 AM

基于GAMP的實時PPP軟件實現(xiàn)及性能分析[其他][其他]

針對GAMP精密單點定位解算軟件現(xiàn)階段無法進(jìn)行實時定位解算的問題，分析和研究了軟件中事后精密單點定位算法的原理和流程，對比實時及事后精密單點定位數(shù)據(jù)來源和處理方式的不同，結(jié)合現(xiàn)有的實時數(shù)據(jù)處理軟件的處理方式，在GAMP的基礎(chǔ)上增加了實時數(shù)據(jù)流接收及預(yù)處理模塊，同時將衛(wèi)星精密軌道及鐘差的來源從事后精密星歷文件轉(zhuǎn)向廣播星歷結(jié)合實時改正數(shù)的方式。分別通過網(wǎng)絡(luò)接收四測站衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)以及UBLOX-F9T模塊接收數(shù)據(jù)進(jìn)行實時精密單點定位可以發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)實時精密單點定位精度可達(dá)厘米級，動態(tài)可達(dá)分米級，滿足了實時定位解算需求。

發(fā)表于：2/10/2022 9:39:00 AM

基于聯(lián)盟博弈的D2D網(wǎng)絡(luò)資源分配算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

無線網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)激增使得現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨巨大挑戰(zhàn)，如何有效提升系統(tǒng)容量是當(dāng)前亟待解決的問題。作為5G發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù),終端直連(Device-to-Device，D2D)通信和稀疏碼多址(Sparse Code Multiple Access，SCMA)技術(shù)憑借在增大系統(tǒng)容量上的優(yōu)越性受到了廣泛研究。針對SCMA系統(tǒng)中D2D通信的資源分配問題，以最大化系統(tǒng)吞吐量并保證用戶最低門限速率為目標(biāo)，將其建模為聯(lián)盟博弈進(jìn)行求解。由于傳統(tǒng)的聯(lián)盟博弈算法存在復(fù)雜度高、收斂速度慢等問題，提出建立優(yōu)先級指導(dǎo)聯(lián)盟初始化及形成過程，從而減少算法迭代次數(shù)，降低系統(tǒng)復(fù)雜度。最后，通過仿真驗證了算法的可行性。

發(fā)表于：2/10/2022 9:35:00 AM

面向針對性攻擊的SDVN控制層魯棒性方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

將軟件定義網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)能顯著提升其性能，但該方法也面臨傳統(tǒng)SDN要應(yīng)對的安全問題。基于軟件定義車聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)中控制平面可能面臨的針對性節(jié)點攻擊問題，提出一種魯棒的控制器放置方法。該方法結(jié)合傳統(tǒng)的SDN控制平面部署問題，首先將控制平面魯棒性問題建模為交換機(jī)與控制器的連通冗余性問題，提升交換機(jī)在極端情形下與控制器的連通性；其次設(shè)計一個魯棒性指標(biāo)，以衡量控制平面魯棒性。仿真結(jié)果表明，該方法的魯棒性要優(yōu)于基于時延可靠性的部署方案。

發(fā)表于：2/10/2022 9:31:00 AM

基于FPGA的高精度S型熱電偶溫度測量系統(tǒng)設(shè)計[其他][其他]

針對傳統(tǒng)的多通道S型熱電偶測溫系統(tǒng)測量精度低、各通道精度相差較大的問題，提出了一種以FPGA為核心的高精度S型熱電偶測溫系統(tǒng)。系統(tǒng)以FPGA為核心控制器，采用模塊化設(shè)計，利用AD590溫度傳感器對S型熱電偶進(jìn)行冷端補(bǔ)償。采用多通道采集、單通道調(diào)理的設(shè)計方法以改善由于元器件差異引起的各通道精度相差較大的情況。同時選用高精度ADC將采集的溫度模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號傳輸?shù)缴衔粰C(jī)顯示，上位機(jī)通過查表法準(zhǔn)確定位溫度值，提高測溫精度。經(jīng)過多次試驗驗證，該測溫系統(tǒng)溫度采集精度優(yōu)于0.2%F.S.。目前該系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到工程實踐中，為多通道S型熱電偶測溫系統(tǒng)設(shè)計提供了有效、可靠的手段。

發(fā)表于：2/10/2022 9:27:00 AM

大范圍遠(yuǎn)距離分布式爆炸聲波測試系統(tǒng)[其他][其他]

針對爆炸場遠(yuǎn)場聲波信號特性測試，提出一種基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和LoRa無線通信技術(shù)的大范圍遠(yuǎn)距離分布式爆炸聲波測試系統(tǒng)。該系統(tǒng)以FPGA為核心控制器，利用存儲測試技術(shù)實現(xiàn)了爆炸聲波信號的采集存儲；利用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的授時、定位功能，實現(xiàn)了遠(yuǎn)距離分布式測量中的時間同步和節(jié)點定位；利用LoRa的線性擴(kuò)頻調(diào)制技術(shù)，組建了大范圍、遠(yuǎn)距離、低功耗的分布式傳感網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果表明，此分布式測試系統(tǒng)在獲取有效數(shù)據(jù)的同時實現(xiàn)了100 ns的時間同步和2 m的定位精度以及2 km的大范圍網(wǎng)絡(luò)覆蓋。

發(fā)表于：2/10/2022 9:23:00 AM

環(huán)境自適應(yīng)灰度循跡傳感器設(shè)計[其他][其他]

針對灰度循跡傳感器在環(huán)境光照發(fā)生變化時不能自動適應(yīng)調(diào)節(jié)基準(zhǔn)電壓的問題，設(shè)計了一種新型灰度循跡傳感器。該傳感器將微處理器與傳統(tǒng)灰度循跡傳感器電路進(jìn)行結(jié)合。微處理器對多路傳統(tǒng)灰度傳感器電路采集到的檢測電壓信號進(jìn)行融合計算，得到該環(huán)境光照下最優(yōu)基準(zhǔn)電壓，以解決傳統(tǒng)灰度循跡傳感器基準(zhǔn)電壓無法自適應(yīng)環(huán)境光照，存在循跡誤判的問題。實驗表明，該傳感器設(shè)計方案提高了灰度循跡傳感器循跡準(zhǔn)確性，提高了傳統(tǒng)灰度循跡傳感器環(huán)境適應(yīng)性。

發(fā)表于：2/10/2022 9:19:00 AM

一種高速施密特觸發(fā)器的設(shè)計[其他][其他]

在數(shù)字隔離器系統(tǒng)中，因為存在電路寄生效應(yīng)和隨機(jī)噪聲，數(shù)字信號的波形會發(fā)生嚴(yán)重畸變。針對該問題，提出了一種電壓—電流模式高速施密特觸發(fā)器，該電路能有效還原信號的波形。電路主體結(jié)構(gòu)采用電流放大器和跨導(dǎo)運算放大器相結(jié)合，在輸入高速數(shù)據(jù)時，電流放大器提供了快速的前饋通路來增加比較器的響應(yīng)速度，實現(xiàn)施密特觸發(fā)器的高速翻轉(zhuǎn)。設(shè)計采用GF_0.18 μm_BCD工藝，在電源電壓5 V的條件下，可實現(xiàn)500 MHz高速信號的整形，信號的傳輸延時為652 ps。

發(fā)表于：2/10/2022 9:14:00 AM

一種新型自毀芯片監(jiān)測和執(zhí)行電路的設(shè)計[其他][其他]

針對當(dāng)前自毀技術(shù)中，自毀監(jiān)測方式單一且自毀執(zhí)行較長和自毀不徹底、不穩(wěn)定導(dǎo)致自毀成功率較低的問題，設(shè)計了一種同時具備自毀實時監(jiān)測和執(zhí)行的電路系統(tǒng)。該電路系統(tǒng)設(shè)計了封裝拆卸和上電時序兩種自毀監(jiān)測方式，使自毀監(jiān)測的方式更加多樣，提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時利用MOS管作為開關(guān)特性，來減少自毀執(zhí)行的時間。實驗結(jié)果表明，該電路系統(tǒng)在3.3 V的供電電壓且鉭電容存儲電壓為20 V時，可以通過自毀監(jiān)測電路對工作芯片進(jìn)行實時的監(jiān)測，同時經(jīng)過測試表明，從監(jiān)測到自毀信號到自毀執(zhí)行開始，需要時間為0.28 ms。

發(fā)表于：2/10/2022 9:10:00 AM

基于雙向GRU模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的研究[其他][其他]

當(dāng)前使用門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Units，GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行流量預(yù)測時，普遍存在滯后性以及預(yù)測準(zhǔn)確性不高的問題，因此提出一種改進(jìn)的GRU模型進(jìn)行流量預(yù)測的方法。首先基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種雙向GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堆疊的網(wǎng)絡(luò)模型，適用于流量特征、時間特征、事件特征等多維向量的輸入；同時為解決部分時間段準(zhǔn)確度不高的問題，將訓(xùn)練樣本進(jìn)行日期分類，針對每一類日期生成單獨的網(wǎng)絡(luò)模型，能大幅提升預(yù)測的準(zhǔn)確度以及改善預(yù)測的滯后性。最后，為了提升流量峰值的預(yù)測準(zhǔn)確度，采用樣本的再平衡手段以及自定義損失函數(shù)，實驗結(jié)果表明，能較好地達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。

發(fā)表于：2/10/2022 9:06:00 AM