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集成功率解耦的單相PFC AC/DC變換器設(shè)計(jì)及控制[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)車(chē)載充電器，其前端PFC AC/DC變換器輸出存在二倍頻脈動(dòng)功率，傳統(tǒng)解決方法導(dǎo)致充電器使用壽命和安全可靠性的直接下降。為此，論文采用的方法降低了變換器輸出脈動(dòng)功率和電容容量，并基于功率解耦電路工作原理的分析，完成其關(guān)鍵參數(shù)的確定。針對(duì)PFC AC/DC變換器設(shè)計(jì)無(wú)模型非線(xiàn)性功率控制器，旨在提升變換器的動(dòng)靜態(tài)性能和魯棒性，針對(duì)2 kW車(chē)載充電器，建立了集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器的SIMULINK仿真模型，通過(guò)系統(tǒng)仿真研究證實(shí)所建立的集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器一體化解決方案的可行性和有效性。

發(fā)表于：8/18/2017 1:49:00 PM

基于SOPC的交錯(cuò)APFC變換器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

針對(duì)基于串行結(jié)構(gòu)控制器（如MCU、DSP）設(shè)計(jì)的交錯(cuò)有源功率因素校正(APFC)變換器存在運(yùn)行速度慢、動(dòng)態(tài)特性差的問(wèn)題，提出了一種基于SOPC技術(shù)控制的交錯(cuò)APFC變換器架構(gòu)。該架構(gòu)采用并行結(jié)構(gòu)FPGA作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，以NiosⅡ軟核處理器為核心，運(yùn)行速度快，提升了系統(tǒng)的整體性能。文中設(shè)計(jì)了系統(tǒng)各模塊的IP核，并構(gòu)建了交錯(cuò)APFC變換器的SOPC系統(tǒng)。800 W的樣機(jī)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方案具有功率因素校正效果好、峰值限流能力強(qiáng)、動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：8/17/2017 1:41:00 PM

結(jié)合SIFT特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池的物體分類(lèi)方法[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高物體分類(lèi)性能，提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池特征分類(lèi)方法，并結(jié)合SIFT特征實(shí)現(xiàn)物體的可靠分類(lèi)。該方法首先提取樣本的SIFT特征向量，并從特征向量集合中隨機(jī)選取樣本子集；然后采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每一個(gè)樣本子集構(gòu)建基元分類(lèi)器；接著通過(guò)重復(fù)迭代方式得到許多基元分類(lèi)器集合，再結(jié)合增強(qiáng)技術(shù)組建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池；最后采用樸素貝葉斯模型對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池中的各個(gè)基元分類(lèi)器集合的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行融合，預(yù)測(cè)特征的最終分類(lèi)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新方法的運(yùn)算效率高，對(duì)VOC-2007數(shù)據(jù)集的分類(lèi)正確率高。

發(fā)表于：8/17/2017 1:27:00 PM

DFT插值算法在鼓風(fēng)機(jī)故障模式識(shí)別中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出一種離散頻譜估計(jì)新方法，該方法在傳統(tǒng)插值方法基礎(chǔ)上運(yùn)用加零技術(shù)，能較快確定頻譜的小數(shù)部分。新方法提高了離散頻譜估計(jì)的速度與精度，并能被應(yīng)用于煤氣鼓風(fēng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障模式識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法有效提高了煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障模式識(shí)別的準(zhǔn)確度。此外，仿真研究顯示，該方法不僅在噪聲條件下的估計(jì)誤差較傳統(tǒng)算法低，而且能適用于除漢寧窗以外的其他經(jīng)典窗函數(shù)，具有較強(qiáng)的兼容性與魯棒性。

發(fā)表于：8/16/2017 11:47:00 AM

結(jié)合分塊模糊熵和隨機(jī)森林的圖像分類(lèi)方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為提高圖像分類(lèi)性能，提出了一種圖像分類(lèi)方法。其基本思想是將圖像內(nèi)容的不確定性描述看作是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，采用分塊模糊熵來(lái)提取圖像特征，采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行特征分類(lèi)。首先，考慮全局和局部特性，將圖像劃分為多個(gè)圖像子塊；然后，對(duì)每一個(gè)圖像子塊進(jìn)行模糊c均值聚類(lèi)，提取模糊熵特征；接著，通過(guò)歸一化處理，得到圖像的模糊熵特征向量；最后，構(gòu)造隨機(jī)森林分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)模糊熵特征向量的分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的錯(cuò)分率低，分類(lèi)耗時(shí)少。

發(fā)表于：8/16/2017 11:18:00 AM

水下航行器智能航向滑?？刂芠嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)自主水下航行器參考航向的平滑、快速跟蹤，提出了一種基于干擾觀(guān)測(cè)器的航向跟蹤自適應(yīng)反演滑?？刂扑惴āａ槍?duì)水池試驗(yàn)中不同程度的水流干擾，利用一種干擾觀(guān)測(cè)器觀(guān)測(cè)系統(tǒng)的不確定性和外部干擾，未觀(guān)測(cè)到的部分干擾采用自適應(yīng)滑?？刂破鬟M(jìn)行補(bǔ)償?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)消除了傳統(tǒng)滑?？刂频摹岸墩瘛爆F(xiàn)象，且保證了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時(shí)該控制系統(tǒng)可智能選取控制策略，通過(guò)判斷水流循環(huán)等外界干擾的程度，自動(dòng)選取合適的控制策略，最終消除外界干擾，提高了跟蹤的穩(wěn)定性和快速性。仿真結(jié)果表明，該控制策略能很好地實(shí)現(xiàn)智能航向跟蹤控制，使跟蹤誤差在有限時(shí)間內(nèi)快速收斂到零，對(duì)外界擾動(dòng)的變化具有強(qiáng)魯棒性和良好的自適應(yīng)性。

發(fā)表于：8/15/2017 11:23:00 AM

基于博弈論能耗均衡的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了平衡能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命，提出基于博弈論能耗均衡的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法——EGT-EBGR。EGT-EBGR路由的目的是使節(jié)點(diǎn)能耗均衡，進(jìn)而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。首先，將發(fā)送節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍劃分幾個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域，然后再結(jié)合進(jìn)化博弈論EGT(Evolutionary Game Theory)，從平衡負(fù)載角度，從轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域內(nèi)選擇一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域，再利用貪婪算法從此轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域內(nèi)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為下一跳的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。通過(guò)進(jìn)化博弈論和貪婪算法GA(Greedy Algorithm)平衡負(fù)載，縮短傳輸距離，有效地降低地能量消耗速度，進(jìn)而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。仿真數(shù)據(jù)表明，提出的EGT-EBGR協(xié)議能夠有效地平衡能量消耗，擴(kuò)延了網(wǎng)絡(luò)壽命。

發(fā)表于：8/15/2017 11:08:00 AM

基于能量獲取下協(xié)作認(rèn)知網(wǎng)的資源聯(lián)合分配[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

頻譜共享和能量獲取是提高帶寬和能量效率的前沿技術(shù)，滿(mǎn)足了無(wú)線(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)的要求。在協(xié)作認(rèn)知無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中，由混合接入點(diǎn)提供無(wú)線(xiàn)能量的次用戶(hù)系統(tǒng)幫助主用戶(hù)傳輸數(shù)據(jù)。作為回報(bào)，次用戶(hù)以時(shí)分多址的方式獲得頻譜接入的機(jī)會(huì)來(lái)傳輸自己的數(shù)據(jù)。為了最大限度地提高次用戶(hù)系統(tǒng)的吞吐量，提出了一個(gè)次系統(tǒng)吞吐量最優(yōu)的資源分配方案。在滿(mǎn)足主系統(tǒng)基本性能的約束下，根據(jù)次用戶(hù)參與度來(lái)選擇最佳次用戶(hù)集合，聯(lián)合對(duì)SUS進(jìn)行時(shí)隙和能量的分配。

發(fā)表于：8/14/2017 1:53:00 PM

超密集網(wǎng)絡(luò)中小小區(qū)分簇和子載波分配算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

超密集網(wǎng)絡(luò)中，嚴(yán)重的小區(qū)間干擾制約了終端用戶(hù)尤其是邊緣用戶(hù)的數(shù)據(jù)速率。有效地對(duì)干擾進(jìn)行管理、提升邊緣用戶(hù)的數(shù)據(jù)速率是超密集網(wǎng)絡(luò)中的研究難點(diǎn)。在超密集網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出一種基于圖論的不完全染色算法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的基站劃分簇，同簇內(nèi)的不同基站共享頻帶資源。同時(shí)，提出一種子載波分配算法，優(yōu)先為邊緣用戶(hù)分配信道增益較優(yōu)的子載波。通過(guò)仿真表明，不完全染色算法能夠有效地減小小區(qū)間干擾，提升系統(tǒng)吞吐量，子載波分配算法在不影響系統(tǒng)吞吐量的基礎(chǔ)上能夠優(yōu)化邊緣用戶(hù)的吞吐量。

發(fā)表于：8/14/2017 1:36:00 PM

空間耦合LT碼的性能研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

空間耦合LT碼是將空間耦合概念用于LT碼的一種新型信道編碼技術(shù)，因其良好的性能被廣泛研究。介紹了空間耦合LT碼的編碼過(guò)程，利用密度演進(jìn)算法研究了其在信息位無(wú)限長(zhǎng)時(shí)的漸進(jìn)性能，并且比較了空間耦合LT碼在規(guī)則度分布與不規(guī)則度分布下的譯碼錯(cuò)誤率和譯碼復(fù)雜度。同時(shí)在有限信息位長(zhǎng)度下針對(duì)兩種度分布進(jìn)行大量仿真，分析并比較了兩者的性能。結(jié)果表明：信息位越多，空間耦合LT碼越能在低開(kāi)銷(xiāo)時(shí)獲得低譯碼錯(cuò)誤率，以更快的速度接近漸近性能，在譯碼錯(cuò)誤率相差無(wú)幾的情況下，使用不規(guī)則度分布的空間耦合LT碼比使用規(guī)則度分布有更快的譯碼速度，而且在有限信息位長(zhǎng)度時(shí)譯碼錯(cuò)誤率性能更好，能以更快的速度接近漸近性能。

發(fā)表于：8/11/2017 2:11:00 PM