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一種基于FPGA的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于FPGA的四通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。系統(tǒng)由65 MS/s的模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD9219實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的高速采樣。為滿足采集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)的要求，設(shè)計(jì)了高速、大容量的DDR2硬件電路和接口邏輯。采集數(shù)據(jù)可通過USB接口上傳至上位機(jī)，上位機(jī)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的保存、處理和顯示，同時(shí)控制數(shù)模轉(zhuǎn)換器以直接數(shù)字合成的方式輸出波形。測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，可靈活控制。該系統(tǒng)為高性能數(shù)據(jù)采集提供了一套包括軟硬件的整體解決方案，可以滿足低溫等離子診斷的要求。

發(fā)表于：12/14/2020 4:19:00 PM

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法設(shè)計(jì)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

為了解決傳統(tǒng)立體匹配算法對(duì)立體圖像在低紋理以及遮擋區(qū)域匹配效果較差的問題，設(shè)計(jì)了一種端到端的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的立體匹配算法。該算法采取了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像特征進(jìn)行提取，之后利用空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)模塊來獲取圖像的上下文信息，并結(jié)合多尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)代價(jià)空間進(jìn)行規(guī)整，最終實(shí)現(xiàn)了高精度的立體匹配算法。所獲取的視差圖在KITTI2015測(cè)試平臺(tái)上的誤匹配率為2.42%，與幾何上下文(Geometry and Context,GC)網(wǎng)絡(luò)相比較，視差圖的精度提高了0.45%，且運(yùn)行時(shí)間縮短了一半。

發(fā)表于：12/14/2020 4:03:00 PM

面向信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

生態(tài)學(xué)的理論與方法為國產(chǎn)基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展研究提供了新視角、新思路和新方法。對(duì)基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)及相關(guān)的幾個(gè)概念的內(nèi)涵、語義關(guān)系及應(yīng)用等進(jìn)行了深入研究。在此基礎(chǔ)上，對(duì)當(dāng)前我國信息技術(shù)基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)的現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)和評(píng)估，指出了存在的若干問題。同時(shí)，針對(duì)如何建設(shè)好面向信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)軟硬件生態(tài)提出了若干建設(shè)性的意見建議。

發(fā)表于：12/14/2020 4:02:00 PM

面向車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備運(yùn)維管理平臺(tái)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，車路協(xié)同是實(shí)現(xiàn)智慧交通的必然技術(shù)途徑。隨著車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，路側(cè)設(shè)備廠家、路側(cè)設(shè)備類型日益增加，給傳統(tǒng)的運(yùn)維帶來了新的挑戰(zhàn)。通過行業(yè)調(diào)研，研究當(dāng)前車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備對(duì)運(yùn)維管理的需求，分析當(dāng)前車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備的運(yùn)維管理面臨的問題，識(shí)別急需攻克的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，為實(shí)現(xiàn)智慧交通運(yùn)維提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

發(fā)表于：12/14/2020 3:30:00 PM

基于5G邊云協(xié)同的高精地圖采集與應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

對(duì)自動(dòng)駕駛所需的高精地圖采集生產(chǎn)現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹，并提出了當(dāng)前面臨一些問題與需求。重點(diǎn)闡述了一種基于5G邊云協(xié)同的多元化地圖采集更新方案及相關(guān)技術(shù)，希望對(duì)未來高精地圖系統(tǒng)建設(shè)運(yùn)營提供一些參考。

發(fā)表于：12/14/2020 3:24:00 PM

供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型初探[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　供應(yīng)鏈?zhǔn)怯芍T多上下游企業(yè)因利益攸關(guān)而構(gòu)建。供應(yīng)鏈的形成和運(yùn)行具有買方驅(qū)動(dòng)、自發(fā)構(gòu)建、協(xié)同作業(yè)、持續(xù)改進(jìn)等特點(diǎn)?，F(xiàn)如今競(jìng)爭(zhēng)已從企業(yè)之間延伸到企業(yè)的供應(yīng)鏈之間，主要體現(xiàn)在三個(gè)維度，一是供應(yīng)鏈運(yùn)行效率高低；二是供應(yīng)鏈的持續(xù)優(yōu)化能力；三是對(duì)數(shù)據(jù)資源的匯聚和利用能力。打造一個(gè)服務(wù)于采購招標(biāo)和供應(yīng)鏈管理的信息化、數(shù)字化系統(tǒng)，其本質(zhì)是探討數(shù)字化如何賦能供應(yīng)鏈管理。深入研究用戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)底層架構(gòu)、技術(shù)路徑、產(chǎn)品形態(tài)以及運(yùn)行方式進(jìn)行高度統(tǒng)籌的“頂層設(shè)計(jì)”。數(shù)字化賦能必須聚焦供應(yīng)鏈伙伴企業(yè)的協(xié)同作業(yè)，以及可持續(xù)發(fā)展所依賴的資源，包括供應(yīng)商資源和數(shù)據(jù)資源的匯聚和利用。　

發(fā)表于：12/11/2020 2:21:00 PM

5G+邊緣計(jì)算在智能汽車柔性制造中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展催生了互聯(lián)網(wǎng)造車新勢(shì)力，促進(jìn)了網(wǎng)聯(lián)車大生態(tài)的打造。針對(duì)智能汽車制造業(yè)，以全流程智能化改造和行業(yè)數(shù)字化提升為重點(diǎn)，依托5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以及人工智能技術(shù)，對(duì)制造業(yè)進(jìn)行“數(shù)字化改造”實(shí)踐，提升數(shù)據(jù)賦能水平。通過5G網(wǎng)絡(luò)化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備端、工廠端、企業(yè)端、跨企業(yè)端網(wǎng)絡(luò)化5G改造，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈信息互聯(lián)能力。通過人工智能化技術(shù)以及邊緣計(jì)算技術(shù)，以生產(chǎn)工具智能化與決策手段智能化為抓手，提高優(yōu)化企業(yè)資源配置效率，實(shí)現(xiàn)智能汽車的柔性制造。

發(fā)表于：12/11/2020 10:01:00 AM

5G下邊云協(xié)同的V2X技術(shù)方案與研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

對(duì)自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)、單車智能的局限性、車路協(xié)同的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了介紹；同時(shí)，重點(diǎn)闡述了車路協(xié)同技術(shù)體系架構(gòu)及系統(tǒng)要求、基于“端邊云”的多級(jí)多源數(shù)據(jù)融合感知分析架構(gòu)以及基于路側(cè)+邊緣云+區(qū)域/中心云三級(jí)/四級(jí)邊緣部署實(shí)現(xiàn)路徑；最后給出了基于邊云協(xié)同多級(jí)多源感知融合分析能力組網(wǎng)方案，并對(duì)其具體功能、時(shí)延等要求進(jìn)行了詳細(xì)論述。該研究對(duì)車路協(xié)同項(xiàng)目規(guī)劃和設(shè)計(jì)人員有一定參考價(jià)值。

發(fā)表于：12/11/2020 9:49:00 AM

一種滿足RFID-OTA測(cè)試系統(tǒng)測(cè)試的射頻開關(guān)箱設(shè)計(jì)[微波|射頻][工業(yè)自動(dòng)化]

介紹一種可進(jìn)行程控切換的射頻開關(guān)箱設(shè)計(jì)。該方法根據(jù)射頻識(shí)別(RFID)和Over–the-Air(OTA)測(cè)試系統(tǒng)對(duì)多頻段產(chǎn)品測(cè)試需求以及路徑校準(zhǔn)需求，通過合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)布局設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)RFID-OTA測(cè)試系統(tǒng)射頻開關(guān)箱路徑的程控切換，使測(cè)試系統(tǒng)可自動(dòng)完成不同頻段下的測(cè)試路徑校準(zhǔn)以及產(chǎn)品的性能測(cè)試。

發(fā)表于：12/10/2020 9:43:00 AM

基于金剛石NV色心的微波近場(chǎng)矢量測(cè)量技術(shù)[測(cè)試測(cè)量][其他]

為了滿足微波器件進(jìn)行高分辨率、非破壞性微波矢量近場(chǎng)測(cè)量的需求，提出了一種基于金剛石氮空位(NV)色心的全光學(xué)微波近場(chǎng)矢量測(cè)量技術(shù)。該技術(shù)利用NV色心對(duì)其軸向的圓形極化電磁場(chǎng)的敏感特性，將粘有金剛石NV色心的錐形光纖探頭作為傳感器，在外部靜磁場(chǎng)環(huán)境中測(cè)量得到具有8個(gè)峰的光探測(cè)磁共振(ODMR)譜，并在每個(gè)ODMR譜峰所對(duì)應(yīng)的微波頻率下測(cè)量微波器件表面不同NV軸方向的電磁場(chǎng)分量分布，從而得到微波近場(chǎng)矢量測(cè)量結(jié)果。最后，利用3 μm金剛石顆粒對(duì)諧振頻率2.87 GHz的微帶天線進(jìn)行近場(chǎng)矢量成像，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性，可廣泛用于芯片電磁兼容測(cè)試、集成微波芯片失效分析、數(shù)字電路信號(hào)完整性分析等。

發(fā)表于：12/9/2020 1:31:00 PM