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一種支持外部控制的動態(tài)電源管理方法[電源技術(shù)][汽車電子]

為降低微控制器（MCU）應(yīng)用系統(tǒng)的功耗，節(jié)省硬件資源，提出了一種新型的動態(tài)電源管理方法。該動態(tài)電源管理方法在支持內(nèi)部軟件控制MCU系統(tǒng)內(nèi)部電源域的基礎(chǔ)上，擴展支持了外部設(shè)備對MCU系統(tǒng)內(nèi)部電源域的控制；外部設(shè)備能夠根據(jù)實際的應(yīng)用場景實時通過通信電路對MCU系統(tǒng)內(nèi)部電源域進行開啟或關(guān)斷控制；通信電路使用的通信端口與外部喚醒端口復(fù)用一個IO端口。仿真結(jié)果表明，對比傳統(tǒng)門控時鐘的低功耗方法，采用該動態(tài)電源管理方法在降低驅(qū)動電機的通用MCU系統(tǒng)的靜態(tài)功耗方面有顯著作用：在脈寬調(diào)制模塊（PWM）穩(wěn)定工作和待機狀態(tài)時，系統(tǒng)總靜態(tài)功耗分別降低了27.43%和98.18%。有效降低了MCU的系統(tǒng)功耗，節(jié)省了硬件資源，提高了對MCU內(nèi)部電源域控制的靈活性和高效性。

發(fā)表于：4/25/2017 9:46:00 AM

電動汽車無線充電系統(tǒng)線圈參數(shù)的仿真與設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

磁耦合諧振式無線能量傳輸技術(shù)能實現(xiàn)中等距離的大功率高效率的能量傳輸，更加適用于電動汽車的無線充電。線圈作為該技術(shù)的核心部件，合理的線圈參數(shù)設(shè)計能夠有效地提高系統(tǒng)的輸出功率和傳輸效率。為此，首先介紹了該技術(shù)的工作原理并基于等效電路理論建模。其次描述了該技術(shù)在電動汽車無線充電中的應(yīng)用。再次利用MATLAB仿真分析了線圈參數(shù)對系統(tǒng)傳輸性能的影響，得出結(jié)論：存在最佳匝數(shù)和平均半徑使系統(tǒng)的輸出功率和傳輸效率達到最大。隨后對適用于電動汽車無線充電的線圈參數(shù)進行設(shè)計，設(shè)計的系統(tǒng)在傳輸距離為0.3 m時，輸出功率為1.60 kW，傳輸效率可達到96%。最后通過Pspice仿真證明了參數(shù)設(shè)計的可行性。

發(fā)表于：4/24/2017 11:34:00 AM

基于全通濾波器的比例復(fù)數(shù)積分控制分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

傳統(tǒng)比例積分控制單相并網(wǎng)逆變器存在穩(wěn)態(tài)幅值和相位誤差問題，同時諧波成分較大?；诖?，采用具有零穩(wěn)態(tài)誤差和低諧波注入特點的比例復(fù)數(shù)積分（PCI）控制方法，復(fù)數(shù)環(huán)節(jié)通過全通濾波器實現(xiàn)，在單相并網(wǎng)逆變器系統(tǒng)中，無需構(gòu)造虛擬三相坐標系或者dq坐標系，簡化了控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。用Simulink對相同條件下的PI和PCI控制進行了仿真分析，PI控制的單相逆變器輸出電流THD值為0.83%，而PCI控制的THD值為0.46%，若再加入多重PCI控制，可降至0.25%。仿真結(jié)果驗證了PCI控制下的單相并網(wǎng)逆變器具有良好的穩(wěn)態(tài)性能以及對并網(wǎng)電流諧波的抑制作用。

發(fā)表于：4/24/2017 11:23:00 AM

“互聯(lián)網(wǎng)+”智能門禁控制系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

該系統(tǒng)在Android的Service組件上實現(xiàn)了藍牙4.0（Bluetooth Low Electric，BLE）與Android智能手機后臺程序的自動連接，在此基礎(chǔ)上，又實現(xiàn)了語音開鎖、方向開鎖、基于iBeacon的距離感應(yīng)開鎖等智能開鎖功能。其中距離感應(yīng)開鎖不需要手動操作，自動認證用戶信息并開鎖，實現(xiàn)了對門鎖的靈活控制。門禁系統(tǒng)使用了WiFi連接互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)了智能手機、鎖、服務(wù)器三者兩兩相聯(lián)，能夠?qū)崟r反饋門禁系統(tǒng)狀態(tài)，家庭用戶都能通過手機端查看開鎖人的用戶信息和現(xiàn)場照片，提高了室內(nèi)安全性。最后，通過實物現(xiàn)場實驗，驗證了系統(tǒng)的智能性、便捷性與安全性。系統(tǒng)在智能家居領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：4/21/2017 3:13:00 PM

微博輿情的Hadoop存儲和管理平臺設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

隨著Internet技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)正在得到廣泛應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量也急速膨脹，如何高效地存儲和管理這些海量的非結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)研發(fā)中的挑戰(zhàn)課題。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫和分布式計算等數(shù)據(jù)處理的方式也越來越不能適應(yīng)日益增長網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)。針對微博數(shù)據(jù)的特點建立了一種面向微博輿情應(yīng)用的Hadoop存儲平臺的多層體系架構(gòu)，并采用列數(shù)據(jù)庫設(shè)計多種微博結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的表結(jié)構(gòu)，以及表之間的關(guān)系模型。測試結(jié)果表明，設(shè)計的存儲管理平臺具有檢索響應(yīng)速度快、可擴展性好等特點。

發(fā)表于：4/21/2017 2:52:00 PM

智能云測試下拓撲映射算法實現(xiàn)的研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

根據(jù)智能云測試平臺的特點，為加強測試資源集中管理，結(jié)合實際中ATF拓撲映射，提出了智能云測試平臺自動拓撲映射實現(xiàn)的方法。該方法在ATF框架的基礎(chǔ)上，不斷優(yōu)化候選設(shè)備分組解空間的大小和每個候選設(shè)備分組的連接映射，詳細分析了自動拓撲映射核心算法的邏輯結(jié)構(gòu)。采用進位表、邏輯設(shè)備排序、設(shè)備組獲取排序的方法，給出新的自動拓撲映射的方法。并應(yīng)用到實際的智能云測試環(huán)境中，驗證了拓撲映射算法擴展性及保密性較好，在發(fā)現(xiàn)效率、準確性、有效性上有了很大提高。

發(fā)表于：4/20/2017 1:57:00 PM

甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像分割算法研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像易被噪聲污染、對比度低、灰度不均勻等特點，提出基于改進的LIF模型與CV模型相結(jié)合的分割算法。針對LIF模型在演化過程中易陷入局部最小值的問題，融入了局部梯度能量信息，從而避免了演化時局部最優(yōu)的問題；同時結(jié)合了CV模型對初始化位置不敏感的優(yōu)點，從而使得該模型不僅能實現(xiàn)對灰度不均勻圖像的分割，而且降低了對初始輪廓位置的敏感性。對比實驗結(jié)果表明，該算法既能有效克服噪聲的影響，又能實現(xiàn)對灰度不均勻圖像的精確分割。

發(fā)表于：4/20/2017 1:46:00 PM

SDN控制器部署中的可靠性優(yōu)化研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）將傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的控制層和轉(zhuǎn)發(fā)層解耦，其將所有轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備與一個邏輯集中的控制器相連接。為避免網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴大引起的單點失效，向分布式控制結(jié)構(gòu)發(fā)展成為OpenFlow廣域網(wǎng)部署的趨勢，其中控制層多控制器的部署問題是SDN設(shè)計中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。提出基于控制路徑連通度的控制器部署方案來最大化SDN控制器部署的可靠性，并使用3種不同的算法對比控制器部署性能。仿真結(jié)果表明，該方案可以在可接受時延范圍內(nèi)提升部署SDN控制器的可靠性。

發(fā)表于：4/19/2017 2:07:00 PM

基于訓(xùn)練序列的OFDM頻率同步改進算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對現(xiàn)有正交頻分復(fù)用(OFDM)通信系統(tǒng)中頻率同步算法存在的同步精度不高、估計范圍較小等問題，設(shè)計了一種訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)，并給出了相應(yīng)的估計函數(shù)，提出了基于訓(xùn)練序列的頻率同步改進算法。頻率同步改進算法是在準確的符號定時之后，根據(jù)時域訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)的共軛對稱性，利用新的度量函數(shù)求出小數(shù)倍頻偏；根據(jù)接收端頻域訓(xùn)練序列的循環(huán)移位估計整數(shù)倍頻偏。理論分析和仿真結(jié)果表明，改進算法頻偏估計的均方誤差較低，擴大了小數(shù)倍頻偏估計范圍，提高了整數(shù)倍頻偏的正確檢測概率。

發(fā)表于：4/19/2017 1:56:00 PM

CCN中基于內(nèi)容流行度和節(jié)點重要度的緩存設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

隨著網(wǎng)絡(luò)流量的急劇增長，現(xiàn)有的IP體系架構(gòu)難以滿足用戶不斷增長的需求。CCN成為未來網(wǎng)絡(luò)研究的熱點，其最大的特點是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的處處緩存，所以為CCN設(shè)計一種高效的緩存機制顯得尤為重要。針對CCN中現(xiàn)有的緩存機制存在一些問題，提出了一種基于內(nèi)容收益的內(nèi)容流行度和節(jié)點重要度PBCS的緩存方案。在請求次數(shù)滿足收益標準的前提下，進行內(nèi)容流行度與節(jié)點重要度的匹配，得到符合要求的緩存節(jié)點。仿真結(jié)果表明，該方案提高了內(nèi)容的節(jié)點命中率，縮短了獲取內(nèi)容的平均跳數(shù)。

發(fā)表于：4/18/2017 3:05:00 PM