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能量搜集充電的設備到設備通信功率分配方案[電源技術][通信網絡]

主要研究多個能量搜集充電的設備到設備(D2D)用戶非正交復用一個蜂窩用戶信道資源時的功率分配問題。在保障蜂窩用戶的服務質量前提下，建立了一個最大化能量搜集充電的D2D用戶的傳輸速率問題。由于該問題是一個非凸規(guī)劃問題，提出一種低復雜度的凸近似算法，并得到該問題的一個緊下界可行解。最后，通過仿真分析得出該算法能夠逼近最優(yōu)傳輸速率，為多個能量搜集充電的D2D對與一個蜂窩用戶共享鏈路的場景提供有效的功率分配方案。

發(fā)表于：4/3/2018

基于改進空間插值的無線電環(huán)境地圖生成技術[通信與網絡][通信網絡]

無線電環(huán)境地圖（REM）為認知無線網絡動態(tài)頻譜接入提供了精準、全面的信息支撐，由于現場樣本數據的實測受到環(huán)境、設備和人為等因素的限制，其樣本規(guī)模難以保證應用的需求。因此，利用空間相似性，將離散數據點擴展為面結構數據的空間插值方法研究有積極的意義和應用價值。在傳統MSM算法基礎上，提出了RMSM算法，從優(yōu)化權值計算、靈活地使用局部特征和高效的近鄰搜索法方面進行改進，通過搭建15 m×20 m的實驗場景，進行樣本數據采集和算法測試驗證。結果表明RMSM算法與傳統算法比較，其誤差降低了1.96 dB，穩(wěn)定性提高了55.37%，改進效果明顯。

發(fā)表于：4/3/2018

基于四階循環(huán)多譜的頻譜感知算法[通信與網絡][通信網絡]

目前，大部分基于能量檢測和信號循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知算法能夠在平穩(wěn)噪聲環(huán)境中取得優(yōu)異的檢測性能，在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中的檢測性能則急劇下降。為了更好地消除頻譜感知過程中非平穩(wěn)噪聲的影響，利用信號四階循環(huán)多譜抑制非平穩(wěn)噪聲的性質，提出了一種基于四階循環(huán)多譜的頻譜感知算法。該算法首先計算四階循環(huán)多譜的切片形式；然后通過簡化的四階循環(huán)多譜幅度平方和對協同用戶截取的信號進行檢測；最后計算其峰值系數，實現對主用戶信號存在性的判斷。仿真結果表明，在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中，所提出的算法比傳統的頻譜感知算法識別概率更高，性能更好。

發(fā)表于：4/2/2018

一種車聯網分簇方法與簇內中繼選擇方法[通信與網絡][汽車電子]

針對車聯網低時延、高可靠性的通信需求，提出了基于簇穩(wěn)定的車輛分簇方法，有效增加通信時間，提高通信可靠性。在此基礎上，研究功率受限的情況下車聯網簇內數據分發(fā)的中繼選擇問題，提出了一種基于功率預分配的中繼選擇方法。該方法簇內車輛協作采用HDAF轉發(fā)協議，在中繼選擇之前先對源節(jié)點和潛在中繼節(jié)點進行功率分配，求取系統中斷概率最小的功率分配因子，然后比較融入功率優(yōu)化因子的各個節(jié)點的等效信道增益，選擇出最優(yōu)中繼節(jié)點集合。數值結果表明：基于簇穩(wěn)定的車輛分簇方法相比基于地理位置的分簇方法具有更高的穩(wěn)定性。同時，提出的中繼選擇方法在相同條件下比傳統的單中繼選擇方案和全中繼選擇方案具有更小的中斷概率。

發(fā)表于：4/2/2018

實時的移動互聯網攻擊盲檢測與分析算法[嵌入式技術][通信網絡]

大規(guī)模移動互聯網攻擊檢測算法需要攻擊行為的先驗信息或者需要對攻擊行為進行監(jiān)督學習，降低了攻擊檢測算法的實時性與實用性，為此提出了一種實時的移動互聯網攻擊盲檢測與分析算法。首先，提取每個時段網絡流量的最大特征值，結合最大特征值與模型階數選擇技術檢測每個時段是否存在攻擊行為；然后，通過特征值分析技術來識別攻擊的類型，識別出特征值的變化細節(jié)；最終，設計了相似性分析方案來分析攻擊的端口與時間等細節(jié)信息。基于真實實驗與公開網絡流量數據集的仿真結果表明，該算法獲得較高的攻擊檢測準確率。

發(fā)表于：3/30/2018

一種無人機三維航跡規(guī)劃算法研究[嵌入式技術][航空航天]

在研究無人機三維航跡規(guī)劃問題時，針對基于傳統人工蜂群算法易陷入局部最優(yōu)值、后期收斂速度變慢、尋優(yōu)效率低的問題，提出了一種改進人工蜂群算法的無人機航跡規(guī)劃方法。首先，在建立包括經緯度、海拔高度信息的三維飛行區(qū)域模型后，加入了地形約束模型，并引入新的綜合航跡代價評價方式。然后，在算法中引入自適應搜索策略、新型概率選擇策略與Logistic混沌搜索算子來增強其對原始信息的開采能力，提高其收斂速度以及加強其魯棒性。最后，通過三維航跡規(guī)劃仿真和面對突發(fā)威脅的局部航跡再規(guī)劃仿真對所提算法的有效性進行了驗證。結果表明，改進后的算法提高了全局收斂能力，在收斂速度和精度上優(yōu)于遺傳算法和傳統人工蜂群算法，適合用來解決無人機的三維航跡規(guī)劃問題。

發(fā)表于：3/30/2018

“矢”料未及，多能合一：鼎陽科技發(fā)布SVA1000X系列頻譜&矢量網絡分析儀[測試測量][汽車電子]

2018年3月29日深圳深圳市鼎陽科技有限公司宣布發(fā)布SVA1000X系列頻譜&矢量網絡分析儀。其測量頻率范圍為9kHz-1.5GHz，擁有優(yōu)秀的參數指標：分辨率帶寬（RBW）低至1Hz，顯示平均噪聲電平（DANL）低至-155dBm/Hz，相位噪聲低至-99dBc/Hz @10kHz。該系列產品延續(xù)了X系列家族簡潔大方的外觀風格，搭載10.1英寸多點觸摸屏,可支持鼠標和鍵盤操作。同時兼具矢量網絡分析模式、故障定點分析模式、高級功率測量、ASK/FSK數字調制分析模式、EMI預兼容測試等多種特色功能。

發(fā)表于：3/29/2018

平面大規(guī)模天線陣列的竊聽檢測方案[通信與網絡][信息安全]

物理層安全機制可以為無線通信提供有效的保密機制，為后期保密通信降低系統復雜度。提出了一種基于大規(guī)模平面天線陣列的物理層安全機制，即主動竊聽的檢測方案。該方案針對時分雙工模式下的萊斯信道模型，僅在假設合法用戶萊斯因子和基站噪聲功率已知的情況下，即可有效檢測竊聽用戶。仿真結果表明，所提出的檢測方案性能隨著天線個數、萊斯因子的增加而提高。此外，該方案的性能不隨用戶的位置而改變，可在三維空間全方位地檢測竊聽。

發(fā)表于：3/29/2018

基于DM368的嵌入式數據記錄儀的設計與實現[嵌入式技術][航空航天]

針對導彈彈上空間有限、對載體的重量和功耗有著嚴格限制等要求，研制了一種具有高可靠性、低功耗、小型化的彈載數據記錄儀。本系統主要實現對導彈飛行過程中的場景視頻信息進行H.264格式硬件壓縮存儲以及對飛行姿態(tài)等數據進行實時記錄并存儲至高速大容量SD卡，極大地方便了飛行試驗后數據的讀出和處理。

發(fā)表于：3/29/2018

抑制風噪聲的頻點離散值加權GCC-PHAT時延估計算法[測試測量][其他]

針對麥克風陣列使用GCC-PHAT算法估計信號到達時差對加性噪聲敏感，以及基于信噪比估計的連續(xù)值加權GCC-PHAT算法無法消除環(huán)境中類似風噪聲的變化噪聲干擾的情況，提出了一種抑制風噪聲的頻點加權GCC-PHAT算法。通過分析已有算法的不足，新算法選擇使用離散頻點加權，并通過信號頻點間相干性量化值和時域關聯性計算權值，去除風噪聲干擾頻點；同時估計聲源信號活躍度，調整算法運算量。實驗表明，與已有的GCC-PHAT算法相比，新算法能有效消除風噪聲對估計結果的干擾，同時降低運算負載。

發(fā)表于：3/28/2018

基于AP布置優(yōu)化和K-means聚類算法的室內定位研究[測試測量][其他]

傳統室內定位中聚類算法被動依賴定位環(huán)境中接入點（Acess Point，AP）數量，導致定位效率低、誤差大，室內位置指紋定位研究中AP布局是影響定位精度的關鍵性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系統和美國Signal Hound生產的SA44B型測量接收機共同組成傳感器網絡，根據電波路徑損耗建立室內定位的目標函數，采用單純形法和模擬退火算法融合算法對目標函數進行優(yōu)化，從而達到最合理的AP室內位置布局，而后改進K-means聚類算法將優(yōu)化后的AP位置坐標作為初始聚類中心，來提高系統的定位效率和精確度。實驗結果表明，與傳統K-means算法相比，經過AP位置最優(yōu)化后的聚類定位算法精度提高了13.8%。

發(fā)表于：3/28/2018

一種基于動態(tài)規(guī)劃的機動目標檢測前跟蹤方法[測試測量][汽車電子]

針對傳統動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法僅適用于勻速直線運動目標或慢機動目標的局限性，提出了一種將交互式多模型（IMM）濾波與基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法相結合的機動目標處理算法。該算法應用于近程毫米波雷達探測環(huán)境下，根據被測目標的實際運動情況建立了勻加速運動、勻速轉彎運動及勻速運動模型，在動態(tài)規(guī)劃算法基礎上考慮了多種運動模型以及模型之間的轉換和預測，避免了因模型不匹配導致的跟蹤效果變差的問題。仿真結果顯示，相比于傳統動態(tài)規(guī)劃檢測算法，該算法能夠更加有效地實現對機動目標的檢測和跟蹤，適于工程應用。

發(fā)表于：3/27/2018

重復控制自適應PI控制器在APF中的應用[電源技術][智能電網]

為了有效解決電力系統中由于諧波存在而導致的一系列問題，設計了一種基于PI+重復控制的有源電力濾波器(APF)。這種控制器集合了PI算法追蹤速度快和重復控制算法精度高的優(yōu)點，但是在實際應用中發(fā)現，當電網突加負載，即系統參數發(fā)生變化時，其跟蹤效果不理想。因此提出了自適應PI，在原來的基礎上進一步提高追蹤的速度和精確度，改善效果明顯，系統諧波畸變率比簡單并聯控制器降低了30%。

發(fā)表于：3/27/2018

基于奇異值分解和小波包分解的故障檢測[測試測量][航空航天]

根據真空泵在故障和正常模式下工作時，其振動信號在頻域的能量分布的差異性，設計基于奇異值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障檢測方法。首先用SVD對采集到的信號進行去噪，再使用小波包對去噪后的信號進行分解，對分解得到的各層系數進行重構并提取需要的各頻域段的能量。將提取的能量向量作為支持向量機（SVM）的輸入樣本，對SVM進行訓練。最后使用實驗數據對SVM的可靠性進行驗證。實驗結果表明，采用SVD和WPD結合的方法能較好地識別出真空泵的故障。

發(fā)表于：3/26/2018

基于CC3200及微信公眾號的云家居交互系統[嵌入式技術][通信網絡]

為了實現家居智能化，基于CC3200無線Wi-Fi微控制器、微信公眾號及阿里云服務器設計了一款智能云家居交互系統，用戶可通過微信公眾號遠程控制家居設備，并可獲取傳感器的狀態(tài)。提出了系統總體設計方案，介紹了系統硬件組成，給出了CC3200微控制器、微信公眾號和阿里云服務器的軟件設計。實驗測試表明，該系統運行穩(wěn)定，用戶體驗較好，具有較高的應用價值。

發(fā)表于：3/26/2018