頭條 使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統 在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。 最新設計資源 量子密鑰分發光源時序校準系統設計[通信與網絡][信息安全] 針對量子密鑰分發終端設備中八路量子態光信號在設備出口處存在固有時間偏差的問題，設計了一套以TDC-GPX為核心的量子密鑰分發光源時序校準系統。系統對量子態光信號進行光電轉換、信號調理，使用高精度時間間隔測量芯片TDC-GPX分時對調理后的脈沖電信號進行采集，并通過FPGA進行數據處理，調整八路光信號的發光時間，使其滿足在時間上的不可分辨性。測試結果表明，系統測量精度小于80 ps，用于實際量子密鑰分發待校準設備中的校準性能良好，滿足校準要求。 發表于：1/14/2017 基于Linux+ARM的列控設備數據采集系統設計[嵌入式技術][工業自動化] 為解決多種列車監測與控制設備（如LKJ2000、TAX2、TCMS系統）數據集中化處理的問題，在分析列車車載設備接口電氣特性以及數據協議的基礎上，利用UDP擁塞控制方法提高網絡利用率，設計了基于嵌入式Linux+ARM的多通道串口列車監測與控制設備數據采集系統。仿真測試實驗表明，該系統能夠實時、準確、可靠地采集TAX2、TCMS設備數據，數據采集的準確率可達100%，為實現列車遠程監測與故障診斷車載數據采集提供有力支持。 發表于：1/13/2017 高速大容量記錄儀的USB 3.0高速讀數接口設計[嵌入式技術][通信網絡] 針對當前USB 2.0已不能滿足對高速大容量數據記錄儀快速讀數的要求，設計了一種基于USB 3.0的高速讀數接口。系統以存儲陣列構建的某高速大容量機載雷達數據記錄儀為背景，USB 3.0采用Slave FIFO接口模式，以記錄儀的FPGA為外部主控制器，在FPGA內部構建一個高速FIFO實現對存儲數據的緩存與傳輸，最后通過USB 3.0接口高速傳輸至計算機。重點介紹了USB 3.0讀數接口硬件及其固件程序和FPGA控制程序的設計，并采用GPIF Designer II及Quartus II軟件進行仿真與驗證。實驗結果表明，該USB 3.0接口速率可達120 MB/s，滿足記錄儀高速讀取的要求。 發表于：1/13/2017 望遠鏡用大功率智能開關電源控制系統設計[電源技術][物聯網] 根據望遠鏡軸系驅動電源的特性設計了基于脈寬調制（PWM）控制芯片和IGBT模塊的大功率智能開關電源。主電路拓撲為全橋逆變電路，次級為全波整流電路，并采用智能接口將開關電源與上位機直接相連，同時還有輸出短路、過流、過溫、過壓和欠壓保護電路，大大簡化了系統的設計，提高了系統工作的可靠性。對控制環路進行了詳細的分析和設計，開關電源的輸出電壓連續可調，可滿足不同規格的望遠鏡軸系驅動電源的要求。最后通過實驗驗證了系統設計的有效性。 發表于：1/13/2017 一種新的特征評價方法及在高鐵故障中的應用[嵌入式技術][工業自動化] 提出一種基于Murphy改進的D-S算法作為融合規則的多準則特征評價方法(MCFE-DSEC)。該方法融合不同的單一評價準則，對特征作出綜合評價，去掉冗余特征，以提高分類準確率。將該方法應用于高速列車故障數據中，實驗結果表明，與Borda-Count方法和單一評價準則相比，MCFE-DSEC方法對各個速度下的特征都能作出有效的評價，適用性強且準確率高。 發表于：1/13/2017 一種面向工業控制系統的改進CUSUM入侵檢測方法[嵌入式技術][工業自動化] 針對CUSUM異常檢測算法在入侵檢測應用中存在的固定偏移常數和固定檢測門限的問題，結合工業控制系統高實時性和高可用性的要求，提出一種面向工業控制系統、具有自適應特征的改進非參數CUSUM（D-CUSUM）入侵檢測方法。與以往憑經驗設置固定值不同，算法基于概率論中著名的柯爾莫哥洛夫不等式理論重新設計了非參數CUSUM偏移常數β的生成方法，通過外部參數-告警控制參數動態設置CUSUM算法的檢測門限τN，使β和τN具有自適應特性。在基于MATLAB Simulink的溫度控制系統攻擊仿真實驗中，證明改進的非參數CUSUM異常檢測算法能夠改善檢測的實時性和誤報率，實現對工業控制系統的低誤報率實時入侵檢測。 發表于：1/12/2017 異構網絡中基于干擾負載比的小區選擇策略[通信與網絡][通信網絡] 現有的小區選擇算法在追求負載平衡的同時，往往沒有考慮算法本身對用戶干擾的影響，在一定程度上影響了小區性能指標。針對此類問題，從負載均衡和干擾管理兩方面考慮，提出一種折中兩項性能指標的小區選擇算法。該算法首先將小區選擇問題建模為負載和干擾的聯合優化問題，然后對該最優化問題通過一種啟發式算法進行求解，得出最佳用戶小區選擇因子矩陣，從而進一步提升異構小區的系統性能。仿真表明，該方案較其他傳統小區選擇方案在用戶接入公平性和用戶平均吞吐量上均有較大的提升。 發表于：1/12/2017 基于三維空間均勻矩形陣列的MIMO系統研究[微波|射頻][通信網絡] 主要研究MIMO天線陣列系統性能，包括MIMO空間時間相關性和天線陣列配置。推導了三維多徑信道中均勻矩形陣列在多種角能量分布下空間衰落相關性公式。采用多重信號分類算法對MIMO系統波達信號方向進行空間譜估計，推導了多種天線陣列空間譜通用公式。通過計算機模擬仿真驗證分析結果，仿真結果表明方位角擴展是天線間空間衰落相關性的主要決定因素，在低方位角擴展時，俯仰角擴展對性能影響也是明顯的。結果表明在同樣的參數情況下估計MIMO系統空間譜時，采用三維均勻矩形陣列是有優勢的。 發表于：1/12/2017 基于分布式頻譜圖的混合頻譜共享研究[通信與網絡][通信網絡] 在認知無線網絡中，頻譜制圖是在空間上發現頻譜空洞的新技術。針對目前集中式頻譜制圖不能適應無線網絡結構變化的問題，提出一種次用戶自組織的分布式制圖方案。次用戶根據Delaunay三角網生長法自組織生成三角網，然后進行本地插值生成頻譜態勢圖。在獲得分布式頻譜態勢圖的基礎上，提出一種次用戶分布式混合頻譜共享方案。次用戶根據頻譜態勢信息判斷自身所處環境，選擇overlay或者underlay接入方案，以最大化容量為準則推導了最優功率分配方案理論，仿真分析表明，該方案性能明顯優于傳統的檢測避讓方法，有效提高了系統容量。 發表于：1/12/2017 基于競爭機制的LDPC碼串行最小和算法[電源技術][智能電網] 針對譯碼模塊設計成本和功耗的問題，提出了一種LDPC碼串行最小和算法。該算法是一種采用權重因子的基于變量節點更新的串行算法，它基于競爭機制來更新變量節點對校驗節點消息集合中的最小值。與傳統串行算法相比，在不損失性能的前提下，它大幅降低了譯碼所需的復雜度。另一方面，與并行最小和算法相比，新算法不僅大幅降低了所需存儲量，而且性能也有一定的提升，復雜度只有略微增加 發表于：1/12/2017 基于字典學習的古建筑圖像修復研究[嵌入式技術][數據中心] 古代建筑圖紙是我國重要的民族瑰寶，亟待利用現代計算機技術對古代建筑圖紙進行信息化和修復。提出了一種新的基于字典學習的古建筑圖像修復模型，通過K-svd算法進行字典學習，在稀疏域利用已知像素信息填充缺損像素，從而實現對古建筑圖像的修復及噪聲的濾除。實驗表明，該算法能較好地修復古建筑圖像，降低圖像的均方誤差，在實際應用中具有良好的可行性和應用前景。 發表于：1/12/2017 基于超聲傳感器的骨密度儀的研究與設計[MEMS|傳感技術][醫療電子] 超聲骨密度儀可以很好地對人體的骨質疏松程度進行測量，具有無放射性、廉價等優點。從硬件和軟件兩個方面討論了基于超聲傳感器的骨密度儀的設計，主要包括超聲發射、超聲接收、信號處理以及嵌入式平臺的搭建，骨密度儀判定標準T值和Z值數據庫的建立。從實際測試結果驗證了此設計方案的可行性。 發表于：1/12/2017 譯碼轉發協作通信系統的誤碼率優化研究[通信與網絡][其他] 摘 要： 協作通信技術能有效提高無線網絡系統的誤碼率(SER)性能。采用譯碼轉發（Decode-Forward，DF）協議的單中繼的協作通信系統，推導并給出了線性拓撲結構下DF系統的平均誤碼率性能上界表達式，并以最小化平均SER為目標，分別從功率分配比和中繼位置兩個角度進行了優化；最后通過數值分析的方法求解出DF協作系統的最優參數對。理論分析和仿真結果表明，以此最優參數對為參考標準來選擇中繼伙伴和分配功率，可以使DF協作系統的平均SER最優化。協作通信；譯碼轉發；誤碼率；功率分配；中繼位置 發表于：1/12/2017 基于殘差統計的時間序列加性離群點檢測算法研究[嵌入式技術][數據中心] 針對時間序列，提出了一種基于殘差統計的加性離群點檢測算法，利用AR模型對時間序列進行前向與后向擬合；采用了數據相對變化率判別法減少離群點對擬合的影響；根據假設檢驗原理，以高斯分布統計檢驗對殘差進行統計分析并最終確定離群點。仿真結果表明，該方法對離群點檢測有較高的準確性。 發表于：1/12/2017 地基差分干涉微形變監測實驗系統[微波|射頻][其他] 摘 利用Agilent矢量網絡分析儀(VNA)測量S參數的端口與X波段天線相連，并置于滑軌上合成方位向孔徑，構成基于低成本實驗室通用設備的地基合成孔徑雷達（Ground Based Synthetic Aperture Radar，GBSAR）系統，且具備和實際雷達系統同樣有效的二維成像功能。利用該系統對目標進行干涉成像，然后得出兩幅圖像的相位差，結合相位與形變量之間的幾何模型，實現了目標的形變監測。實驗證明，該地基差分干涉微形變監測系統對于毫米級的微形變具有顯著的分辨能力。 發表于：1/12/2017 ?…454455456457458459460461462463…?
