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IEEE 802.11e EDCA協(xié)議吞吐率性能分析模型[其他][其他]

對IEEE 802.11e增強的分布式控制接入?yún)f(xié)議進行了詳細分析，對比分布式協(xié)調(diào)功能DCF與增強的分布式控制接入EDCA之間的差別，提出了一種四維馬爾科夫鏈模型，該模型將飽和條件情況和非飽和條件情況進行統(tǒng)一。該模型不僅考慮了退避計時器凍結狀態(tài)、發(fā)送沖突狀態(tài)、最大重傳次數(shù)，還充分考慮了不同接入優(yōu)先級流的內(nèi)部沖突和TXOP傳輸。相比于二維馬爾科夫鏈模型，該模型可以準確預測EDCA中不同優(yōu)先級接入流的吞吐率。最后利用仿真軟件，驗證了飽和條件下該模型的正確性。

發(fā)表于：1/7/2022 11:38:00 AM

跨社交網(wǎng)絡的同一用戶識別算法[其他][其他]

針對跨社交網(wǎng)絡的同一用戶識別問題，提出了一種綜合用戶興趣、寫作風格和檔案屬性的識別方法。通過在這3種不同的特征維度下分別判定用戶關系，然后綜合判定結果，提高同一用戶識別準確性。其中，用戶興趣分為靜態(tài)興趣和動態(tài)興趣，靜態(tài)興趣采用TextRank算法從用戶背景信息中提取，動態(tài)興趣則利用主題模型從用戶發(fā)表的文本內(nèi)容中挖掘出隨時間變化的興趣點。對于用戶寫作風格則通過One-Class SVM算法進行識別，最后利用信息熵賦權法比較用戶檔案屬性相似度。實驗結果表明，與傳統(tǒng)機器學習算法相比，所提算法精確率、召回率均有所提升。

發(fā)表于：1/7/2022 11:34:00 AM

基于LVDS傳輸可靠性優(yōu)化設計[其他][其他]

針對LVDS傳輸初始化建鏈過程中出現(xiàn)的首幀丟失和干擾導致的誤建鏈問題，對鏈路傳輸機理及穩(wěn)定性進行分析，并從硬件與軟件兩方面進行優(yōu)化。軟件上采取識別幀頭和發(fā)送訓練幀的方法，改善建鏈過程；硬件上選用性能更好的隔離芯片，優(yōu)化差分端阻抗，減小干擾對數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠绊?。?jīng)多次試驗證明，優(yōu)化后的鏈路可實現(xiàn)480 Mb/s速率下的可靠傳輸，該優(yōu)化設計對提高LVDS鏈路傳輸穩(wěn)定性和減少誤碼方面具有很好的參考價值。

發(fā)表于：1/7/2022 11:29:00 AM

純電動智能汽車制動防抱死系統(tǒng)控制邏輯研究[其他][汽車電子]

線控制動技術(Brake-by-Wire)是純電動智能汽車的關鍵技術之一。為了提高智能駕駛汽車制動的安全穩(wěn)定性，需要針對一款純電動智能汽車的制動防抱死系統(tǒng)控制邏輯進行研究。在該方案實施前，設置合理的邏輯門限值，通過Stateflow進行仿真實驗。基于Simulink搭建了8自由度的車輛動力學模型，對彎道制動工況進行仿真，通過控制車輛的橫擺力矩實現(xiàn)車輛的差動控制。通過仿真實驗，驗證了提出的制動防抱死系統(tǒng)控制邏輯的合理性，對后續(xù)的線控制動系統(tǒng)的研發(fā)具有指導意義。

發(fā)表于：1/7/2022 11:25:00 AM

一種基于130 nm CMOS工藝的K波段上/下雙向混頻器[其他][其他]

基于130 nm RF CMOS工藝，提出了一種可實現(xiàn)上/下雙向變頻功能的K波段有源混頻器。當收發(fā)機工作于接收模式時，雙向混頻器執(zhí)行下變頻功能，將低噪放大器放大后的射頻信號轉換為中頻信號；當收發(fā)機工作于發(fā)射模式時，雙向混頻器則實現(xiàn)上變頻功能，將輸入的基帶信號轉換為射頻信號并輸出至功率放大器。后仿真結果表明，在0 dBm的本振驅動下，混頻器工作于上變頻模式時的轉換增益、噪聲系數(shù)、輸出1 dB壓縮點在23~25 GHz范圍內(nèi)分別為-1.1~-0.4 dB、12.9~3.3 dB、-8.2 dBm@24 GHz；工作于下變頻工作模式時的轉換增益、噪聲系數(shù)、輸入1 dB壓縮點在23~25 GHz范圍內(nèi)分別為2.4~3.4 dB、15.2~15.6 dB、-3.6 dBm@24 GHz。混頻器芯片面積為0.6 mm2；在1.5 V供電電壓下，消耗功率12 mW。

發(fā)表于：1/7/2022 11:21:00 AM

適用于Sigma-Delta ADC的多抽取率數(shù)字濾波器設計[其他][其他]

采用標準0.18 μm工藝，設計了一種能改變抽取率并且適應不同信號帶寬的應用于Sigma-Delta模數(shù)轉換器的數(shù)字抽取濾波器。該濾波器采用多級抽取，由級聯(lián)積分梳狀濾波器、補償濾波器和半帶濾波器組成。實現(xiàn)的數(shù)字濾波器抽取率可以在64、128、256、512中變化，并且補償濾波器和半帶濾波器的帶寬可調(diào)整。濾波器版圖尺寸0.6 mm×0.6 mm。在1.98 V工作電壓下，最大總功耗約為2 mW，最高信噪比達到110.5 dB。當補償濾波器和半帶濾波器的通帶截止頻率根據(jù)帶寬選擇從最高降到最低時，可分別節(jié)省56%和39%的功耗；當濾波器功耗降至最小69.63 μW時，所能處理的帶寬為390.6 Hz，信噪比為107.8 dB。

發(fā)表于：1/7/2022 11:16:00 AM

基于FPGA的SiP原型驗證平臺設計[模擬設計][其他]

隨著嵌入式系統(tǒng)小型化和模擬數(shù)字/數(shù)字模擬轉換器(ADC/DAC)性能需求的日益增長，如何在減小系統(tǒng)體積和功耗的前提下，提高ADC/DAC信號傳輸?shù)目煽啃?，增加功能可配置性和信號處理可重構性，成為一大難題。為此，設計了一款基于FPGA的系統(tǒng)級封裝(SiP)原型驗證平臺，該SiP基于ADC+SoC+DAC架構，片上系統(tǒng)(SoC)內(nèi)部以PowerPC470為處理器，集成了多種通用外設接口和可重構算法單元。

發(fā)表于：1/7/2022 10:55:00 AM

HDLC數(shù)據(jù)幀并行搜幀解封裝模塊的設計與驗證[模擬設計][其他]

HDLC信號鏈路是國際標準化組織(ISO)制定的高級數(shù)據(jù)鏈路的控制規(guī)程(High Level Data Link Control，HDLC)。遵循HDLC標準數(shù)據(jù)鏈路層規(guī)范，采用硬件描述語言Verilog HDL實現(xiàn)了一種基于并行結構的HDLC搜幀解封裝電路，并采用System Verilog技術搭建驗證平臺，隨機生成HDLC數(shù)據(jù)幀來驗證設計正確性。使用Modelsim軟件仿真波形，在仿真過程中，對于凈荷區(qū)數(shù)據(jù)長度為10個字節(jié)的HDLC數(shù)據(jù)幀，解碼器電路工作完成需要16個時鐘周期，兼顧了處理速度和靈活性。使用QuartusII軟件綜合，在Altera CycloneV器件上，電路使用了8塊自適應邏輯模塊ALM，24個寄存器，35個引腳。

發(fā)表于：1/7/2022 10:43:00 AM

基于YOLOv5的姿態(tài)交互球類陪練機器人[人工智能][其他]

針對當下球類陪練機器人人機交互能力不足的問題，提出一種基于樹莓派和YOLOv5目標檢測算法的新型人機交互模式，使機器人實現(xiàn)前進、后退、左移、右移、拋球、踢球6種不同的動作；通過對在3種不同環(huán)境(室內(nèi)、室外晴天、室外陰天)下搜集的人體姿態(tài)數(shù)據(jù)集進行標定、訓練后，得到6種姿態(tài)在3種環(huán)境中測試集上的識別準確率分別為：室內(nèi)96.33%、室外晴天95%、室外陰天94.3%。相比基于特征匹配和其他利用手勢等小目標檢測的算法，基于該算法的機器人具有更高的檢測速度和準確性，使機器人更加智能化。

發(fā)表于：1/7/2022 10:36:00 AM

基于深度學習的智能垃圾分揀車系統(tǒng)[其他][其他]

針對生活垃圾的高效分類及搬運處理，設計了一款以邊緣嵌入式AI設備Jetson Nano為控制器的光電智能小車系統(tǒng)，該系統(tǒng)設計以YOLOv5為目標檢測算法，以Pytorch1.8.1為深度學習框架。使智能小車從指定區(qū)域出發(fā)，通過自身的光電傳感器在指定范圍內(nèi)搜尋垃圾，利用六軸機械臂對垃圾進行分揀并送到指定分類地點。對采集到的5 048張圖片(包括5種垃圾類別)進行300次的迭代訓練，實驗測試結果表明：平均精確度達到91.8%，準確率達到94.5%，召回率達到89.03%。

發(fā)表于：1/7/2022 10:27:00 AM