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高速數(shù)據(jù)采集與光纖傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對航天、雷達(dá)、通信等領(lǐng)域的高速數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)中存在采樣率低、傳輸速率不足的問題，設(shè)計(jì)了一種高速數(shù)據(jù)采集與光纖傳輸系統(tǒng)。系統(tǒng)以FPGA為主控芯片，利用8路AD9226采集電路實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)采集，通過基于Aurora協(xié)議的兩條高速光纖傳輸鏈路達(dá)到高速數(shù)據(jù)傳輸需求，并設(shè)計(jì)了邊沿觸發(fā)、門控觸發(fā)以及手動(dòng)觸發(fā)，以滿足不同應(yīng)用場合的觸發(fā)需求。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)穩(wěn)定性高、可靠性強(qiáng)、適用范圍廣，最高采樣率為60 MHz，傳輸速率可達(dá)7.68 Gb/s。該系統(tǒng)已成功應(yīng)用于某型高速數(shù)據(jù)記錄儀中。

發(fā)表于：11/15/2016 2:01:00 PM

基于WiFi和STM32船舶制造業(yè)智能配電樁系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

由于船舶制造業(yè)施工現(xiàn)場用電混亂，管理層無法精確計(jì)量施工現(xiàn)場用電數(shù)據(jù)，導(dǎo)致存在能耗漏洞，電量浪費(fèi)嚴(yán)重。以STM32F407ZET6為控制核心、RM04無線WiFi為無線通信模塊，采用CR95HF為芯片的RFID模塊，設(shè)計(jì)制作了一種適用于船舶制造業(yè)的智能配電樁系統(tǒng)。介紹了系統(tǒng)的硬件電路以及軟件工作流程。經(jīng)測試，采集得到的用電量、用電卡號以及用電時(shí)間段表明系統(tǒng)滿足實(shí)時(shí)性無線數(shù)據(jù)信息采集和傳輸。在船舶制造業(yè)智能配電樁系統(tǒng)節(jié)能方面有較好的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：11/15/2016 1:53:00 PM

基于局部特征與核低秩表示的人臉識(shí)別算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對人臉識(shí)別中的遮擋、偽裝、光照及表情變化等問題，提出一種基于局部特征與核低秩表示的人臉識(shí)別算法。首先，對訓(xùn)練和測試的樣本圖片進(jìn)行LBP特征的提取；然后將其通過映射函數(shù)投影到高維特征空間中進(jìn)行后續(xù)操作，投影到高維空間中的特征矩陣通過降維處理后采用低秩表示的方法來提取樣本之間的共同特征；最后根據(jù)低秩表示的結(jié)果進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明算法在對遮擋、偽裝以及光照變化等噪聲的影響魯棒性更強(qiáng)，同時(shí)較當(dāng)前的一些人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也有了顯著的提高。

發(fā)表于：11/15/2016 10:52:00 AM

基于異構(gòu)信號處理平臺(tái)的自動(dòng)代碼生成工具[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

針對新型異構(gòu)通信信號處理平臺(tái)系統(tǒng)復(fù)雜、開發(fā)難度大、開發(fā)周期長、應(yīng)用復(fù)雜等問題，提出了一種新型綜合性的代碼自動(dòng)生成工具。通過實(shí)現(xiàn)通信信號處理平臺(tái)中框架配置文件、要素宏定義文件、硬件驅(qū)動(dòng)源代碼框架、軟件組件源程序框架、裝配粘合代碼的自動(dòng)生成等功能，不僅可滿足平臺(tái)在實(shí)時(shí)性、分布式、可靠性等方面要求，而且可保證平臺(tái)中軟硬件編程的一致性，縮短了開發(fā)周期，大大減少需要手工編寫開發(fā)和測試代碼的工作量。

發(fā)表于：11/15/2016 10:07:00 AM

Vivado HLS嵌入式實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)的基于CPU、GPU和DSP的處理平臺(tái)難以滿足圖像實(shí)時(shí)處理的要求，而FPGA在并行圖像處理上有著獨(dú)一無二的優(yōu)勢，在性能和成本之間提供更加靈活的選擇。通過Xilinx最新的Vivado HLS工具，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了可變參數(shù)的拉普拉斯算子圖像濾波算法，并且在ZYNQ-7000 SoC上構(gòu)建了可視化的實(shí)時(shí)嵌入式圖像處理系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)不同的圖像處理算法，很好地滿足了圖像處理的實(shí)時(shí)性、高性能、低成本要求，對未來高性能圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了很好的借鑒。

發(fā)表于：11/15/2016 9:51:00 AM

基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在測光紅移上的研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

天文數(shù)據(jù)量以指數(shù)量級快速增長,使得天文數(shù)據(jù)挖掘面臨前所未有的挑戰(zhàn)。分布式集群技術(shù)和云計(jì)算平臺(tái)的飛速發(fā)展,為海量數(shù)據(jù)處理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于內(nèi)存計(jì)算的Hadoop分布式集群技術(shù)更是異軍突起,并在迭代式機(jī)器學(xué)習(xí)和交互式數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用等方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。基于最新釋放的斯隆數(shù)字巡天測光數(shù)據(jù)集研究基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在海量天文巡天數(shù)據(jù)上的適用性和應(yīng)用問題,為海量天文數(shù)據(jù)挖掘提供了新的手段和方法。

發(fā)表于：11/15/2016 9:23:00 AM

基于GDOP權(quán)值交點(diǎn)的魯棒AOA定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對已有的基于權(quán)值交點(diǎn)的AOA定位算法由于未考慮奇異方位線交點(diǎn)而導(dǎo)致定位精度不高、適應(yīng)性不強(qiáng)的問題，給出一種基于GDOP權(quán)值交點(diǎn)的魯棒AOA（RGWIAOA）定位算法。算法根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)AOA測量值，獲得所有方位線交點(diǎn)，利用圓誤差概率確定有效交點(diǎn)，并依據(jù)有效交點(diǎn)的GDOP產(chǎn)生相應(yīng)的權(quán)值，對有效交點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)求和作為盲節(jié)點(diǎn)的位置估計(jì)。RGWIAOA算法利用了AOA測量值的標(biāo)準(zhǔn)差，同時(shí)在GDOP的計(jì)算中兼顧了錨節(jié)點(diǎn)位置的誤差，使算法具有較強(qiáng)的魯棒性。仿真結(jié)果表明，與已有算法相比, RGWIAOA算法在不同應(yīng)用場景下具有更好的適應(yīng)性及更高的定位精度。

發(fā)表于：11/15/2016 8:06:00 AM

基于對稱連續(xù)超松弛的大規(guī)模MIMO信號檢測算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，當(dāng)基站端天線數(shù)遠(yuǎn)大于單天線用戶數(shù)時(shí)，傳統(tǒng)的最小均方誤差(MMSE)算法能達(dá)到接近最優(yōu)的線性信號檢測性能。但是，由于MMSE算法涉及了復(fù)雜的矩陣求逆，從而導(dǎo)致其難以快速有效地實(shí)現(xiàn)。利用信道特征，改進(jìn)了MMSE檢測算法，提出了對稱連續(xù)超松弛(Symmetric Successive Over-Relaxation，SSOR)算法以避免矩陣求逆，并給出了合適的松弛參數(shù)和初始值。此外，從算法實(shí)現(xiàn)角度考慮，采用信道硬化信息傳遞(Channel Hardening-Exploiting Message Passing，CHEMP)接收機(jī)對信道進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果表明，通過簡單的幾次迭代，在給定的松弛參數(shù)和初始值條件下，SSOR算法就能快速接近MMSE算法的檢測性能，并大幅降低了計(jì)算復(fù)雜度。

發(fā)表于：11/14/2016 4:14:00 PM

云服務(wù)環(huán)境下基于客戶評價(jià)的信任模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對云服務(wù)環(huán)境下的云服務(wù)商和客戶之間缺乏信任建立和評估手段的問題，提出了一種基于客戶評價(jià)的信任模型CETrust。該模型首先應(yīng)用基于粗糙集理論的屬性約簡算法精簡評價(jià)數(shù)據(jù)，而后通過評價(jià)相似度的客戶過濾算法提升計(jì)算精度。充分考慮客戶的可信性，將總體評價(jià)與分項(xiàng)屬性評價(jià)結(jié)合來計(jì)算評價(jià)信任度，最后綜合第三方評估機(jī)構(gòu)的認(rèn)證結(jié)果得出綜合信任度。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，與同類技術(shù)相比，該模型特點(diǎn)是在不損失信任度計(jì)算精確性的條件下減少了計(jì)算量，能夠有效過濾各類惡意評價(jià)，得出真實(shí)反映云服務(wù)可信性的綜合評估結(jié)果。

發(fā)表于：11/14/2016 3:08:00 PM

基于改進(jìn)TSVM的未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用識(shí)別算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

針對訓(xùn)練集中出現(xiàn)未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用樣本的識(shí)別問題，提出一種基于改進(jìn)的直推式支持向量機(jī)的未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用識(shí)別算法，引入增類損失函數(shù)刻畫在訓(xùn)練過程中新增的未知應(yīng)用樣本的損失代價(jià)，建立TSVM的優(yōu)化問題并推導(dǎo)其求解過程，使得構(gòu)造的分類模型能夠?qū)崿F(xiàn)對未知類別樣本的識(shí)別。通過實(shí)際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真分析，結(jié)果表明所提出的算法在識(shí)別未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可行性和有效性方面均有良好表現(xiàn)。

發(fā)表于：11/14/2016 1:14:00 PM