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基于FPGA+DSP彈載SAR信號處理系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][航空航天]

針對彈載SAR信號處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)量大、信號處理實時性較難實現(xiàn)的問題，基于 FPGA+DSP協(xié)同處理硬件結(jié)構(gòu)，設(shè)計了一種彈載SAR信號處理系統(tǒng)。系統(tǒng)采用Xilinx公司的XC2VP30和TI公司的TMS320C6416處理器分別實現(xiàn)回波數(shù)據(jù)的預處理和成像算法處理，所設(shè)計的系統(tǒng)提高了成像處理的效率，解決了并行性和速度的問題，并通過外場軌道實驗，驗證了該系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：9/20/2019 11:42:00 AM

機器視覺在電容器外觀缺陷檢測中的應用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

傳統(tǒng)的電容器外觀缺陷檢測采用人工檢測，效率低、出錯率高、成本高。為了克服人工檢測的缺點，提高電容器生產(chǎn)的自動化程度，設(shè)計基于機器視覺的電容器外觀缺陷檢測系統(tǒng)。首先采集圖像、預處理，匹配定位到電容區(qū)域；然后采用閾值分割檢測溢膠、環(huán)氧面氣孔氣泡缺陷，采用模板匹配檢測字符、外殼破損缺陷；最后通過Blob分析，提取缺陷特征，設(shè)定閾值參數(shù)，以滿足不同標準的檢測要求。根據(jù)樣機實驗結(jié)果顯示，檢測系統(tǒng)大大提高了檢測效率和精度。

發(fā)表于：9/20/2019 3:19:00 AM

基于紅外地中基準的自旋穩(wěn)定衛(wèi)星姿態(tài)控制修正方法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對自旋穩(wěn)定衛(wèi)星采用紅外地中基準進行姿態(tài)控制時控制結(jié)果偏差較大的問題，首先對等傾角控制原理進行了說明，分析了太陽基準和紅外地中基準在姿態(tài)控制時的主要區(qū)別，并分析了紅外地中基準控制偏差較大的主要原因，提出了采用執(zhí)行角補償修正的方法。經(jīng)仿真驗證，通過執(zhí)行角修正,有效提高了控制精度。

發(fā)表于：9/19/2019 11:47:00 AM

電容式位移傳感器的非線性擬合比較[嵌入式技術(shù)][其他]

針對控制棒落棒時棒位指示傳感器的電容和位移關(guān)系，在水平位置下，在4種不同的工況下將控制棒數(shù)據(jù)進行標定，對標定得到的電容值取最大值和最小值的二分之一作為擬合值，分別采用三次樣條插值、最小二乘法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對數(shù)據(jù)進行擬合，然后使用4種工況下得到的原始數(shù)據(jù)進行插值觀察誤差并做殘差分析。MATLAB擬合結(jié)果表明，三次樣條插值具有良好的效果。

發(fā)表于：9/19/2019 11:32:00 AM

一種混合的單圖像去運動模糊方法[嵌入式技術(shù)][其他]

圖像的盲恢復一直是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的難點，對運動模糊圖像的復原進行研究，提出了一種混合的單圖像去運動模糊方法。首先估計PSF，然后利用PSF和原始模糊圖像評估潛像，并對邊緣恢復、模糊核估計和反卷積進行多次迭代，采用自適應非盲反卷積方法得到高質(zhì)量的去模糊圖像。最后，與維納濾波、露西-理查德森這兩種經(jīng)典算法的實驗效果進行比較。實驗結(jié)果表明，本算法保持細節(jié)的能力強，去模糊效果更好。

發(fā)表于：9/18/2019 1:24:00 PM

基于Laplacian算法的水下偏振圖像復原[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了解決船舶航行過程中水下圖像質(zhì)量退化的問題，開展了基于偏振成像的圖像對比度提高技術(shù)和圖像增強算法的研究。該技術(shù)中提出了基于偏振信息將不同角度的融合圖像分解為多尺度的金字塔圖像序列，通過高斯卷積和Laplacian Pyramid算法進行圖像融合，結(jié)合權(quán)重融合系數(shù)算法實現(xiàn)對偏振圖像的細節(jié)特征增強處理；并與小波變換圖像融合算法進行對比，可以得出該算法明顯改善了水下圖像的SNR值和SSIM值。實驗表明，該水下偏振系統(tǒng)在衰減系數(shù)為2.1的海水環(huán)境中，水下成像距離達到6 m，能清晰識別水中物體及其特征識別，且系統(tǒng)運行穩(wěn)定。

發(fā)表于：9/18/2019 5:46:00 AM

基于指紋量化的改進加權(quán)質(zhì)心定位算法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對室內(nèi)人員定位信號存在干擾大、定位精度低的問題，提出一種基于指紋量化的改進加權(quán)質(zhì)心定位算法。該算法在ZigBee通信環(huán)境下采集實際測量值建立指紋數(shù)據(jù)庫，在量化域內(nèi)根據(jù)未知節(jié)點接收到的RSSI值進行量化，獲得量化距離及量化RSSI值，將量化距離以及產(chǎn)生的量化誤差作為權(quán)值參數(shù)，進一步利用改進的交集三角形加權(quán)質(zhì)心算法對未知節(jié)點進行定位。實驗結(jié)果表明，該算法可以有效避免因信號衰減嚴重而造成的理論誤差問題，提高了定位精度。

發(fā)表于：9/17/2019 1:36:00 PM

基于YunSDR-Y450的BRNs網(wǎng)絡路由協(xié)議實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

阻繼網(wǎng)絡(Barrage Relay Networks，BRNs)是針對戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)提出的一種多跳自組織的新型網(wǎng)絡路由協(xié)議。該協(xié)議利用無線網(wǎng)絡的廣播特性實現(xiàn)路由與數(shù)據(jù)傳輸，具有低開銷、低時延和高魯棒性的特點，可適應復雜多變的網(wǎng)絡環(huán)境?；赮unSDR-Y450射頻通信硬件完成了路由協(xié)議開發(fā)與測試。該實現(xiàn)方案以時分多址技術(shù)與自主協(xié)同技術(shù)為前提，通過傳輸路由控制消息（請求與回復）完成受控攔截區(qū)域的建立。節(jié)點對路由控制消息中的關(guān)鍵值進行處理，再判定本地在受控攔截區(qū)域中的傳輸屬性，從而完成路由過程。消息在受控攔截區(qū)域中可以進行快速傳輸，其時延主要依賴物理傳輸速度。

發(fā)表于：9/17/2019 11:10:00 AM

旋轉(zhuǎn)環(huán)境下基于FPGA的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

為了滿足某大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備在監(jiān)測過程中實時性高精度多通道的采集需求，提出了一種基于FPGA的多通道振動信號采集檢測系統(tǒng)的設(shè)計方案。系統(tǒng)采用主/從式FPGA架構(gòu)，在強噪聲環(huán)境下實現(xiàn)了采樣頻率為100 kHz的128通道并行實時數(shù)據(jù)采集功能。然后通過設(shè)計一種參數(shù)可調(diào)的隨機共振信號檢測系統(tǒng)，提高了信號信噪比，增強了系統(tǒng)在旋轉(zhuǎn)環(huán)境下檢測的準確性。經(jīng)測試驗證，該系統(tǒng)具有良好的實時性、穩(wěn)定性和有效性。

發(fā)表于：9/16/2019 9:25:00 AM

基于SPCB的處理器直連低延時PCS的設(shè)計實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡][其他]

SERDES(串行解串)技術(shù)因其傳輸速率高、抗干擾能力強等優(yōu)點已成為主流的高速接口物理層規(guī)范。但由于上層PCS（物理編碼子層）需設(shè)置彈性緩沖、編解碼等功能，導致系統(tǒng)傳輸延時較高，無法直接應用于處理器直連等延遲敏感應用領(lǐng)域。介紹了一種基于同源相位補償緩沖(Synchronous Phase Compensation Buffer，SPCB)的PCS架構(gòu)的設(shè)計實現(xiàn)，可應用于延時敏感的SERDES接口傳輸系統(tǒng)。該架構(gòu)具有高吞吐率和超低延時的特點，通過定制的SPCB，單通道32 Gb/s時，發(fā)送與接收通路傳輸延時為10 ns左右，約為業(yè)界典型PCS方案的一半，達到Intel與AMD并行CPU直連接口（QPI和HT）的延時水平。該PCS架構(gòu)可通過28 nm/16 nm/7 nm工藝物理實現(xiàn)，已應用于多款國產(chǎn)處理器直連接口。

發(fā)表于：9/15/2019 5:35:00 PM