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塔頂放大器中嵌入式控制單元的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

塔頂放大器中嵌入式控制單元的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了遵循AISG2.0協(xié)議的塔頂放大器(TMA)嵌入式控制單元的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)方法。給出了OOK電路、信號(hào)采集電路以及電源模塊的硬件設(shè)計(jì)思路,該硬件設(shè)計(jì)符合AISG2.0協(xié)議在防雷、浪涌、OOK性能參數(shù)等方面的要求。軟件部分闡述了AISG協(xié)議棧的設(shè)計(jì)、故障檢測(cè)以及波特率自適應(yīng)功能的實(shí)現(xiàn)。經(jīng)測(cè)試證明,本系統(tǒng)的電氣性能和軟件性能均滿足AISG2.0協(xié)議的要求。

發(fā)表于:8/30/2018 3:36:00 PM

基于FAHP和攻擊樹的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

基于FAHP和攻擊樹的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[嵌入式技術(shù)][信息安全]

為進(jìn)一步提高信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可用性,降低主觀因素的影響,以模糊層次分析法和攻擊樹模型為基礎(chǔ),對(duì)信息系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。首先,采用攻擊樹模型描述系統(tǒng)可能遭受的攻擊;其次,假定各葉節(jié)點(diǎn)具有不同的安全屬性,采用模糊層次分析法求解各安全屬性的權(quán)值,為降低專家評(píng)分的主觀因素影響,假定各屬性得分為區(qū)間變量,建立基于區(qū)間變量的屬性概率發(fā)生模型。最后,采用實(shí)例進(jìn)行分析驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法不僅進(jìn)一步降低了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)主觀因素的影響,且思路清晰,方法簡(jiǎn)單,具有較強(qiáng)的通用性和工程應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于:8/30/2018 1:51:00 PM

基于隊(duì)列穩(wěn)定性的聯(lián)合資源優(yōu)化算法

基于隊(duì)列穩(wěn)定性的聯(lián)合資源優(yōu)化算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了解決無線虛擬化網(wǎng)絡(luò)中的多種資源動(dòng)態(tài)分配問題,保證系統(tǒng)隊(duì)列穩(wěn)定性的前提下提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率,提出一種基于隊(duì)列穩(wěn)定性的聯(lián)合資源優(yōu)化算法。首先,該算法考慮了每個(gè)虛擬運(yùn)營(yíng)商的緩存資源限制,對(duì)不同的虛擬運(yùn)營(yíng)商采取不同的定價(jià)機(jī)制,將多種虛擬資源分配作為一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化問題,以最大化虛擬運(yùn)營(yíng)商收益為目標(biāo)建立效用函數(shù)。然后,運(yùn)用Lyapunov隨機(jī)優(yōu)化方法,根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)用戶的數(shù)據(jù)積壓量設(shè)計(jì)了一種分布式調(diào)度算法,對(duì)虛擬網(wǎng)絡(luò)收益的最優(yōu)性與系統(tǒng)隊(duì)列的穩(wěn)定性進(jìn)行權(quán)衡控制。最后,利用Lagrange理論對(duì)模型進(jìn)行迭代求解。仿真結(jié)果表明,所提優(yōu)化方案能夠保證系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下提高虛擬網(wǎng)絡(luò)總收益。

發(fā)表于:8/30/2018 1:40:00 PM

一種飛機(jī)TCAS電子系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

一種飛機(jī)TCAS電子系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

過對(duì)TCAS系統(tǒng)的常見故障的分析,采用工控機(jī)和凌華PCI-9812采集卡,使用防脈沖干擾濾波算法、離散傅里葉變換、特征提取、基于統(tǒng)計(jì)的貝葉斯決策方法和面向?qū)ο蟮臎Q策樹等,采用模塊化設(shè)計(jì)方法,可在排故同時(shí)檢測(cè)飛機(jī)存在的隱患,實(shí)現(xiàn)了以工業(yè)控制機(jī)為主機(jī)的TCAS電子系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明,該設(shè)計(jì)具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性和維護(hù)性。

發(fā)表于:8/30/2018 1:33:39 PM

基于遺傳算法的云小波尋優(yōu)

基于遺傳算法的云小波尋優(yōu)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)定性概念與定量表示之間不確定性轉(zhuǎn)化的模糊性和隨機(jī)性問題,并為避免小波網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小、過擬合現(xiàn)象,將云模型、遺傳算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,不但解決了定性定量之間的完好轉(zhuǎn)換,而且通過遺傳算法的全局優(yōu)化搜索得到了網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這種新方法對(duì)于空氣增壓機(jī)故障診斷的有效性。

發(fā)表于:8/29/2018 2:39:13 PM

一種在LTE-Advanced載波聚合下降低CM的方法

一種在LTE-Advanced載波聚合下降低CM的方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

3GPP LTE采用OFDMA作為物理層多址接入技術(shù)。而峰值引起的功率回退是OFDM技術(shù)的主要問題,因此在LTE中,采用CM(立方度量)來度量功率回退。LTE-Advanced中為了提升峰值速率引入了載波聚合技術(shù),多個(gè)成員載波的引入可能會(huì)帶來CM的提升。主要介紹一種載波聚合下降低由于重復(fù)導(dǎo)頻引起的CM過高的方法。該方法不僅能夠在多個(gè)成員載波情況下有效地降低CM,并且可以將復(fù)雜度和處理時(shí)延控制在較小范圍內(nèi)。

發(fā)表于:8/29/2018 2:36:31 PM

一種多區(qū)協(xié)同的區(qū)間干擾抑制方法

一種多區(qū)協(xié)同的區(qū)間干擾抑制方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在LTE-Advanced系統(tǒng)中,小區(qū)頻率復(fù)用因子為1,從而區(qū)間干擾會(huì)嚴(yán)重影響小區(qū)邊緣用戶接收性能。為減少數(shù)據(jù)交換量,提出一種基于用戶劃分的干擾抑制方法。首先根據(jù)用戶接收功率估計(jì),判斷相鄰小區(qū)內(nèi)是否存在邊緣用戶,存在時(shí),通過多區(qū)協(xié)同實(shí)現(xiàn)對(duì)該邊緣用戶的干擾抑制,而不存在時(shí),則采取單小區(qū)多用戶干擾抑制方法,與傳統(tǒng)方法相比,該方法無需所有相鄰小區(qū)用戶的信道狀態(tài)信息,從而大大減少了在基站間的數(shù)據(jù)交換量。文章介紹了該方法實(shí)現(xiàn)步驟,分析了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,并通過對(duì)用戶誤碼率仿真證明了算法性能。

發(fā)表于:8/29/2018 2:31:02 PM

基于低截獲率的CDL信息傳輸方案

基于低截獲率的CDL信息傳輸方案[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為實(shí)現(xiàn)通用數(shù)據(jù)鏈低截獲率的信息傳輸目標(biāo),在分析比較了三種混沌擴(kuò)頻序列映射的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合信道編碼和混沌擴(kuò)頻序列的通用數(shù)據(jù)鏈低截獲率方案。信道編碼部分,使用邊逐步增加算法生成校驗(yàn)矩陣,采用近似下三角算法完成了QC-LDPC的編碼;擴(kuò)頻序列部分,完成了三種混沌擴(kuò)頻序列的理論分析,仿真比較了Bernoulli、改進(jìn)型Logistic、Tent三種映射的混沌擴(kuò)頻序列性能;最后仿真驗(yàn)證了方案的正確性。

發(fā)表于:8/29/2018 2:24:00 PM

基于新型無功和諧波電流檢測(cè)方法的APF仿真研究

基于新型無功和諧波電流檢測(cè)方法的APF仿真研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

結(jié)合基于瞬時(shí)無功功率理論的ip-iq檢測(cè)方法和基于傳統(tǒng)功率理論的閉環(huán)自適應(yīng)檢測(cè)方法兩者的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)一種新的檢測(cè)方法,該方法具有較好的魯棒性和動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度。同時(shí)由于逆變器采用三橋臂電容中點(diǎn)式結(jié)構(gòu),對(duì)其直流側(cè)電壓的穩(wěn)定和上下電容的均壓控制作了分析,與無功和諧波電流檢測(cè)結(jié)合起來形成了雙閉環(huán)結(jié)構(gòu),進(jìn)一步增強(qiáng)補(bǔ)償效果,然后對(duì)指令電流的合成和其跟蹤控制作了簡(jiǎn)要闡述。最后利用Matlab/Simulink對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

發(fā)表于:8/29/2018 2:18:00 PM

協(xié)作資源分配的無人駕駛車載網(wǎng)鏈路調(diào)度算法

協(xié)作資源分配的無人駕駛車載網(wǎng)鏈路調(diào)度算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

為了提高無人駕駛車輛自組織網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸速率,提升無人駕駛車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,提出了一種協(xié)作資源分配的無人駕駛車載網(wǎng)鏈路調(diào)度算法。該算法首先構(gòu)建了基于2-H的協(xié)作通信系統(tǒng),采用價(jià)值函數(shù)來描述鏈路速率與所分配資源單元之間的關(guān)系,進(jìn)一步提出無人駕駛車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的最大吞吐量方程。接著,為了對(duì)通信資源進(jìn)行合理分配,基于多選擇性背包問題,對(duì)鏈路速率進(jìn)行了調(diào)度,并采用窮舉搜索法求解無人駕駛車輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量的最佳值。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該算法相比基于分散感知和聚類的車輛網(wǎng)絡(luò)以及基于信道傳輸模型優(yōu)化的車輛網(wǎng)絡(luò),在鏈路速率上分別提升了8.7%和7.4%,網(wǎng)絡(luò)總吞吐量分別提升了10.6%和12.8%,能夠更好地滿足無人駕駛車輛網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率要求。

發(fā)表于:8/29/2018 1:22:00 PM

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