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一種面向局域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)行為審計方法的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，單位內(nèi)部用戶的監(jiān)管和網(wǎng)上行為責(zé)任追溯審計方法成為必需。文中根據(jù)局域網(wǎng)的特點，針對局域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)行為審計問題，對相關(guān)技術(shù)進行了一定的研究和分析，提出了一種有效的基于TCP重組和快速多字符匹配的局域網(wǎng)行為審計方法，應(yīng)用該方法可以更為高效地實現(xiàn)局域網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)行為的審計，實際測試表明該方法具有更高的效率和可操作性。

發(fā)表于：4/7/2017 2:24:00 PM

物理層網(wǎng)絡(luò)編碼系統(tǒng)中ARQ的設(shè)計[模擬設(shè)計][汽車電子]

在物理層網(wǎng)絡(luò)編碼系統(tǒng)中，鏈路層差錯控制采用基于終端節(jié)點的自動重傳請求（TO-ARQ）方案。文中針對TO-ARQ系統(tǒng)存在傳輸速率慢、延時較大的缺點，在TO-ARQ的基礎(chǔ)上，提出了一種基于終端和中繼的自動重傳請求（TR-ARQ）方案。該方案在中繼接收的物理層網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包受損時，中繼將立即發(fā)送反饋信息請求終端節(jié)點重傳相應(yīng)的數(shù)據(jù)分組，從而降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆答佈訒r。實驗結(jié)果表明，相比TO-ARQ，TR-ARQ方案改善了系統(tǒng)的延時，并顯著提高了系統(tǒng)的傳輸速率。

發(fā)表于：4/7/2017 2:07:00 PM

WSN中基于改進的RSSI定位算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

降低節(jié)點定位誤差是無線傳感網(wǎng)一直不斷改進的方向。在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,引入加權(quán)概念降低定位誤差。首先針對定位算法中RSSI均值不準(zhǔn)確的問題,采用常態(tài)分布處理,通過似然函數(shù)來獲得RSSI的閾值,從而避免均值過大的情況；其次通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點與未知節(jié)點之間估算距離的權(quán)重。在MATLAB仿真實驗平臺中,與其他算法在通信半徑和錨節(jié)點密度等條件下的相比發(fā)現(xiàn)，文中算法具有比較好的效果。

發(fā)表于：4/7/2017 1:50:00 PM

能源并網(wǎng)系統(tǒng)中IGBT模塊的溫度場分布分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

溫度影響著絕緣柵雙極型晶體管(IGBT)模塊的可靠性，采用傳統(tǒng)的功電熱耦合仿真模型只能測得IGBT模塊離線情況下的一個結(jié)溫，不能獲得實際工況下芯片表面的溫度場分布。在傳統(tǒng)功率循環(huán)試驗仿真的基礎(chǔ)上進行改進，考慮到IGBT關(guān)斷過程中的電壓緩變，將該電壓作為載荷，利用數(shù)值仿真軟件ANSYS熱分析環(huán)境，采用有限元分析方法得到模塊溫度場分布圖，分析了溫度場分布特征，可知溫度較高區(qū)域出現(xiàn)在有源區(qū)的四周邊沿處，這同以前的實驗結(jié)果一致，證明仿真模型的正確性。以上分析對研究IGBT模塊的可靠性和模塊在線監(jiān)測具有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：4/7/2017 1:39:00 PM

面向片上網(wǎng)絡(luò)路由器FIFO故障的實時容錯設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為滿足對片上網(wǎng)絡(luò)路由器FIFO故障的實時容忍需求，設(shè)計了一種可實時檢測路由器FIFO故障并對故障容忍的方法。首先建立了路由器FIFO的功能模型及故障模型，在此基礎(chǔ)上利用測試地址在線生成法，提出了一種針對于片上網(wǎng)絡(luò)路由器FIFO的故障實時檢測算法，并提出利用FIFO重定向機制容忍FIFO故障。實驗結(jié)果表明，對測試電路參數(shù)進行合理地設(shè)置，可將測試電路對路由器性能影響降到很小范圍，且在故障條件下，吞吐率和延時得到較好的改善。

發(fā)表于：4/7/2017 1:30:00 PM

基于曲線擬合的智能稱重傳感器自校正[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對智能傳感器自校正的問題，構(gòu)建了基于IEEE1451智能傳感器校正引擎的校正模型，優(yōu)化了校正公式，闡述了曲線擬合法的基本原理。然后以應(yīng)變式稱重傳感器為實例，描述了其工作機理，并分析誤差產(chǎn)生的原因，以曲線擬合法為理論依據(jù)，進行非線性校正。通過實驗數(shù)據(jù)求出校正引擎多項式各項系數(shù)，將電壓量代入校正公式，進行砝碼標(biāo)定值與校正輸出值之間的比較。實驗結(jié)果表明，利用校正引擎對稱重傳感器進行校正，實現(xiàn)了稱重傳感器輸入與輸出之間的線性化關(guān)系，改善了零點漂移的情況。

發(fā)表于：4/7/2017 1:30:00 PM

結(jié)構(gòu)優(yōu)化的維特比譯碼器的實現(xiàn)方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對維特比譯碼器譯碼過程中速度制約的問題，設(shè)計了一種結(jié)構(gòu)優(yōu)化的維特比譯碼器。該結(jié)構(gòu)通過蝶形單元的直通互連，使得在狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中不需要對路徑度量值進行大范圍存儲，簡化了路徑度量值的存儲與讀取邏輯。并且可以根據(jù)不同的應(yīng)用要求靈活配置蝶形處理單元的復(fù)用次數(shù)。最后，結(jié)合FPGA平臺，利用Verilog硬件描述語言和Vivado軟件對譯碼器進行設(shè)計與實現(xiàn)。綜合實現(xiàn)結(jié)果表明，該譯碼器占用1 564個LUT單元，能夠在100 MHz系統(tǒng)時鐘下進行有效譯碼。

發(fā)表于：4/7/2017 12:21:00 PM

基于光流定位的自動路徑規(guī)劃清掃機器人[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

掃地機器人作為智能家居的一個分支，在當(dāng)下火熱一時。一個完整的機器人定位以及路徑規(guī)劃系統(tǒng)是必不可少的。此文針對機器人路徑規(guī)劃進行了研究，光流定位是由機器視覺延伸出的一種技術(shù)，通過攝像頭識別進行定位，能反應(yīng)機器人實時的二維坐標(biāo)?；诠饬鞫ㄎ缓蜏y距模塊，可以實現(xiàn)對室內(nèi)大致地形的判別，從而規(guī)劃出一條最優(yōu)的清掃路線。實驗證明：該規(guī)劃方案能基本覆蓋室內(nèi)的清掃區(qū)域。

發(fā)表于：4/7/2017 12:14:00 PM

基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標(biāo)值預(yù)測[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

糖尿病在治療過程中，其生化檢驗指標(biāo)的變化受患者基本特征、指標(biāo)等影響。文中針對預(yù)測患者糖尿病生化指標(biāo)的問題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建了一個基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標(biāo)預(yù)測模型。該模型考慮了糖尿病生化指標(biāo)和患者的基本特征對指標(biāo)的影響，同時又將患者之前的檢驗數(shù)據(jù)樣本加入到模型中。實驗證明，對于糖尿病患者的指標(biāo)數(shù)據(jù)，3個主要血檢指標(biāo)預(yù)測訓(xùn)練集的R2值達到0.772 1、0.551 8、0.706 3，測試集的R2值達到了0.644 7、0.584 0、0.804 6，對比實驗也證明了該模型相較于常用的機器學(xué)習(xí)模型有著更好的預(yù)測效果。

發(fā)表于：4/7/2017 12:03:00 PM

基于ORB-SLAM的移動機器人嵌入式實現(xiàn)與優(yōu)化[嵌入式技術(shù)][其他]

ORB-SLAM（基于ORB特征識別的同時定位與地圖構(gòu)建系統(tǒng)）的源代碼無法在嵌入式開發(fā)板運行，其構(gòu)建的點云圖太稀疏無法滿足移動機器人路徑規(guī)劃要求。針對這個問題，文章提出將ORBSLAM進行改進與優(yōu)化，移植到嵌入式開發(fā)板完成SLAM過程。首先，刪除原PC端Linux系統(tǒng)下的軌跡、點云圖、一些依賴庫，保留并改進src和include文件夾下大部分C++代碼；其次，在嵌入式平臺以JNI調(diào)用方式調(diào)用改進后的C++代碼，增加OpenCV、g2o、DBoW2、Eigen等依賴庫；最后根據(jù)處理后的關(guān)鍵幀連接繪制柵格地圖，完成實時軌跡顯示和地圖構(gòu)建。實驗結(jié)果表明，通過移植實現(xiàn)了在嵌入式開發(fā)板進行SLAM過程，硬件配置要求和成本大大降低，所構(gòu)建的柵格地圖占存量更小且更直觀反映實際環(huán)境的布局情況，地圖誤差控制在±0.5 m的較高精度范圍內(nèi)，較大程度地提高了SLAM性能。

發(fā)表于：4/7/2017 11:50:00 AM