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設(shè)計(jì)應(yīng)用

聯(lián)合部件特征與增強(qiáng)SVM的行人檢測算法

聯(lián)合部件特征與增強(qiáng)SVM的行人檢測算法[嵌入式技術(shù)][智能交通]

為解決遮擋、姿態(tài)變化等局部變化引起的行人檢測性能下降問題，提出一種融合全局和局部特征的行人檢測方法。首先，將人體分為全局和局部6個(gè)部件；然后，改進(jìn)Haar-like特征描述子，用于快速提取人體局部部件特征，再融合全局部件的方向梯度直方圖特征，構(gòu)建人體的聯(lián)合部件特征。最后，結(jié)合增強(qiáng)學(xué)習(xí)思路改進(jìn)支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法，對聯(lián)合部件特征進(jìn)行訓(xùn)練和分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法正確率高，虛警率低，受遮擋、姿態(tài)變化影響小。

發(fā)表于：5/24/2017 1:53:00 PM

基于改進(jìn)ViBe的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法

基于改進(jìn)ViBe的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

在運(yùn)動目標(biāo)檢測領(lǐng)域，ViBe算法由于其實(shí)時(shí)性高、魯棒性好等特點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛地研究與使用。但動態(tài)背景往往會干擾檢測結(jié)果。通過度量背景復(fù)雜度更新距離閾值和背景模型更新率的方式，提出了一種基于改進(jìn)ViBe算法的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，能有效地降低動態(tài)背景對檢測結(jié)果造成的影響。最后，利用全局運(yùn)動補(bǔ)償算法將改進(jìn)的ViBe算法應(yīng)用到攝像機(jī)運(yùn)動情況下，取得了一定效果。

發(fā)表于：5/24/2017 1:36:00 PM

SAR ADC的系統(tǒng)級建模與仿真

SAR ADC的系統(tǒng)級建模與仿真[嵌入式技術(shù)][其他]

為了實(shí)現(xiàn)逐次逼近型模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Successive Approximation AnalogtoDigital Converter, SAR ADC)，在MATLAB平臺上使用Simulink 工具，建立SAR ADC的理想模型，主要包括數(shù)模轉(zhuǎn)換器（DAC）、比較器、譯碼器和寄存器模塊。理論分析時(shí)鐘抖動、開關(guān)非線性、比較器失調(diào)、電容失配等非理想因素對系統(tǒng)性能的影響，在理想模型基礎(chǔ)上添加非理想因素，進(jìn)行MATLAB仿真，通過分析輸出信號頻譜的變化，總結(jié)降低非理想因素對系統(tǒng)性能影響的方法，對實(shí)際電路設(shè)計(jì)具有指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：5/23/2017 10:36:00 PM

一種基于雙DSP的高精度AD采集系統(tǒng)

一種基于雙DSP的高精度AD采集系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

彈載計(jì)算機(jī)體積小、接口種類多，給實(shí)現(xiàn)高精度AD采集帶來難度。介紹一種基于雙DSP的高精度AD采集系統(tǒng)，利用主從模式雙處理器架構(gòu)和高精度AD采集芯片AD73360完成對目標(biāo)信號的采集和實(shí)時(shí)處理。該方法具有抗干擾能力強(qiáng)、量化噪聲小、分辨率高的優(yōu)點(diǎn)。通過系統(tǒng)聯(lián)試等多方驗(yàn)證，滿足某彈載計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能指標(biāo)要求。

發(fā)表于：5/23/2017 10:26:00 PM

基于北斗的氣象自動觀測系統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼設(shè)計(jì)

基于北斗的氣象自動觀測系統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼設(shè)計(jì)[測試測量][其他]

針對氣象自動觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸需要，提出了基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的氣象自動觀測數(shù)據(jù)編碼設(shè)計(jì)方案。該方案采用北斗短報(bào)文通信功能傳輸幀數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)自動觀測數(shù)據(jù)的傳輸。采用該方案使得指揮終端能實(shí)時(shí)接收自動站發(fā)送的觀測數(shù)據(jù)。采用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)觀測站點(diǎn)的快速部署和觀測數(shù)據(jù)的高效獲取。

發(fā)表于：5/22/2017 9:46:00 PM

一種低復(fù)雜度非正交多址接入功率分配算法

一種低復(fù)雜度非正交多址接入功率分配算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

功率分配是非正交多址系統(tǒng)（NOMA）資源分配中的一個(gè)重要研究問題。最優(yōu)迭代注水功率分配算法能提高系統(tǒng)性能，但是算法復(fù)雜度較高。提出一種低復(fù)雜度的功率分配算法，首先對子載波采用注水原理得到總的復(fù)用功率，然后在單個(gè)子載波上疊加用戶間采用分?jǐn)?shù)階功率分配方法進(jìn)行功率再分配。通過仿真分析，與最優(yōu)迭代注水功率分配算法相比，該算法在性能損失不超過3%的情況下，大幅減低了計(jì)算復(fù)雜度。

發(fā)表于：5/22/2017 3:16:00 PM

FBMC系統(tǒng)中原型濾波器的迭代設(shè)計(jì)算法

FBMC系統(tǒng)中原型濾波器的迭代設(shè)計(jì)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

基于濾波器組的多載波系統(tǒng)的整體性能完全由一個(gè)原型濾波器決定，例如頻率選擇特性、符號間干擾和信道間干擾。為構(gòu)建近似完全重構(gòu)的多載波系統(tǒng)，提出了一種迭代算法來設(shè)計(jì)原型濾波器。該算法將設(shè)計(jì)問題歸結(jié)為一個(gè)無約束的優(yōu)化問題，其目標(biāo)函數(shù)為符號間干擾、信道間干擾以及原型濾波器阻帶能量的加權(quán)和。通過推導(dǎo)目標(biāo)函數(shù)的梯度向量和海森矩陣，采用修正牛頓算法來迭代優(yōu)化原型濾波器，每次迭代更新中，原型濾波器都是通過閉合公式求解，因此算法的計(jì)算復(fù)雜度很低。仿真實(shí)驗(yàn)表明, 與已有的設(shè)計(jì)算法相比,所提出的算法提高了系統(tǒng)的整體性能。

發(fā)表于：5/22/2017 3:00:00 PM

基于無線信號接收強(qiáng)度定位的無人機(jī)群避碰

基于無線信號接收強(qiáng)度定位的無人機(jī)群避碰[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

碰撞避免算法對無人機(jī)群的安全飛行極其重要。當(dāng)無人機(jī)無法獲得準(zhǔn)確的定位信息，特別是其全球定位系統(tǒng)（GPS）信號失效時(shí),更需要準(zhǔn)確高效的碰撞躲避和控制算法。利用無人機(jī)的無線射頻信號，根據(jù)信號強(qiáng)度估算無人機(jī)間的距離和飛行信息，計(jì)算碰撞概率，采用正交規(guī)則修改預(yù)設(shè)的飛行路線，提出完整的無人機(jī)碰撞避免系統(tǒng)方法。理論分析和實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果證實(shí)了此避碰策略的有效性，從而使無人機(jī)獲得安全的飛行路線。

發(fā)表于：5/22/2017 2:50:00 PM

不同耦合方式下相依網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)故障評估

不同耦合方式下相依網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)故障評估[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為了更全面地評估級聯(lián)故障對相依網(wǎng)絡(luò)的影響，采用隨機(jī)耦合、同配耦合和異配耦合3種不同的連邊耦合方式，構(gòu)建相依邊為邏輯依賴的相依網(wǎng)絡(luò)。提出一種新的負(fù)載全局分配的級聯(lián)故障模型，從最大連通子圖、迭代步長、過載節(jié)點(diǎn)分布等方面評估級聯(lián)故障的結(jié)果。仿真結(jié)果表明：(1)同配相依網(wǎng)絡(luò)比隨機(jī)相依網(wǎng)絡(luò)和異配相依網(wǎng)絡(luò)有更小的最大連通子圖占比，且非最大連通子圖占比的差異非常顯著；(2)容忍系數(shù)增大時(shí)，同配相依網(wǎng)絡(luò)的迭代步長下降最為緩慢，不同耦合方式的相依網(wǎng)絡(luò)在容忍系數(shù)取值0.1處均取到步長峰值；(3)不同耦合方式的相依網(wǎng)絡(luò)在首次故障迭代時(shí)，過載節(jié)點(diǎn)傾向于選擇初始故障節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)，而非故障節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)。

發(fā)表于：5/22/2017 2:39:00 PM

無線傳感網(wǎng)絡(luò)中基于覆蓋度優(yōu)化的自適應(yīng)遺傳算法

無線傳感網(wǎng)絡(luò)中基于覆蓋度優(yōu)化的自適應(yīng)遺傳算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在資源受限、多跳的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)分布或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不合理，將會產(chǎn)生感知陰影和覆蓋盲區(qū)，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)感知和網(wǎng)絡(luò)能效。為此提出一種基于節(jié)點(diǎn)移動的總適應(yīng)度的遺傳算法，通過節(jié)點(diǎn)的移動對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇和重定位，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋度的優(yōu)化和高能效的節(jié)點(diǎn)動態(tài)部署。仿真表明，算法對節(jié)點(diǎn)的重定位優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)部署和路由配置，能量在各種不同功能性節(jié)點(diǎn)之間的分配更加合理，在適應(yīng)度參數(shù)保持平衡的情況下，減少了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)“重分簇”的次數(shù)，最大限度地提高了網(wǎng)絡(luò)覆蓋度和生存期。

發(fā)表于：5/21/2017 10:58:00 AM