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一種D2D通信中利用社交屬性進行分組轉(zhuǎn)發(fā)的策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

利用終端直連（D2D）技術(shù)進行分組轉(zhuǎn)發(fā)的策略雖然能夠提升蜂窩整體性能，但也同時存在安全性和有效性較差的問題，而社交屬性的加入將有助于這些問題的改善。因此，提出一種利用社交屬性的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)策略，加入社交屬性的同時利用中餐館（CRP）算法進行分組。仿真表明，該策略可以在考慮安全性的同時提升頻譜效率，減輕基站負(fù)載。

發(fā)表于：3/8/2018 9:33:00 AM

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含噪動態(tài)源分離算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

針對含噪聲且源信號數(shù)目動態(tài)變化條件下的混合信號分離問題進行了研究，提出了一種新型在線盲源分離算法，該算法包括兩部分：一是基于最小描述長度(MDL)的動態(tài)源數(shù)目估計算法，該算法能實時精確地估計出瞬時源數(shù)目；另一個是基于偏差去除的變步長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該算法采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在學(xué)習(xí)準(zhǔn)則中加入了相應(yīng)于噪聲的偏差去除項，并在此基礎(chǔ)上給出了變步長策略。仿真實驗表明，新型算法在含噪靜態(tài)源和動態(tài)源中都具有優(yōu)異的分離性能，并且優(yōu)于現(xiàn)存的針對動態(tài)源的盲源分離算法。

發(fā)表于：3/8/2018 9:10:00 AM

基于前導(dǎo)序列的PLC系統(tǒng)定時同步技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

電力線建設(shè)初期并沒有考慮通信的要求，其信道環(huán)境惡劣，子載波間的正交性就會遭到破壞，同時在接收端會出現(xiàn)符號定時偏差，引起符號間干擾，因此對OFDM符號的頻率偏差和符號偏差進行有效的估計和補償具有非常重要的意義。根據(jù)G3-PLC特有的幀結(jié)構(gòu)，利用其前導(dǎo)序列之間的相關(guān)性，采用兩重相關(guān)檢測方法對系統(tǒng)頻偏及符號偏差進行了有效的補償，最后通過Monte Carlo方法對其進行了仿真驗證。結(jié)果顯示，所采用的同步算法可以很好地對系統(tǒng)失步進行補償，并且算法實現(xiàn)簡單，信道適應(yīng)性強。

發(fā)表于：3/7/2018 3:39:00 PM

基于非加權(quán)圖的大型社會網(wǎng)絡(luò)檢測算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

社區(qū)檢測和劃分已經(jīng)成為大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)中一個非常關(guān)鍵的問題。然而，大多數(shù)現(xiàn)有的算法受限于計算成本，其適用性十分有限。為了提高社區(qū)劃分質(zhì)量和計算效率，提出了一種基于非加權(quán)圖的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)檢測算法。首先,算法采用兩個新的參數(shù)來度量社區(qū)并實現(xiàn)社區(qū)檢測，即聚類系數(shù)和共同的鄰居相似性，并通過理論分析和公式推導(dǎo)證明其有效性。最后采用真實社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進行了大量的模擬，實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的生成樹算法以及CBCD算法相比，提出的方法更加有效，且計算運行時間具有線性復(fù)雜度，適用于大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)檢測。

發(fā)表于：3/7/2018 2:53:00 PM

NB-IoT隨機接入過程的分析與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

隨機接入過程作為實現(xiàn)UE初始接入和上行同步的重要過程，在NB-IoT中，它在LTE系統(tǒng)的基礎(chǔ)上對其進行了相應(yīng)的簡化和修改。通過與LTE系統(tǒng)中的隨機接入過程進行對比，對NB-IoT中目前僅支持的基于競爭模式的隨機接入過程進行了深入的分析，并搭建了基于TTCN-3的一致性測試平臺，驗證了隨機接入過程與標(biāo)準(zhǔn)的一致性。

發(fā)表于：3/6/2018 1:50:00 PM

K-means指紋定位的優(yōu)化算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

K-means指紋定位可減少定位算法的計算量，提高定位的實時性已成為當(dāng)前定位算法的一個研究熱點。然而其聚類的隨機性卻給定位帶來極大的不穩(wěn)定性，對此提出使用兩步聚類算法進行優(yōu)化，根據(jù)AIC準(zhǔn)則自動得到最優(yōu)的聚類個數(shù)；針對最鄰近算法定位誤差大的情況，使用相關(guān)系數(shù)法確定相似度最高的子庫，再估計最終位置。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的算法不但改善了定位精度，也極大提高了定位的實時性與穩(wěn)定性。

發(fā)表于：3/6/2018 1:23:00 PM

W波段矩形波導(dǎo)濾波器的設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為研究濾波器參數(shù)與其傳輸性能之間的關(guān)系，設(shè)計了一款含交叉耦合結(jié)構(gòu)的W波段矩形波導(dǎo)帶通濾波器。交叉耦合結(jié)構(gòu)使濾波器的矩形系數(shù)減小25.7%，有效增強了帶外抑制。不同中心頻率的3款濾波器模型的仿真數(shù)據(jù)證明了濾波器腔體結(jié)構(gòu)參數(shù)與其中心頻率之間的比例效應(yīng)。使用電磁仿真軟件HFSS對濾波器的尺寸參數(shù)進行了掃描分析，結(jié)果顯示，中心頻率主要受腔體尺寸控制，耦合結(jié)構(gòu)參數(shù)主要影響濾波器的損耗性能，耦合膜片厚度主要調(diào)節(jié)帶寬?；谧贤夤饪坦に噷?0 GHz濾波器模型進行了加工與測試，測試結(jié)果與仿真結(jié)果基本吻合。

發(fā)表于：3/5/2018 11:54:00 AM

基于FPGA的3D圖像傳感器設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][物聯(lián)網(wǎng)]

針對現(xiàn)有3D拍攝設(shè)備體積龐大、價格昂貴等問題，利用FPGA高速并行處理能力與圖像傳感器，設(shè)計了微型嵌入式3D圖像傳感器。通過FPGA同步設(shè)置，采集雙CMOS圖像傳感器圖像數(shù)據(jù)，傳輸至SDRAM進行緩存并按行像素合并后，將左右立體對圖像儲存至SD卡中。為了對拍攝場景進行監(jiān)控，進一步研究了左右眼圖像按像素進行重配后在裸眼3D顯示屏上顯示的邏輯控制方法。系統(tǒng)通過仿真及實驗表明3D圖像傳感器的硬件邏輯方法是有效的。

發(fā)表于：3/5/2018 11:45:00 AM

主動噪聲控制平臺的FPGA實現(xiàn)[可編程邏輯][汽車電子]

基于FPGA搭建了針對汽車的主動噪聲控制平臺，此平臺可以正確實時地采集汽車的轉(zhuǎn)速、振動加速度以及噪聲，同時為相關(guān)的降噪算法實現(xiàn)提供了硬件平臺。與傳統(tǒng)的基于串行處理的采集系統(tǒng)相比，該平臺可以嚴(yán)格地保證多路信號的時間同步性，同時其可擴展性可以讓使用者方便地根據(jù)自己所需要的功能來增加通道數(shù)目，無需增加額外的處理器。FPGA的可編程性可以保證降噪算法的充分驗證與設(shè)計。整個平臺的搭建為主動降噪的繼續(xù)研究提供了有力的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：3/2/2018 1:47:00 PM

智能旋光檢測及遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

依據(jù)物理光學(xué)方法原理，設(shè)計了一款智能旋光檢測及遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)應(yīng)用單片機控制檢偏振片運動，用光敏傳感器件探測光強，可以準(zhǔn)確檢測出不同物質(zhì)的旋光特性。針對目前市場常見的蜂蜜摻假情況，應(yīng)用本系統(tǒng)進行了實際檢測，檢測結(jié)果可以判斷蜂蜜是否摻假及摻假類型。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一套基于Android和PHP的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)了對樣本檢測數(shù)據(jù)進行遠(yuǎn)程管理和實時監(jiān)控。

發(fā)表于：3/2/2018 1:22:00 PM