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降低FBMC-OQAM系統(tǒng)峰均比的重疊分段主動(dòng)星座擴(kuò)展算法[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

作為多載波系統(tǒng)，F(xiàn)BMC-OQAM系統(tǒng)存在峰均比（PAPR）較高的問(wèn)題，同時(shí)由于FBMC-OQAM信號(hào)的時(shí)域重疊特性，導(dǎo)致傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)中的方法并不能完全適用。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)主動(dòng)星座擴(kuò)展（ACE）方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種適用于FBMC-OQAM系統(tǒng)的重疊分段主動(dòng)星座擴(kuò)展（OS-ACE）方法。該算法先將重疊數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理，然后再降低每個(gè)數(shù)據(jù)塊的PAPR。理論分析和仿真結(jié)果證明，該算法能夠有效降低FBMC-OQAM系統(tǒng)峰均比，且不會(huì)影響誤碼率性能。

發(fā)表于：12/5/2017 12:00:00 PM

基于分布式多跳誤差估計(jì)目標(biāo)位置感知算法[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

為了提高定位系統(tǒng)在目標(biāo)定位上的精度，減少過(guò)多的硬件設(shè)施投入和能量成本，提出分布式多跳誤差估計(jì)的能量高效目標(biāo)位置感知算法（NFDV-Hop）。在定位精度上，DV-Hop算法采用每跳的平均距離來(lái)估計(jì)錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)之間的距離，導(dǎo)致估計(jì)距離與真實(shí)距離存在較大誤差，而NFDV-Hop算法使用錨節(jié)點(diǎn)的平均跳數(shù)的大小以及錨節(jié)點(diǎn)間的平均跳距離，求得未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)，并在得到坐標(biāo)估計(jì)值后引入位置比值來(lái)減少定位誤差。在能量?jī)?yōu)化上，DV-Hop算法需向節(jié)點(diǎn)多次廣播信息，而NFDV-Hop算法所采用的錨節(jié)點(diǎn)只需向其他節(jié)點(diǎn)廣播一次自身的位置坐標(biāo)信息，從而大大減少節(jié)點(diǎn)的能量消耗。仿真結(jié)果表明，相比基于最小二乘法的DV-Hop算法以及基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的DV-Hop算法，NFDV-Hop定位算法的定位精度分別提高了12.1%和9%。

發(fā)表于：12/5/2017 11:48:00 AM

路口設(shè)施中繼輔助車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)感染路由算法[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

隨著智能交通系統(tǒng)和智慧城市的發(fā)展，路旁設(shè)施的部署將越來(lái)越普遍，城市環(huán)境下的車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)路由算法可以利用路旁設(shè)施中繼輔助以提高算法的性能。為了解決感染路由算法在高負(fù)載場(chǎng)景下由于產(chǎn)生過(guò)多的消息副本而引起的路由性能劇烈下降問(wèn)題，設(shè)計(jì)了路口設(shè)施輔助車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)感染路由算法IRAER。算法根據(jù)道路特點(diǎn)，將車(chē)輛的鄰居節(jié)點(diǎn)劃分為不同的區(qū)域，且在每個(gè)區(qū)域中僅選擇一個(gè)候感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行感染，以降低消息副本數(shù)量，提高路由性能。另外，建立了隨機(jī)模型與感染路由算法產(chǎn)生的副本數(shù)量進(jìn)行了對(duì)比分析。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明，所提出路由算法大大降低了在高節(jié)點(diǎn)密度場(chǎng)景下的副本數(shù)量和投遞時(shí)延，提高了投遞成功率。

發(fā)表于：12/4/2017 11:38:00 AM

一種基于改進(jìn)K-means算法的網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)方法[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)尤其是實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度和分類(lèi)準(zhǔn)確率的要求，提出一種復(fù)雜度和準(zhǔn)確率的折中方案。通過(guò)基于密度的思想對(duì)K-means算法隨機(jī)選取初始聚類(lèi)中心這一關(guān)鍵缺陷進(jìn)行改進(jìn)，以及引入聚類(lèi)有效性判別準(zhǔn)則函數(shù)確定最終聚類(lèi)個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)算法的全面優(yōu)化，進(jìn)而提出基于改進(jìn)K-means算法的網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)方法，在兼顧K-means算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、分類(lèi)快速特點(diǎn)的同時(shí)，提高了分類(lèi)的準(zhǔn)確率。在公開(kāi)的權(quán)威網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，與普通K-means方法相比，該方法在網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)方面具有更高的分類(lèi)準(zhǔn)確率和更好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：12/4/2017 11:25:00 AM

一種基于超高頻RFID的無(wú)線無(wú)源壓力傳感器[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

電力設(shè)備在長(zhǎng)期運(yùn)行中，受環(huán)境影響，可能會(huì)發(fā)生失壓、形變現(xiàn)象。針對(duì)這種現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了一種基于UHF RFID的無(wú)線無(wú)源壓力傳感器，能夠在不接觸電力設(shè)備的情況下獲得設(shè)備的表面壓力信息?；赨HF RFID的壓力傳感器標(biāo)簽主要由阻抗自適應(yīng)RFID芯片、UHF 頻段RFID偶極子天線、金屬極板和支撐彈簧構(gòu)成。電力設(shè)備的形變會(huì)導(dǎo)致安裝在設(shè)備上的金屬極板與偶極子天線的相對(duì)位置變化，導(dǎo)致RFID天線的阻抗變化，RFID芯片內(nèi)部會(huì)通過(guò)自動(dòng)調(diào)節(jié)輸入阻抗電容以匹配RFID天線阻抗的變換。通過(guò)檢測(cè)RFID芯片內(nèi)部匹配阻抗的電容值，可以推出電力設(shè)備的形變情況，形成一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)線無(wú)源壓力傳感功能。

發(fā)表于：12/2/2017 1:53:00 PM

基于AAR模型的聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)中潛伏期反應(yīng)特征提取[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

針對(duì)聽(tīng)覺(jué)刺激誘發(fā)的腦干中潛伏期反應(yīng)（MLR）信號(hào)的非平穩(wěn)特性，采取計(jì)算其自適應(yīng)自回歸（AAR）模型系數(shù)的方法進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)不同注意狀態(tài)的分類(lèi)。首先對(duì)采集的MLR數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪預(yù)處理，然后結(jié)合相對(duì)誤差方差（REV）準(zhǔn)則分別進(jìn)行卡爾曼濾波和最小均方誤差自適應(yīng)算法估計(jì)其AAR模型參數(shù)。利用支持向量機(jī)對(duì)兩種估計(jì)方法的特征參數(shù)分別進(jìn)行分類(lèi)。最后根據(jù)最大互信息和分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較，最小均方誤差自適應(yīng)算法估計(jì)AAR模型系數(shù)的分類(lèi)正確率達(dá)到77.45%，最大互信息值為0.3011，其效果優(yōu)于卡爾曼濾波算法。

發(fā)表于：12/2/2017 1:41:00 PM

面向NPA的北斗系統(tǒng)PNT性能評(píng)估體系研究[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

依據(jù)當(dāng)前“5GEO+6IGSO+3MEO”星座配置下的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS），結(jié)合民航非精密進(jìn)近（NPA）的應(yīng)用需求，提出適合BDS定位、導(dǎo)航和授時(shí)（PNT）服務(wù)層的性能評(píng)估指標(biāo)體系及關(guān)系模型，給出BDS關(guān)鍵PNT性能指標(biāo)的評(píng)估方法。通過(guò)首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)BDS實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的整理分析，對(duì)精度、完好性、連續(xù)性以及可用性等PNT性能指標(biāo)進(jìn)行了定量評(píng)估。

發(fā)表于：12/1/2017 1:13:00 PM

基于粒子濾波的多信息融合室內(nèi)定位算法研究[模擬設(shè)計(jì)][汽車(chē)電子]

針對(duì)現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)精度低、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度高等問(wèn)題，提出一種基于粒子濾波的多信息融合室內(nèi)定位算法。在傳統(tǒng)的行人航跡推算（PDR）以及地磁匹配等室內(nèi)定位算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)粒子濾波動(dòng)態(tài)地糾正行人步長(zhǎng)和方向角，從而有效地減小了定位誤差。通過(guò)PDR算法獲得行人的步頻、步長(zhǎng)、方向等信息，由地磁匹配算法得到行人所在位置對(duì)應(yīng)的地磁值，最后利用粒子濾波對(duì)以上信息進(jìn)行融合處理從而得到粒子的權(quán)重，由粒子權(quán)重對(duì)步長(zhǎng)和方向角不斷地修正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地補(bǔ)償PDR的定位誤差，能夠獲得較高的定位精度。

發(fā)表于：12/1/2017 1:00:00 PM

數(shù)字式主動(dòng)聲納發(fā)射機(jī)的研究與設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)常規(guī)主動(dòng)聲納發(fā)射機(jī)的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了全數(shù)字式聲納發(fā)射機(jī)。信號(hào)發(fā)生器、波束形成、PWM產(chǎn)生、死區(qū)設(shè)置等模塊集中在FPGA中，改進(jìn)了D類(lèi)功率放大器的控制方式，減小了發(fā)射機(jī)的復(fù)雜度，提高了設(shè)備可靠性。FPGA利用數(shù)字延時(shí)線實(shí)現(xiàn)發(fā)射波束形成，延時(shí)后的采樣信號(hào)通過(guò)數(shù)字比較器生成PWM信號(hào)。設(shè)計(jì)死區(qū)時(shí)間控制電路，實(shí)現(xiàn)了死區(qū)時(shí)間的在線精確調(diào)整。實(shí)驗(yàn)室測(cè)試及湖上試驗(yàn)表明，全數(shù)字式主動(dòng)聲納發(fā)射機(jī)設(shè)計(jì)方案可行有效。

發(fā)表于：11/30/2017 3:33:00 PM

新型渦輪便攜式肺功能儀的研制與開(kāi)發(fā)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

為實(shí)現(xiàn)慢性阻塞性肺疾病(COPD)早期預(yù)防和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管理，設(shè)計(jì)了一款新型渦輪便攜式肺功能儀。該設(shè)備運(yùn)用渦輪流量計(jì)進(jìn)行測(cè)量，基于STM32對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，采用藍(lán)牙進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)對(duì)慢阻肺患者的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。在中日友好醫(yī)院，通過(guò)對(duì)408名患者進(jìn)行用力肺活量（FVC）、一秒用力呼氣量（FEV1）、峰值流速（PEF）等參數(shù)的測(cè)量，與標(biāo)準(zhǔn)肺功能儀進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，得出FVC、FEV1、FEV1/FVC的相關(guān)系數(shù)分別為0.99、0.99、0.97，呈顯著相關(guān)，具有很好的一致性；診斷氣流受限患者的敏感性和特異性都很高，分別為92.95%、94.80%。大量的數(shù)據(jù)分析表明，該設(shè)備適用于社區(qū)醫(yī)院、家庭進(jìn)行肺功能各參數(shù)的檢測(cè)。

發(fā)表于：11/30/2017 2:36:00 PM