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1 800 MHz射頻能量收集系統(tǒng)仿真與分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

射頻能量收集系統(tǒng)的輸出電壓以及功率轉(zhuǎn)換效率（PCE）是衡量系統(tǒng)性能的兩個(gè)重要參數(shù)。本文電路工作在1 800 MHz頻段，主要由接收天線、阻抗匹配電路、六階整流倍壓電路和負(fù)載電路構(gòu)成，在ADS仿真時(shí)信號(hào)源功率在-30 dBm~0 dBm之間變化、負(fù)載電阻值在100 kΩ~500 kΩ之間變化，觀察整個(gè)電路輸出電壓和功率轉(zhuǎn)換效率的變化情況。結(jié)果表明，增大入射功率和負(fù)載電阻都能提高電路輸出電壓，PCE隨著入射功率的增強(qiáng)而增大但會(huì)隨著負(fù)載電阻的增大而減小，收集較大功率射頻信號(hào)的系統(tǒng)無(wú)論是輸出電壓還是功率都可以滿(mǎn)足低功耗設(shè)備的工作需求。

發(fā)表于：7/25/2017 10:14:00 AM

分布式發(fā)電微網(wǎng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為了節(jié)約能源和保護(hù)環(huán)境，人們已經(jīng)努力發(fā)展和使用可持續(xù)能源。光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電和燃料電池發(fā)電將成為今后主要的分布式發(fā)電方式。所設(shè)計(jì)的分布式發(fā)電微網(wǎng)控制系統(tǒng)，將分布式電源發(fā)出的最大功率通過(guò)微控制器、H橋電路、驅(qū)動(dòng)電路、采樣電路雙閉環(huán)控制、儲(chǔ)能裝置，在負(fù)載或分布式電源輸出功率變化時(shí)，利用雙閉環(huán)系統(tǒng)以穩(wěn)定直流母線電壓，該系統(tǒng)使得最大功率跟蹤模塊能量可以向電網(wǎng)輸送，實(shí)現(xiàn)能量的雙向流動(dòng)。經(jīng)過(guò)測(cè)試，控制系統(tǒng)可以完成光伏電池的最大功率的輸出控制，并使得在電壓穩(wěn)定度的范圍內(nèi)很小，且達(dá)到很高的穩(wěn)壓精準(zhǔn)度。

發(fā)表于：7/25/2017 10:04:00 AM

非隔離式CC/CV模式切換PI控制燃料電池升壓充電器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

為實(shí)現(xiàn)燃料電池對(duì)鋰聚合物電池充電紋波降低，提出非隔離式恒定電流/恒定電壓模式切換PI控制燃料電池升壓充電器設(shè)計(jì)方法。針對(duì)燃料電池需要電源啟動(dòng)平衡設(shè)備問(wèn)題，將其作為鋰聚合物電池備用充電電池，并對(duì)充電過(guò)程中傳統(tǒng)升壓充電器存在的紋波幅值較大，不利于電池壽命的問(wèn)題，通過(guò)升壓充電器穩(wěn)態(tài)特性分析和傳遞函數(shù)推導(dǎo)，設(shè)計(jì)了基于商用集成電路MAX745的外部PI控制器，實(shí)現(xiàn)了恒定電流（Constant current，CC）和恒定電壓（Constant voltage，CV）充電模式切換，獲得較好的紋波抑制和穩(wěn)定充電效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法具有較高的穩(wěn)定裕度，并可獲得較快的充電速度和較低的電池?fù)p耗，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)充電電路的有效性。

發(fā)表于：7/24/2017 1:50:00 PM

基于載波混合SPWM控制模塊化多電平變換器的研究[電源技術(shù)][汽車(chē)電子]

模塊化多電平變換器（modular multilevel converter，MMC)是柔性直流輸電的應(yīng)用熱點(diǎn)之一。針對(duì)傳統(tǒng)脈沖寬度調(diào)制方式在MMC系統(tǒng)中存在使每個(gè)模塊單元輸出功率不等，輸出波形性能降低等問(wèn)題，提出了一種基于載波混合脈沖寬度調(diào)制策略（carrier-based hybrid SPWM,CBH-SPWM）。該調(diào)制策略同時(shí)包含了載波重疊和載波移相兩種調(diào)制方法的特點(diǎn)。一方面提高了輸出電壓的性能，另一方面使MMC中每個(gè)模塊輸出功率相等。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提CBH-SPWM方法的正確性與有效性。

發(fā)表于：7/24/2017 1:39:00 PM

多傳感器融合與鄰居協(xié)作的車(chē)輛精確定位方法[MEMS|傳感技術(shù)][汽車(chē)電子]

針對(duì)現(xiàn)有車(chē)輛定位裝置定位精度不高的問(wèn)題，提出一種面向車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛精確定位方法。首先，獲取車(chē)輛上的多傳感器信息，融合這些信息構(gòu)建當(dāng)前車(chē)輛的狀態(tài)模型；然后，采用貝葉斯濾波方法計(jì)算車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)的可信度；接著，結(jié)合當(dāng)前車(chē)輛的一跳鄰居車(chē)輛信息估算其相對(duì)位置；最后，綜合上述信息修正車(chē)輛的當(dāng)前位置，提高車(chē)輛定位精度。實(shí)驗(yàn)表明，與常用的全球定位系統(tǒng)（GPS）、擴(kuò)展卡爾曼濾波方法相比，該方法的定位精度高，且受GPS定位誤差的影響小。

發(fā)表于：7/21/2017 2:55:00 PM

無(wú)人機(jī)序列圖像快速三維重建系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種適用于高分辨無(wú)人機(jī)序列圖像的快速三維重建系統(tǒng)(FDroneMap)。通過(guò)兩個(gè)方面的改進(jìn)提高系統(tǒng)運(yùn)行的效率：一方面對(duì)重建算法進(jìn)行優(yōu)化，使用了一種新的基于哈希表的圖像匹配方法，并根據(jù)無(wú)人機(jī)圖像的時(shí)空序列特性對(duì)匹配策略進(jìn)行調(diào)整，加快圖像匹配速度；另一方面對(duì)重建算法各個(gè)模塊進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)對(duì)硬件的性能使用率。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，在處理高分辨率無(wú)人機(jī)序列圖像時(shí)，F(xiàn)DroneMap能顯著提升三維重建的效率，并且能保證重建精度。

發(fā)表于：7/21/2017 2:44:00 PM

結(jié)合輪廓粗篩和HOG細(xì)分的快速行人檢測(cè)方法[嵌入式技術(shù)][智能交通]

為解決現(xiàn)有行人檢測(cè)方法虛警率高、運(yùn)算效率低的問(wèn)題，提出一種快速行人檢測(cè)方法。首先，依靠輪廓的幾何特征進(jìn)行第一層粗篩選，依據(jù)輪廓的不變矩特征進(jìn)行第二層粗篩選，剔除干擾目標(biāo)，降低虛警率。在此基礎(chǔ)上，裁剪圖像上的可疑圖像塊，僅在可疑圖像塊上提取HOG特征，并結(jié)合線性支持向量機(jī)進(jìn)行特征分類(lèi)，進(jìn)一步降低虛警率。同時(shí)由于大幅減少了提取HOG特征的數(shù)量，從而提高了運(yùn)算效率。仿真實(shí)驗(yàn)在INRIA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，在Caltech數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法的行人檢測(cè)虛警率低，運(yùn)算效率高。

發(fā)表于：7/20/2017 12:01:00 PM

基于Spark的改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法在信息爆炸時(shí)代面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，其計(jì)算周期大、算法效率低等問(wèn)題，將數(shù)據(jù)以特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)，降低數(shù)據(jù)遍歷次數(shù)；在連接操作前進(jìn)行剪枝操作，并且改變剪枝操作的判定條件；同時(shí)將改進(jìn)算法IApriori與基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)并行計(jì)算處理框架Apache Spark相結(jié)合，提出了一種基于Spark的Apriori改進(jìn)算法(Spark+IAprior)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Spark+IApriori算法在集群伸縮性和加速比方面都優(yōu)于Apriori算法。

發(fā)表于：7/20/2017 11:49:00 AM

基于無(wú)人機(jī)的飛機(jī)機(jī)身快速檢測(cè)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][航空航天]

為了解決飛機(jī)機(jī)身快速檢測(cè)問(wèn)題，提高檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確度，設(shè)計(jì)了一種利用無(wú)人機(jī)搭載檢測(cè)設(shè)備對(duì)飛機(jī)機(jī)身進(jìn)行檢測(cè)的飛機(jī)機(jī)身結(jié)構(gòu)快速檢測(cè)系統(tǒng)。利用多旋翼無(wú)人機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，系統(tǒng)硬件采用了多層次、模塊化的開(kāi)放式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，構(gòu)造了一套通用的軟件測(cè)試平臺(tái)。整個(gè)系統(tǒng)分為移動(dòng)機(jī)載控制平臺(tái)和后端處理平臺(tái)兩個(gè)部分，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的回傳和檢測(cè)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并通過(guò)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得出最后的診斷結(jié)果和檢測(cè)報(bào)告。最后，通過(guò)完成的系統(tǒng)對(duì)真實(shí)飛機(jī)檢測(cè)，數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性，可以用于飛機(jī)的快速檢測(cè)。

發(fā)表于：7/19/2017 1:36:00 PM

面向網(wǎng)絡(luò)股評(píng)觀點(diǎn)的垂直搜索引擎設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

股票市場(chǎng)是國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的晴雨表。網(wǎng)民對(duì)股市評(píng)論觀點(diǎn)在很大程度上反映了股市行情，也影響著股市漲跌。因此，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)文本情感極性分析技術(shù)和搜索引擎技術(shù)來(lái)挖掘網(wǎng)絡(luò)股評(píng)觀點(diǎn)是當(dāng)前信息和金融學(xué)科的交叉研究課題熱點(diǎn)之一。設(shè)計(jì)了一種融合全文搜索和觀點(diǎn)挖掘的面向網(wǎng)絡(luò)股評(píng)的垂直搜索引擎系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)股評(píng)主題數(shù)據(jù)采集的定點(diǎn)收割算法和爬蟲(chóng)結(jié)構(gòu)，并建立了一種網(wǎng)絡(luò)股評(píng)的多粒度模糊計(jì)算的無(wú)監(jiān)督情感極性分類(lèi)方法，能實(shí)現(xiàn)股評(píng)觀點(diǎn)的在線分析。通過(guò)對(duì)實(shí)現(xiàn)的垂直搜索引擎的測(cè)試表明，其在情感極性分類(lèi)精度、爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)采集效率、搜索引擎響應(yīng)時(shí)間等性能指標(biāo)上都能滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用要求。

發(fā)表于：7/19/2017 1:25:00 PM