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基于摩爾狀態(tài)機(jī)的LTE-R系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)制編碼方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

針對(duì)鐵路長(zhǎng)期演進(jìn)（LTE-R）通信系統(tǒng)，開展自適應(yīng)調(diào)制編碼（AMC）研究。通過(guò)引入摩爾狀態(tài)機(jī)（MSM）模型，提出一種AMC策略。根據(jù)LTE-R系統(tǒng)采用的調(diào)制和編碼方式（MCS），設(shè)計(jì)MSM的有限狀態(tài)集。針對(duì)不同調(diào)制方式，得到誤碼率（BER）與信噪比（SNR）的關(guān)系曲線。通過(guò)給定目標(biāo)BER，獲得不同調(diào)制方式對(duì)應(yīng)的SNR閾值。在這些閾值基礎(chǔ)上，通過(guò)加減一定的SNR常數(shù)，得到不同MCS對(duì)應(yīng)的SNR閾值。同時(shí)，為了減少M(fèi)CS在SNR閾值附近發(fā)生頻繁切換，對(duì)SNR閾值設(shè)置上下界，得到MSM的狀態(tài)轉(zhuǎn)換SNR閾值區(qū)間?；诘玫降腟NR閾值上下界，設(shè)計(jì)MSM，實(shí)現(xiàn)MCS的動(dòng)態(tài)調(diào)整。仿真結(jié)果顯示，所提出的AMC方法比傳統(tǒng)的基于分段函數(shù)的AMC方法具有更加穩(wěn)定的頻譜效率和吞吐量。此外，相比固定調(diào)制方式策略，提出的AMC方法具有更好的BER性能。

發(fā)表于：6/27/2018 1:35:00 PM

D2D網(wǎng)絡(luò)中基于博弈論的時(shí)隙分享合作策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了使D2D網(wǎng)絡(luò)中從屬于不同用戶的終端進(jìn)行合作通信，提出了一種基于博弈論的時(shí)隙分享合作策略。首先，使互為中繼的終端通過(guò)分享時(shí)隙的方式建立合作；其次，采用博弈論中的納什談判方法對(duì)終端時(shí)隙分享問(wèn)題進(jìn)行分析，并通過(guò)拉格朗日乘數(shù)法求得終端以多大時(shí)隙中繼彼此數(shù)據(jù)，解決了終端如何合作的問(wèn)題；最后，給出了終端合作的截止條件，解決了終端何時(shí)合作的問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與直傳方式相比，終端采用合作傳輸策略能夠有效地提升能量效率。

發(fā)表于：6/26/2018 1:15:00 PM

基于RNN的脈搏波血壓計(jì)的研究與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][醫(yī)療電子]

針對(duì)于傳統(tǒng)袖帶血壓計(jì)的不便捷性和不連續(xù)性，設(shè)計(jì)了一種便攜式的脈搏波血壓計(jì)。該血壓計(jì)通過(guò)光電傳感器采集指端的脈搏波信號(hào)；在微控制器中對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理及血壓的計(jì)算，其中通過(guò)訓(xùn)練優(yōu)化好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)計(jì)算血壓值；將預(yù)測(cè)出來(lái)的血壓值顯示到OLED顯示屏，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)連續(xù)血壓的監(jiān)測(cè)。經(jīng)測(cè)試，該便攜式脈搏波血壓計(jì)的血壓預(yù)測(cè)誤差在±5 mmHg之內(nèi)，符合國(guó)際血壓計(jì)測(cè)量的誤差范圍。所設(shè)計(jì)的便攜式基于RNN的脈搏波血壓計(jì)為智能穿戴健康監(jiān)護(hù)設(shè)備的開發(fā)和設(shè)計(jì)提供了較高的參考價(jià)值。

發(fā)表于：6/26/2018 12:59:00 PM

基于改進(jìn)的Bingham模型的圖像去噪算法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

磁流變阻尼器力學(xué)模型是磁流變阻尼器結(jié)構(gòu)控制的基礎(chǔ)。針對(duì)Bingham磁流變阻尼器力學(xué)模型，對(duì)剪切應(yīng)變率作分?jǐn)?shù)階微分處理，提出一種分?jǐn)?shù)階Bingham磁流變阻尼器力學(xué)模型，并將此模型引入到圖像去噪，推導(dǎo)出一種分?jǐn)?shù)階Bingham圖像去噪模型，且定義一種分?jǐn)?shù)階邊緣檢測(cè)算子和數(shù)值解法，最后用于合成圖像與Lena圖像去噪。MATLAB實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法既能保持圖像目標(biāo)邊緣，又能實(shí)現(xiàn)圖像去噪。

發(fā)表于：6/25/2018 1:32:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)的智能路牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

提出了一種基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的智能路牌識(shí)別系統(tǒng)。采用嵌入式的ARM9作為前端采集系統(tǒng)，在服務(wù)器上采用圖像處理算法先對(duì)前端采集的路牌圖像進(jìn)行文字區(qū)域的提取和分割，然后用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割的文字進(jìn)行識(shí)別，最后將識(shí)別信息以語(yǔ)音的形式反饋給使用者。使用前端硬件在高速公路上采集路牌圖像并在服務(wù)器的CAFFE框架上進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地將路牌信息以語(yǔ)音的方式播報(bào)給使用者。

發(fā)表于：6/25/2018 1:21:00 PM

一種高精度的GPS-RTK定位技術(shù)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)(Real Time Kinematic，RTK)定位技術(shù)通過(guò)數(shù)傳電臺(tái)在基準(zhǔn)站與流動(dòng)站之間傳輸差分?jǐn)?shù)據(jù)，這樣傳輸距離有限并且容易受到外界因素的干擾，從而影響定位精度。提出以S5PV210微處理器為核心，在Linux 嵌入式平臺(tái)下采用3G無(wú)線通信技術(shù)在流動(dòng)站與CORS中心建立數(shù)據(jù)鏈，實(shí)現(xiàn)了一種實(shí)用的RTK定位技術(shù)。介紹了終端機(jī)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理，闡述了硬件模塊和軟件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。該系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定、定位精度高、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。測(cè)試結(jié)果表明，該終端運(yùn)行穩(wěn)定并可以達(dá)到厘米級(jí)的定位精度。

發(fā)表于：6/22/2018 11:55:00 AM

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型卡爾曼濾波定位導(dǎo)航算法[測(cè)試測(cè)量][其他]

交互式多模型擴(kuò)展卡爾曼濾波（IMM-EKF）算法是解決機(jī)動(dòng)載體運(yùn)動(dòng)模型不確定的定位問(wèn)題的次優(yōu)算法，在載體做模型確定的運(yùn)動(dòng)時(shí)該方法仍得到次優(yōu)解且浪費(fèi)運(yùn)算資源。針對(duì)IMM-EKF算法的此類缺陷，采用離線訓(xùn)練的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)時(shí)判斷當(dāng)前運(yùn)動(dòng)模型分類，在運(yùn)動(dòng)模型確定的狀態(tài)下選擇對(duì)應(yīng)的單一模型進(jìn)行運(yùn)算，而在運(yùn)動(dòng)模型不確定的狀態(tài)下選擇IMM-EKF算法，既保證定位精度，又減少了不必要的運(yùn)算量。仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了相比于IMM-EKF算法，新算法在精度方面的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：6/22/2018 11:45:00 AM

基于故障字典法的交流充電樁故障檢測(cè)[測(cè)試測(cè)量][汽車電子]

為了檢測(cè)和診斷電動(dòng)汽車交流充電樁可能出現(xiàn)的故障，結(jié)合充電樁內(nèi)電氣元器件的特性，分析了交流充電樁的主要故障類型，通過(guò)提取交流充電樁內(nèi)主回路的相關(guān)電特征量，并運(yùn)用故障字典法對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè)。隨后建立實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬各類故障發(fā)生，驗(yàn)證故障字典法對(duì)于交流充電樁故障檢測(cè)的有效性。結(jié)果表明，故障字典法對(duì)于檢測(cè)交流充電樁內(nèi)可能發(fā)生的典型故障具有很好的診斷能力。

發(fā)表于：6/21/2018 1:28:00 PM

一種飛機(jī)機(jī)載數(shù)據(jù)中繼管理單元設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

在飛行試驗(yàn)中，飛機(jī)上采集的機(jī)載測(cè)試數(shù)據(jù)通過(guò)遙測(cè)鏈路傳輸?shù)降孛孢M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。需要對(duì)傳輸前的機(jī)載數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以滿足遙測(cè)發(fā)射的需求。采用軟件無(wú)線電技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種基于FPGA和嵌入式Linux的飛機(jī)機(jī)載測(cè)試數(shù)據(jù)中繼管理單元。詳細(xì)闡述了FPGA、硬件電路及嵌入式軟件等關(guān)鍵部分的設(shè)計(jì)。設(shè)備實(shí)現(xiàn)了對(duì)飛機(jī)機(jī)載采集數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)發(fā)和無(wú)線鏈路管理功能，經(jīng)實(shí)際試飛測(cè)試，滿足應(yīng)用需求。

發(fā)表于：6/21/2018 1:19:00 PM

基于異常值檢測(cè)的IC卡安全防御系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][信息安全]

針對(duì)社會(huì)上出現(xiàn)的IC卡盜刷問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于異常值檢測(cè)的IC卡安全防御系統(tǒng)。系統(tǒng)通過(guò)RFID終端采集IC卡物理層及應(yīng)用層信息，并將數(shù)據(jù)傳至云服務(wù)器；云服務(wù)器端采用基于集成學(xué)習(xí)的異常值檢測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；若IC卡異常，則通過(guò)手機(jī)APP及時(shí)提醒用戶。系統(tǒng)測(cè)試表明，磁場(chǎng)信號(hào)異常檢測(cè)子分類器與用戶習(xí)慣異常檢測(cè)子分類器的準(zhǔn)確率分別為0.95與0.63，表明系統(tǒng)能有效檢測(cè)IC卡的異常狀態(tài)，進(jìn)而識(shí)別偽卡。

發(fā)表于：6/20/2018 10:45:00 AM