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設(shè)計應(yīng)用

密集WiFi網(wǎng)絡(luò)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)分配矢量優(yōu)化與性能分析

密集WiFi網(wǎng)絡(luò)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)分配矢量優(yōu)化與性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

IEEE 802.11協(xié)議利用RTS/CTS幀交換來設(shè)置設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)分配矢量(NAV)?，F(xiàn)有NAV方案未考慮密集部署場景，可能存在誤清除的情況。提出一種簡便可行的可計數(shù)NAV（C-NAV）設(shè)置方案，通過統(tǒng)計NAV設(shè)置信息的個數(shù)并進(jìn)行實時更新以防止誤清除，從而更有效地利用傳輸機會。對所提C-NAV方案進(jìn)行了理論分析和仿真驗證，證明在密集部署WiFi場景中，該方案能有效避免現(xiàn)有設(shè)置方案NAV時長浪費和錯誤清除等問題，提升網(wǎng)絡(luò)的整體吞吐量。

發(fā)表于：10/17/2017 11:42:00 AM

基于參考信號接收功率預(yù)測和負(fù)載的切換算法

基于參考信號接收功率預(yù)測和負(fù)載的切換算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶更容易發(fā)生頻繁切換的問題，提出了一種基于參考信號接收功率(Reference Signal Received Power，RSRP)預(yù)測和負(fù)載的自適應(yīng)切換算法，它不僅從用戶的角度考慮了RSRP，而且從網(wǎng)絡(luò)的角度考慮了基站的負(fù)載，同時還針對切換過程中用戶的移動性和信道的時變性對RSRP產(chǎn)生的影響，對RSRP進(jìn)行預(yù)測，從而使用戶切換到更加合適的目標(biāo)基站。仿真結(jié)果表明，相比于當(dāng)前的切換算法，所提的切換算法能夠獲得更低的中斷概率和乒乓切換率以及更高的吞吐量。

發(fā)表于：10/16/2017 11:38:00 AM

基于跨平臺的實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計

基于跨平臺的實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

設(shè)計實現(xiàn)了一款實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，是SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）的數(shù)據(jù)核心。在基于國產(chǎn)軟硬件平臺的基礎(chǔ)上，采用跨平臺的架構(gòu)設(shè)計，介紹了實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的功能及設(shè)計實現(xiàn)。該實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用在共享內(nèi)存中創(chuàng)建多個隊列的方式存放輸入和輸出的數(shù)據(jù)，既方便多個進(jìn)程同時存取數(shù)據(jù)，又保證了數(shù)據(jù)處理的實時性。

發(fā)表于：10/16/2017 11:30:00 AM

對消處理技術(shù)在寬帶頻譜感知中的應(yīng)用研究

對消處理技術(shù)在寬帶頻譜感知中的應(yīng)用研究[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

在高斯噪聲背景假設(shè)條件下，能量檢測的頻譜感知性能最優(yōu)且易于工程實現(xiàn)，但在非高斯噪聲背景下，其感知性能大大下降甚至無效。針對這一問題，利用對消處理方法來提高能量檢測在非高斯噪聲下的頻譜感知性能，通過將檢測統(tǒng)計量與先驗背景噪聲進(jìn)行對消預(yù)處理，在降低噪聲非高斯度的同時提高了統(tǒng)計量的信噪比，從而提高了檢測概率，并進(jìn)一步提高了寬帶頻譜感知性能。利用USRP、GNURADIO和MATLAB設(shè)計并實現(xiàn)了頻譜感知平臺，同時驗證了該算法的可行性。

發(fā)表于：10/13/2017 10:52:00 AM

熱電堆型總輻射傳感器設(shè)計與溫漂誤差修正

熱電堆型總輻射傳感器設(shè)計與溫漂誤差修正[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

總輻射是氣象探測、太陽能資源利用等領(lǐng)域中的一種重要測量參數(shù)。針對環(huán)境溫度會影響總輻射測量準(zhǔn)確度的問題，提出了一種基于熱電效應(yīng)的總輻射傳感器設(shè)計，利用計算流體動力學(xué)方法對該傳感器探頭進(jìn)行了流-固耦合傳熱分析。設(shè)計了一種高精度溫度測量電路，搭建了測試平臺，對-20 ℃~40 ℃范圍的傳感器溫度特性進(jìn)行了測試，并提出了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法消除環(huán)境溫度引起的總輻射測量誤差的方法。實驗結(jié)果表明，該熱電堆型總輻射傳感器的讀數(shù)精度可達(dá)2.79%，在氣象探測、光伏電站等領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用潛力。

發(fā)表于：10/13/2017 10:43:00 AM

基于改進(jìn)EKF算法的鋰電池SOC預(yù)估研究

基于改進(jìn)EKF算法的鋰電池SOC預(yù)估研究[電源技術(shù)][汽車電子]

電池荷電狀態(tài)（SOC）是描述電池性能的重要指標(biāo)之一。針對磷酸鐵鋰電池（LiFePQ4）的特性，選用了能夠較真實地反應(yīng)電池內(nèi)部狀態(tài)的PNGV電路模型，提出了改進(jìn)模型的方法。采用擴展卡爾曼濾波算法（EKF），說明了擴展卡爾曼濾波估算荷電狀態(tài)的原理并將內(nèi)阻R0看作狀態(tài)變量進(jìn)行同時預(yù)估更新，改進(jìn)形成新的卡爾曼濾波算法。在仿真時對充電電流加入了噪聲模擬實測數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，該方法能夠適應(yīng)電池特性的動態(tài)變化，保證較高的SOC估算精度，減小誤差，提高實用性。

發(fā)表于：10/12/2017 10:46:00 AM

動爆環(huán)境下的多增益沖擊波存儲測試系統(tǒng)設(shè)計

動爆環(huán)境下的多增益沖擊波存儲測試系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][航空航天]

彈藥動爆威力測試中，測點處沖擊波壓力值動態(tài)范圍大，固定單一的增益可能無法獲得完整、準(zhǔn)確的沖擊波信號,而沖擊波信號的瞬態(tài)變化特性使得自動增益控制(AGC)難以實現(xiàn)。針對上述問題，設(shè)計了一種多增益存儲單增益讀取的測試方案。通過不同增益倍數(shù)的調(diào)理電路并聯(lián)，實現(xiàn)對同一個沖擊波信號的多增益放大；對存儲器進(jìn)行分區(qū)，相同增益的數(shù)據(jù)存放到同一分區(qū)，讀取數(shù)據(jù)時，從多組數(shù)據(jù)中選取最優(yōu)數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機。實驗結(jié)果表明，相對單一增益的測試系統(tǒng)，設(shè)計的多增益測試系統(tǒng)可以方便地在動爆試驗環(huán)境中應(yīng)用，能更加可靠準(zhǔn)確地獲取沖擊波信號。

發(fā)表于：10/12/2017 10:36:00 AM

基于FPGA的EtherCAT協(xié)議鏈路冗余研究

基于FPGA的EtherCAT協(xié)議鏈路冗余研究[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

EtherCAT是一種實時工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議，使用鏈路冗余技術(shù)是實現(xiàn)鏈路穩(wěn)定性和可靠性的重要手段。介紹了基于FPGA的EtherCAT鏈路冗余原理，設(shè)計通過FPGA實現(xiàn)主站與從站、從站與從站之間的通信鏈路與冗余鏈路的自動切換，從而實現(xiàn)EtherCAT的鏈路冗余。通過測試驗證了此方法的可行性，增加了EtherCAT系統(tǒng)的可靠性與可維護(hù)性。

發(fā)表于：10/11/2017 11:20:00 AM

基于eMMC的128路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計

基于eMMC的128路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對水下模擬船艙相關(guān)參數(shù)的高速多次采集存儲任務(wù)，設(shè)計了一種基于eMMC的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)以FPGA為主控芯片，控制8個通道模擬多路復(fù)用開關(guān)和8個AD轉(zhuǎn)換器來實現(xiàn)128路信號同時采集。與傳統(tǒng)采集系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)以eMMC為存儲單元，解決了傳統(tǒng)的以Flash為存儲模塊的復(fù)雜的壞塊檢測與系統(tǒng)管理等問題。試驗證明，128路數(shù)據(jù)采集存儲系統(tǒng)的誤差可控制在0.1%范圍內(nèi)，能夠確保已存的數(shù)據(jù)可靠、有效。

發(fā)表于：10/11/2017 11:12:00 AM

基于多特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦-機接口研究

基于多特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦-機接口研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

研究了一種基于運動想象識別的腦-機接口(BCI)系統(tǒng)，通過提取想象過程中的腦電信號（EEG）中Alpha波特征，采用多特征分類的方法，以提高腦-機接口系統(tǒng)運動想象識別的正確率。針對腦電信號單特征分類精確度低、耗時長等缺點，采用自回歸模型法、統(tǒng)計特征提取和頻域分析的方法對Alpha波提取多個特征值，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，對運動想象進(jìn)行識別。通過實驗驗證了其識別率較高，取得了預(yù)期的效果，證明了多特征融合結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于腦機接口系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：10/10/2017 11:53:00 AM