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設(shè)計(jì)應(yīng)用

基于SoPC的双频激光回馈位移测量系统设计

基于SoPC的双频激光回馈位移测量系统设计[测试测量][工业自动化]

介绍了一种基于SoPC的双频激光回馈位移测量系统的实现方法。该系统利用双频激光回馈理论和数字细分电路，对两路正交的光回馈信号采用五细分和四细分电路相结合进行细分处理，解决了单偏振光测量位移分辨率不高的问题。实验证明了本系统的可行性,精度达到了0.791 nm，是一种应用很好的位移测量系统。

發(fā)表于：2018/9/12 下午4:27:52

基于Handel-C的软硬件协同验证方法

基于Handel-C的软硬件协同验证方法[电源技术][工业自动化]

针对数字集成电路中传统IP验证方法效率不高的问题，提出了一种新的IP验证方法。该方法以OpenGL-ES中坐标变换算法为例，利用Handel-C对其进行建模并用FPGA实现。最后与软件测试平台进行了协同验证。验证结果表明，对复杂的验证模块而言，该方法和传统的Modelsim仿真对比，在速度上具有明显的优势。

發(fā)表于：2018/9/12 下午4:24:28

限定空间无线传感器节点电路低功耗的优化

限定空间无线传感器节点电路低功耗的优化[通信与网络][通信网络]

限定空间无线传感器节点的低功耗分析一直存在成本高、精度低的缺点。在对比总结了传统低功耗电路的原理及特点的基础上，指出了其优缺点。通过具体实验电路加入负反馈，得到了相应的数据并进行对比，得出了较低功率消耗的结论。同时，结合目前的发展情况给出了相应的改进措施。通过对硬、软件结构的剖析，给出了仿真结果，证明此方案具有广阔的发展应用前景。

發(fā)表于：2018/9/12 下午4:20:45

基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法*

基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法*[通信与网络][信息安全]

针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感，易陷入局部最优解的不足，将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合，提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化，同时引入环形拓扑结构邻域，提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验，结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性。

發(fā)表于：2018/9/11 下午4:08:00

Landsat 8 OLI多光谱与全色影像融合算法的比较*

Landsat 8 OLI多光谱与全色影像融合算法的比较*[通信与网络][其他]

以Landsat8 OLI卫星遥感影像为数据源，以大伙房水库为研究区，采用Brovery融合法、NNDiffuse Pan Sharpening融合法和Gram-Schmidt融合法对比研究了多光谱和全色数据的融合问题。经过定性和定量分析发现，Gram-Schmidt融合法和NN融合法拥有更丰富的光谱信息，且光谱保真度最优的是Gram-Schmidt融合法。针对Gram-Schmidt融合法，选取了水体边界线处的影像像元进行光谱分析，研究结果发现，融合后的水体边界线呈现得更为清晰，有助于细化水体提取边界。

發(fā)表于：2018/9/11 下午4:08:00

基于混沌扰动PSO算法的云计算任务调度

基于混沌扰动PSO算法的云计算任务调度[通信与网络][信息安全]

粒子群优化（PSO）算法在云计算环境下任务调度方面应用十分广泛。针对算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷，从基本概念入手，在算法中加入改进的动态惯性权重和外部扰动策略，改善PSO算法的局部寻优能力，提高算法迭代后期收敛速度和搜索的精度，最后利用Cloudsim进行实验，将新算法与其他算法任务执行总的迭代次数的结果进行对比，新算法克服了粒子群算法的缺点，能够有效地平衡全局和局部搜索能力，任务的完成时间相对较少。

發(fā)表于：2018/9/11 下午3:29:00

基于SECaaS模式的网络安全监管服务化研究

基于SECaaS模式的网络安全监管服务化研究[通信与网络][信息安全]

重要行业的网络和信息系统一直是敌对分子试图破坏和窃取信息的主要目标。行业各级主管部门也纷纷加强了网络安全建设，将建立自上而下的网络安全监管体系作为重要支撑手段来落实网络安全管理。目前行业网络安全监管在落地性、同步性和层次性等方面还存在问题。究其根源在于人才缺乏导致的安全能力分布不均衡。通过论述采用SECaaS模式实现网络安全监管服务化，将网络安全问题的验证、分析和解决方案设计等能力要求高的工作在云端解决，以弥补下级单位人才不足的缺陷，从而实现对整个行业网络安全短板的补足，全面提升行业网络安全的整体水平。

發(fā)表于：2018/9/11 下午2:58:00

智能汽车系统模糊方向控制的分析

智能汽车系统模糊方向控制的分析[通信与网络][汽车电子]

在5G技术的背景下,对当前智能汽车自动驾驶的方向控制领域进行研究。现有智能车识别算法大多都依赖于中线误差以控制智能汽车行驶，一旦应对无中线或者中线难以获取的道路就束手无策。针对该现状，对智能汽车随动系统进行了鲁棒性分析，在此基础上提出了具体的模糊方向控制策略，并通过实验验证了该策略的优势。对智能汽车系统的分析、解决策略和实验有利于对智能汽车系统进行改进。

發(fā)表于：2018/9/11 上午9:58:00

基于物联网系统的NOMA与SWIFT结合的研究

基于物联网系统的NOMA与SWIFT结合的研究[通信与网络][通信网络]

提出一种支持物联网（IoT）应用的基于mmWave的无线异构系统中应用非正交多路访问（NOMA）的中继方案。该方案利用了低功率中继部署的特殊性，结合IoT设备的能量收集功能，推断中继协助下的用户性能表现。在中继或IoT设备的协助下，下行NOMA传输由两个阶段组成：(1)基站（BS）通过应用NOMA同时向用户设备（UE）和所选择的中继发送复合信号；(2)BS发送另一个消息给UE 1，同时向UE 2发送解码的消息。仿真结果表明，所设计的方案可行、有效。

發(fā)表于：2018/9/11 上午9:40:00

基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法

基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法[通信与网络][信息安全]

半监督学习是一种重要的机器学习方法，能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域，有标记样本少、形式灵活多变、易混淆，基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状，提出一种基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法，先使用卡方检验和深度学习方法获取样本的文本向量，然后分别使用单分类和增量学习方式训练，提高分类性能。使用github公开数据集进行训练和测试，实验结果验证该方法能够有效改善webshell检测的漏报率和误报率。

發(fā)表于：2018/9/10 下午5:21:00