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粒子群優(yōu)化算法在無(wú)人分布式陣面的應(yīng)用

粒子群優(yōu)化算法在無(wú)人分布式陣面的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

機(jī)載雷達(dá)受限于載機(jī)平臺(tái),無(wú)法獲得更大口徑的陣面,而在無(wú)人機(jī)平臺(tái),可將雷達(dá)陣面化整為零,在有限陣元數(shù)條件下,采用稀布陣列可獲得更大口徑的陣面。然而稀布陣列造成方向圖柵瓣和副瓣的抬高,需對(duì)稀布陣列進(jìn)行優(yōu)化,消除柵瓣、降低副瓣后方能使用。稀布陣列方向圖優(yōu)化是一個(gè)離散優(yōu)化問(wèn)題,將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于無(wú)人分布式雷達(dá)的稀布陣列上,其算法原理簡(jiǎn)單,運(yùn)行速度快,可調(diào)參數(shù)少,以較少的陣元數(shù)獲得無(wú)柵瓣和低副瓣的方向圖,從而提升無(wú)人分布式陣面的性能。

發(fā)表于:9/14/2024 3:07:22 PM

一種機(jī)載詢問(wèn)機(jī)波束指向偏差修正算法

一種機(jī)載詢問(wèn)機(jī)波束指向偏差修正算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對(duì)在一次雷達(dá)方位牽引條件下使用的機(jī)載敵我識(shí)別詢問(wèn)機(jī),載機(jī)轉(zhuǎn)彎段存在波束指向偏差大的問(wèn)題,深入分析了誤差來(lái)源并對(duì)誤差影響程度進(jìn)行了仿真分析,指出載機(jī)轉(zhuǎn)彎時(shí),若按照雷達(dá)的指示方位設(shè)置敵我識(shí)別詢問(wèn)機(jī)波束指向,波束不能夠?qū)?zhǔn)目標(biāo)。提出了一種機(jī)載詢問(wèn)機(jī)的波束指向偏差修正算法,修正了敵我識(shí)別詢問(wèn)機(jī)波束指向并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明:所提出的修正算法能夠使敵我識(shí)別詢問(wèn)機(jī)在載機(jī)轉(zhuǎn)彎段維持高指向精度,促進(jìn)了機(jī)載敵我識(shí)別/二次雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)展。

發(fā)表于:9/14/2024 2:50:02 PM

基于多尺度顯著性檢測(cè)的SAR圖像海岸線檢測(cè)

基于多尺度顯著性檢測(cè)的SAR圖像海岸線檢測(cè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

SAR圖像岸線檢測(cè)是SAR近岸海洋目標(biāo)檢測(cè)的一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)。提出了一種基于多尺度顯著性檢測(cè)的SAR圖像海岸線檢測(cè)方法,用以檢測(cè)低對(duì)比度SAR圖像的海岸線。首先將SAR圖像依據(jù)尺度系數(shù)進(jìn)行多尺度變換,然后對(duì)于每種尺度圖像進(jìn)行譜殘差法顯著性檢測(cè),得到一系列顯著性子圖;而后應(yīng)用NSCT變換融合各顯著子圖得到最終顯著圖,將顯著圖代入到活動(dòng)輪廓模型中進(jìn)行檢測(cè),得到檢測(cè)結(jié)果。SAR圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法相比于傳統(tǒng)方法,提升了對(duì)于低對(duì)比度圖像的適應(yīng)性,增強(qiáng)了抗噪性能。

發(fā)表于:9/14/2024 2:35:03 PM

一種用于DOA估計(jì)的高精度同步多天線系統(tǒng)設(shè)計(jì)

一種用于DOA估計(jì)的高精度同步多天線系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)(DOA)是確定信源或目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一,廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信和導(dǎo)航等領(lǐng)域。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于FPGA和多片AD9361的用于DOA估計(jì)的高精度同步多天線系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用校準(zhǔn)源反饋到各接收通道的硬件設(shè)計(jì),結(jié)合FFT精確估計(jì)相位差,并利用迭代優(yōu)化校準(zhǔn)方式進(jìn)行補(bǔ)償,從而實(shí)現(xiàn)高精度同步。該系統(tǒng)具有高精度、高穩(wěn)定、小型輕便的優(yōu)勢(shì)。經(jīng)測(cè)試,該系統(tǒng)在100 MHz至1.25 GHz頻帶內(nèi)能夠快速收斂到±0.2°多通道相位誤差,并能夠在99.74%時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定在該區(qū)間。相比于共用外部本振的同步方式,該設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化本振系統(tǒng)設(shè)計(jì),相位誤差從±5°減小到±0.2°,且具有易實(shí)現(xiàn)、易拓展、實(shí)時(shí)性的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于:9/14/2024 2:19:00 PM

基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預(yù)測(cè)模型及環(huán)境因子影響研究

基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預(yù)測(cè)模型及環(huán)境因子影響研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

樹(shù)木液流受生理活動(dòng)和多重環(huán)境因子的共同作用,表現(xiàn)為非線性和隨機(jī)性特征,為預(yù)測(cè)模型的精確度帶來(lái)挑戰(zhàn)。對(duì)此,結(jié)合CNN卷積層、BiLSTM雙向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)分別對(duì)樹(shù)干液流序列的局部特征、長(zhǎng)期依賴和關(guān)鍵信息進(jìn)行提取,并根據(jù)自測(cè)銀杏液流數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹(shù)干液流預(yù)測(cè)模型。該模型的R2、MSE和MAE分別為0.977 3、0.002 9和0.013 4,相較于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外,還利用特征工程對(duì)環(huán)境因子的重要性進(jìn)行排名,分析銀杏樹(shù)干液流在生長(zhǎng)季初期對(duì)環(huán)境因子的響應(yīng)規(guī)律,對(duì)銀杏生長(zhǎng)季初期的灌溉和養(yǎng)護(hù)提供理論依據(jù)。

發(fā)表于:9/14/2024 2:05:21 PM

非均勻光照下銅板表面缺陷圖像增強(qiáng)

非均勻光照下銅板表面缺陷圖像增強(qiáng)[EDA與制造][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)銅板表面缺陷圖像容易受到非均勻光照影響,出現(xiàn)反光和亮度失真,導(dǎo)致圖像難以運(yùn)用到檢測(cè)中的問(wèn)題,提出了一種非均勻光照?qǐng)鼍跋裸~板表面缺陷圖像的增強(qiáng)方法。首先提取圖像中的光照分量,然后將光照分量進(jìn)行分塊,根據(jù)不同塊的亮度進(jìn)行優(yōu)化,并在分塊的基礎(chǔ)上進(jìn)行自適應(yīng)伽馬變換,調(diào)整圖像中的整體亮度。然后,使用Top-Hat變換加強(qiáng)圖像中的缺陷區(qū)域,最后將Top-Hat變換前后的圖像進(jìn)行融合,得到最終的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在擦傷、劃痕、孔洞這三類缺陷中,增強(qiáng)后的圖像信息熵分別提升了10.51%、5.29%、2.89%,與其他圖像增強(qiáng)算法相比,所提算法能夠有效抑制銅板表面缺陷的反光,提升圖像的質(zhì)量并增強(qiáng)圖像中的缺陷區(qū)域。

發(fā)表于:9/14/2024 1:50:20 PM

無(wú)人機(jī)城市三維航跡規(guī)劃可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

無(wú)人機(jī)城市三維航跡規(guī)劃可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

隨著無(wú)人機(jī)在城市場(chǎng)景下的廣泛應(yīng)用,針對(duì)傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法在多個(gè)約束條件下進(jìn)行無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃時(shí)無(wú)法兼顧多種風(fēng)險(xiǎn)、容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,基于真實(shí)城市建筑物數(shù)據(jù),考慮地理圍欄限制、人流密集程度和社會(huì)屬性等因素,構(gòu)建城市場(chǎng)景無(wú)人機(jī)運(yùn)行環(huán)境并建立真實(shí)三維環(huán)境模型,設(shè)計(jì)了基于城市場(chǎng)景的無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃可視化平臺(tái)。該平臺(tái)構(gòu)建了真實(shí)環(huán)境下城市空域網(wǎng)格,并對(duì)網(wǎng)格飛行適宜度進(jìn)行了量化分析,并基于該數(shù)值,采用了改進(jìn)的Lazy Theta*算法對(duì)無(wú)人機(jī)航跡進(jìn)行規(guī)劃。通過(guò)可視化平臺(tái)的實(shí)際運(yùn)行,提供航跡規(guī)劃的三維展示,更好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,是一種無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃三維可視化仿真驗(yàn)證的手段。

發(fā)表于:9/14/2024 1:37:20 PM

基于SiP技術(shù)多核處理器微系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于SiP技術(shù)多核處理器微系統(tǒng)設(shè)計(jì)[EDA與制造][通信網(wǎng)絡(luò)]

系統(tǒng)級(jí)封裝SiP(System in a Package)已成為后摩爾時(shí)代延續(xù)摩爾定律的主要技術(shù)路線,電子裝備小型化和多功能化的推動(dòng),使其在領(lǐng)域具有廣闊前景。描述了一種基于 SiP 技術(shù)小型化多核信號(hào)處理的實(shí)現(xiàn)方案,詳細(xì)講述了芯片級(jí)設(shè)計(jì)及封裝的具體方法和思路,提出了一種基于 SiP 技術(shù)的多核處理器微系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于:9/14/2024 1:25:00 PM

基于MCU的低功耗I2C總線控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于MCU的低功耗I2C總線控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為加強(qiáng)I2C(Inter-Integrated Circuit)總線控制器的IP(Intellectual Property)復(fù)用性和IP應(yīng)用廣泛性,設(shè)計(jì)了一種低功耗I2C總線控制器。該總線控制器集成于MCU(Microcontroller Unit)系統(tǒng)中,不僅能夠滿足I2C總線協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)通信,而且能夠喚醒處于低功耗模式的系統(tǒng),使芯片恢復(fù)正常工作。對(duì)采用的低功耗技術(shù)、I2C的通信功能和低功耗功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了介紹。對(duì)設(shè)計(jì)的I2C總線控制器進(jìn)行了系統(tǒng)仿真,分析表明該設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了I2C總線協(xié)議的通信,并能夠喚醒低功耗系統(tǒng),滿足設(shè)計(jì)預(yù)期。

發(fā)表于:9/14/2024 1:14:05 PM

基于加法樹(shù)壓縮和乘數(shù)編碼優(yōu)化的乘法器設(shè)計(jì)

基于加法樹(shù)壓縮和乘數(shù)編碼優(yōu)化的乘法器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

定點(diǎn)乘法器是現(xiàn)代信號(hào)處理常用的運(yùn)算單元之一,其整體性能直接決定了系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)力。為了乘法器的計(jì)算效率,設(shè)計(jì)了一種新型高能效有符號(hào)數(shù)乘法器,使用基4-Booth編碼,減少了一半的部分積;另外使用直接求相反數(shù)的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的取反加一求相反數(shù)的方法,使得部分積陣列比特?cái)?shù)減少且形狀規(guī)整,易于壓縮。提出的3-2壓縮器和半加器相混合的新型樹(shù)型壓縮結(jié)構(gòu)硬件資源開(kāi)銷優(yōu)化明顯,對(duì)比現(xiàn)有的乘法器異或門數(shù)量下降了14%,二選一選擇器數(shù)量下降了31%,總面積減少了50%,計(jì)算效率大大提高。

發(fā)表于:9/14/2024 1:02:56 PM

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