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北斗一代衛(wèi)星導(dǎo)航終端高隔離度微帶天線[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計(jì)了一款應(yīng)用于北斗一代衛(wèi)星導(dǎo)航終端的收發(fā)雙端口高隔離度圓極化微帶天線。天線采用單層嵌套結(jié)構(gòu)并在貼片上切角實(shí)現(xiàn)雙頻雙圓極化輻射，通過(guò)在收發(fā)兩端口間加載探針短路墻提高天線兩端口間隔離度。仿真與測(cè)試結(jié)果表明，該天線兩端口分別工作于北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)射頻段BD1L（中心工作頻率1 616 MHz）和接收頻段BD1S（中心工作頻率2 492 MHz），收發(fā)兩端口間隔離度|S12|在BD1S接收頻段大于35 dB。

發(fā)表于：4/10/2017

一種改進(jìn)的粒子群算法在云計(jì)算資源中的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)云計(jì)算中無(wú)法合理分配資源的問(wèn)題,提出了采用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)其進(jìn)行分配。由于粒子群算法存在局部收斂速度快,容易陷入局部最優(yōu)解的情況,從粒子的選擇、參數(shù)調(diào)整和預(yù)防過(guò)早收斂三個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn): (1)選擇粒子的時(shí)候采用適應(yīng)值最小的粒子,并根據(jù)約束函數(shù)淘汰不合格的粒子;(2)對(duì)慣性因子、個(gè)體最優(yōu)因子和全局最優(yōu)因子進(jìn)行改進(jìn);(3)通過(guò)設(shè)定系數(shù)來(lái)防止算法過(guò)早收斂。仿真說(shuō)明,將改進(jìn)后的算法運(yùn)用在云計(jì)算方面,在云計(jì)算的資源失效、云端用戶完成時(shí)間和云計(jì)算環(huán)境下的能量消耗三個(gè)方面都優(yōu)于粒子群算法。

發(fā)表于：4/10/2017

基于多值量化的混沌擴(kuò)頻序列及其性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了分析基于多值量化的混沌擴(kuò)頻序列的性能，以Chebyshev混沌映射為例，結(jié)合其概率密度分布函數(shù)的特點(diǎn)給出對(duì)其進(jìn)行多值量化的方法。仿真分析多值量化混沌序列的平衡性和相關(guān)性，在高斯白噪聲信道中對(duì)傳統(tǒng)二值量化混沌序列和多值量化混沌序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)進(jìn)行誤碼率仿真，并從低檢測(cè)概率和低利用概率兩個(gè)角度對(duì)多值量化混沌序列的抗截獲性能進(jìn)行分析。仿真結(jié)果表明多值量化混沌序列的誤碼率性能更好，其抗截獲性能也有所提高。

發(fā)表于：4/9/2017

一種改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的方法研究[嵌入式技術(shù)][其他]

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前被廣泛應(yīng)用,但是其收斂速度慢、預(yù)測(cè)精度不高的缺點(diǎn)卻一直被人所詬病，因此，在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用附加動(dòng)量項(xiàng)法以及動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)速率法，并以兩者的融合為基礎(chǔ)提出了陡峭因子可調(diào)激活函數(shù)法來(lái)改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以非線性函數(shù)擬合為實(shí)例，從收斂速度和預(yù)測(cè)精度兩方面對(duì)比分析兩種方法，實(shí)驗(yàn)證明所提出的改進(jìn)方法明顯提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度以及精度。

發(fā)表于：4/9/2017

基于SR-UKF的神經(jīng)元群模型分析[嵌入式技術(shù)][其他]

外部輸入通過(guò)神經(jīng)元群模型可以產(chǎn)生不同類型的類似EEG的信號(hào)，但是外部輸入信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性多采用經(jīng)驗(yàn)值，而沒(méi)有對(duì)其專門進(jìn)行研究。在設(shè)定神經(jīng)元群模型參數(shù)的情況下，SR-UKF被用來(lái)估計(jì)不同觀測(cè)值所對(duì)應(yīng)外部輸入以及模型輸出。實(shí)驗(yàn)證明外部輸入估計(jì)數(shù)據(jù)的均值在前人所采用值的范圍內(nèi)，但是標(biāo)準(zhǔn)差比前面用到的小很多。

發(fā)表于：4/9/2017

基于SIFT的巖石薄片圖像拼接[嵌入式技術(shù)][其他]

為了解決傳統(tǒng)的基于尺度不變特征變換（SIFT）算法的圖像拼接方法無(wú)法使用SIFT特征匹配算法對(duì)巖石薄片圖像中的空白區(qū)域圖像進(jìn)行特征提取，進(jìn)而影響整個(gè)巖石薄片圖像拼接的問(wèn)題，在尺度不變特征變換匹配算法的基礎(chǔ)上，提出了一種將巖石薄片圖像的行列中心位置作為拼接基準(zhǔn)點(diǎn)的圖像拼接方法。該方法改進(jìn)了特征點(diǎn)的提取方式、變換矩陣的計(jì)算順序以及矩陣優(yōu)化的順序，并利用相鄰圖像之間的位置關(guān)系估計(jì)出空白區(qū)域圖像的變換矩陣，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)巖石薄片圖像的拼接。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以較好地完成巖石薄片圖像中空白圖像的拼接，能夠較為完整地保留整個(gè)巖石薄片的紋理信息，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/9/2017

基于Harris角點(diǎn)匹配的工具識(shí)別方法[嵌入式技術(shù)][其他]

圖像匹配對(duì)于工具識(shí)別過(guò)程具有重要意義，傳統(tǒng)的圖像匹配算法匹配過(guò)程復(fù)雜導(dǎo)致匹配速度慢，在實(shí)際應(yīng)用中有局限。為了提高工具識(shí)別的效率，通過(guò)分析工具圖像特征，設(shè)計(jì)出一種基于Harris角點(diǎn)特征的圖像匹配方法進(jìn)行工具識(shí)別。首先用Harris算法提取工具模板圖像與搜索圖像角點(diǎn)特征，然后使用歸一化互相關(guān)匹配算法計(jì)算工具模板圖像與搜索圖像角點(diǎn)特征的相關(guān)值，進(jìn)而確定匹配點(diǎn)對(duì)，最后采用RANSAC去除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì)。通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證，基于Harris角點(diǎn)特征的圖像匹配方法與傳統(tǒng)方法相比，不僅識(shí)別速度快，魯棒性好，而且在實(shí)際工程應(yīng)用中更具適用性。

發(fā)表于：4/9/2017

UWB雷達(dá)專用微功率直流高壓電源的設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

主要設(shè)計(jì)一種UWB雷達(dá)專用微功率直流高壓發(fā)生器。利用功率三極管和PWM控制器組成的升壓電路，通過(guò)調(diào)節(jié)占空比，調(diào)節(jié)輸出電壓穩(wěn)定在設(shè)定值。升壓電路利用三極管組成串聯(lián)穩(wěn)壓電路，穩(wěn)定輸出高壓，實(shí)現(xiàn)直流低電壓輸入穩(wěn)定高電壓輸出。

發(fā)表于：4/9/2017

具有WiFi功能的紅外感應(yīng)模塊設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

根據(jù)紅外輻射特性和紅外熱釋電傳感器工作原理，設(shè)計(jì)組建了可嵌入家用電器、安保設(shè)備的基于WiFi的紅外熱釋電掃描模塊。本文組建的模塊，利用紅外熱釋電傳感器對(duì)室內(nèi)人體信號(hào)進(jìn)行掃描采集，對(duì)嵌入設(shè)備進(jìn)行控制，并通過(guò)WiFi模塊向上位機(jī)程序反饋設(shè)備工作狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)與用戶的互動(dòng)，方便控制。

發(fā)表于：4/9/2017

差動(dòng)變壓器式位移傳感器測(cè)量系統(tǒng)優(yōu)化[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

差動(dòng)變壓器式位移傳感器在測(cè)量小位移量時(shí)有著許多的優(yōu)點(diǎn)。對(duì)差動(dòng)變壓器式位移傳感器和AD698芯片（信號(hào)調(diào)理器）的工作原理作了簡(jiǎn)單的分析介紹，利用差動(dòng)變壓器式位移傳感器線性范圍大且重復(fù)性好、靈敏度和分辨力高的測(cè)量?jī)?yōu)點(diǎn)，配合使用AD698芯片搭建位移測(cè)量系統(tǒng)，精確地將差動(dòng)變壓器式位移傳感器的機(jī)械位移轉(zhuǎn)換成單極性的直流電壓。同時(shí)采用曲線擬合法構(gòu)建系統(tǒng)的智能化非線性校正模塊，進(jìn)一步提高了測(cè)量系統(tǒng)的線性度，減小了非線性誤差。

發(fā)表于：4/9/2017

基于ARM Cortex-M3的電路維修智能教輔系統(tǒng)的研制[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了“學(xué)生易學(xué)，老師易評(píng)”的電路維修智能教輔系統(tǒng)。該系統(tǒng)以STM32處理器為核心，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)數(shù)據(jù)的采集、A/D轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)，應(yīng)用基于BC417芯片構(gòu)成的藍(lán)牙模塊對(duì)信號(hào)進(jìn)行無(wú)線傳輸，用Android手機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)顯示并引導(dǎo)學(xué)習(xí)。基于Eclipse開(kāi)發(fā)手機(jī)軟件，內(nèi)置兩種故障排除模式。使用結(jié)果表明，系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計(jì)要求，具有簡(jiǎn)易、智能、有趣、低價(jià)的特征。

發(fā)表于：4/8/2017

死路徑消除語(yǔ)義下的BPEL過(guò)程建模與分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)BPEL過(guò)程在死路徑消除語(yǔ)義下建模與分析不夠完善的問(wèn)題，提出了一種新的BPEL過(guò)程建模與分析方法。該方法建立了將BPEL死路徑消除語(yǔ)義轉(zhuǎn)化為普通if-then-else的規(guī)則，進(jìn)而可以利用著色Petri網(wǎng)（CPN）形式化地對(duì)BPEL過(guò)程進(jìn)行建模，并通過(guò)CPNTools對(duì)BPEL過(guò)程的建模進(jìn)行自動(dòng)分析及驗(yàn)證。案例分析表明，該方法具有一定的實(shí)用性和可行性，能夠幫助軟件工程人員更好地測(cè)試、調(diào)試和維護(hù)BPEL程序。

發(fā)表于：4/8/2017

非2的n次冪大小的TrueFFS文件系統(tǒng)的構(gòu)建[嵌入式技術(shù)][其他]

介紹了嵌入式VxWorks的TrueFFS（True Flash File System）文件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和算法，針對(duì)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中遇到的問(wèn)題提出了非2的n次冪大小的TFFS文件系統(tǒng)的構(gòu)建，描述了該理論的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。經(jīng)實(shí)踐證明該方法可行，并且為Flash存儲(chǔ)器的充分利用和通過(guò)TFFS加載鏡像提供了參考。

發(fā)表于：4/8/2017

一種基于光譜角原理的多光譜遙感圖像云檢測(cè)算法[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

為了滿足遙感衛(wèi)星實(shí)時(shí)云檢測(cè)要求，提出了一種基于光譜角的云檢測(cè)算法。首先在多光譜譜段構(gòu)成的歐式空間中構(gòu)造參考云矢量；然后計(jì)算圖像中各像元矢量與參考云矢量的光譜角，對(duì)光譜角進(jìn)行高斯濾波生成云掩膜；最后計(jì)算得到圖像中云量百分比。利用該算法對(duì)156景人工標(biāo)注過(guò)的LandSat7有云圖像進(jìn)行云檢測(cè)，結(jié)果表明本文算法云檢測(cè)整體精度能到達(dá)83.6%，平均執(zhí)行速度為360 ms。本文算法原理簡(jiǎn)單，執(zhí)行速度快，檢測(cè)效果好，具有星上實(shí)時(shí)應(yīng)用潛力。

發(fā)表于：4/8/2017

一種基于分層模型的TSP構(gòu)建算法[嵌入式技術(shù)][其他]

提出了一種新算法，有效地減少了最近鄰域法和貪婪算法在構(gòu)建旅行商問(wèn)題可行解過(guò)程中引入不合理長(zhǎng)邊的問(wèn)題。該算法先借助一種由偽凸包算子所得到的分層模型對(duì)旅行商問(wèn)題中的城市分布進(jìn)行分析，之后通過(guò)將分層模型中相對(duì)外層的點(diǎn)逐個(gè)添加到內(nèi)層的規(guī)則得到可行解。借助仿真實(shí)驗(yàn)求解TSPLIB標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的40實(shí)例，并與最近鄰域法和貪婪算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明分層融合算法具有更高的精度，其平均求解質(zhì)量達(dá)到8.47%。

發(fā)表于：4/8/2017