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基于圖像塊分類處理的快速單圖超分辨率重建[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

基于稀疏編碼的單幅圖像超分辨率重建效果較好，但其計(jì)算量大、計(jì)算復(fù)雜，較低的超分速度阻礙了實(shí)時(shí)應(yīng)用。為提高超分速度，提出一種基于圖像塊處理的快速超分辨率重建算法。先將特征提取后的圖像塊用均值和方差對(duì)分成3類，再分別運(yùn)用不同的方法對(duì)圖像塊進(jìn)行超分處理，如雙三次插值（Bicubic）、鄰域嵌入（NE）和稀疏編碼超分法（SCSR）等。另外還運(yùn)用主成分分析法（PCA）對(duì)圖像塊進(jìn)行降維。實(shí)驗(yàn)中與經(jīng)典的SCSR方法相比較，在獲得幾乎相同的PSNR值時(shí)，超分耗時(shí)減少了17.2 s。新方法的超分效果與經(jīng)典的NE和SCSR方法處于同一水平，超分速度得到了較顯著的提高。

發(fā)表于：1/12/2017

一種改進(jìn)的異步CDMA信號(hào)的盲解擴(kuò)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對(duì)異步碼分多址(CDMA)信號(hào)的盲解擴(kuò)進(jìn)行研究，提出了基于迭代最小二乘投影算法的改進(jìn)算法。首先將異步CDMA信號(hào)建模為帶約束的同步CDMA信號(hào)模型，并對(duì)其進(jìn)行特征分解。將帶約束的同步CDMA信號(hào)投影到其信號(hào)子空間中，再采用迭代最小二乘投影算法(ILSP)估計(jì)擴(kuò)頻序列，并用最小均方誤差接收機(jī)獲得信息碼序列的估計(jì)值。理論分析和仿真結(jié)果表明，提出的算法比原迭代最小二乘投影算法具有更好的估計(jì)性能。

發(fā)表于：1/12/2017

面向車間布局的自適應(yīng)LANDMARC算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

在車間定位中，運(yùn)用基于有源射頻識(shí)別校驗(yàn)的動(dòng)態(tài)定位（LANDMARC）算法時(shí)，由于車間障礙物引起的多徑效應(yīng)和邊界處參考標(biāo)簽數(shù)量不足，算法無(wú)法正確選擇參考標(biāo)簽中的最近鄰，對(duì)此，提出一種面向車間布局的自適應(yīng)LANDMARC算法。首先引入對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型處理RFID讀寫(xiě)器接收信號(hào)強(qiáng)度指示（RSSI），再通過(guò)對(duì)比法篩選出參考標(biāo)簽有效值以及插值法在邊界插入虛擬標(biāo)簽。對(duì)比傳統(tǒng)LANDMARC算法，將定位平均誤差從0.39 m降低到0.16 m，證明了自適應(yīng)LANDMARC算法的有效性。

發(fā)表于：1/12/2017

一種基于FPGA實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化正交匹配追蹤算法設(shè)計(jì)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)壓縮感知重構(gòu)算法中正交匹配追蹤(OMP)算法在每次迭代中不能選取最優(yōu)原子問(wèn)題，對(duì)OMP算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，保證了每次迭代的當(dāng)前觀測(cè)信號(hào)余量最小，并提出了一種基于FPGA 實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化OMP算法硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。在矩陣分解部分采用了修正喬列斯基(Cholesky)分解方法，回避開(kāi)方運(yùn)算，以減少計(jì)算延時(shí)，易于FPGA實(shí)現(xiàn)。整個(gè)系統(tǒng)采用并行計(jì)算、資源復(fù)用技術(shù)，在提高運(yùn)算速度的同時(shí)減少資源利用。在Quartus II 開(kāi)發(fā)環(huán)境下對(duì)該設(shè)計(jì)進(jìn)行了RTL 級(jí)描述，并在FPGA仿真平臺(tái)上進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的正確性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于MEMS傳感器的海浪特征參數(shù)的提取[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

針對(duì)波浪能發(fā)電過(guò)程中需要實(shí)時(shí)得到海浪頻率、幅值等特征參數(shù)的問(wèn)題，利用STM32F4系列高性能單片機(jī)、MEMS運(yùn)動(dòng)傳感器和GPRS無(wú)線傳輸技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)的遠(yuǎn)程海浪特征參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。重點(diǎn)描述了監(jiān)測(cè)終端的硬件結(jié)構(gòu)和MEMS運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的姿態(tài)整合，并通過(guò)時(shí)頻域分析算法實(shí)現(xiàn)海浪特征參數(shù)的提取。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證了該方法的有效性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于Django框架的故障診斷和安全評(píng)估平臺(tái)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

符號(hào)有向圖（SDG）作為一種定性研究方法，在系統(tǒng)推理和圖形繪制上有待改進(jìn)。詳細(xì)描述了計(jì)算機(jī)輔助下的SDG故障診斷和安全評(píng)估平臺(tái)的開(kāi)發(fā)過(guò)程。平臺(tái)的開(kāi)發(fā)基于開(kāi)源Django框架，具有搭建維護(hù)簡(jiǎn)單、操作方便、易于二次開(kāi)發(fā)等特點(diǎn)；利用分層SDG模型和新的推理算法實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的故障診斷和安全評(píng)估，支持故障傳播路徑查詢和分層SDG的自動(dòng)繪制。以田納西-伊斯曼過(guò)程（TEP）為例，對(duì)平臺(tái)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果證明平臺(tái)推理結(jié)果完備、有效，具有實(shí)際應(yīng)用的前景。

發(fā)表于：1/12/2017

一種分步式Dual slope ADC的研究與設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

介紹了一種分步式Dual slope ADC，并且詳細(xì)介紹了此結(jié)構(gòu)提出的理論基礎(chǔ)、電路的具體結(jié)構(gòu)和仿真結(jié)果。該Dual slope ADC 的系統(tǒng)時(shí)鐘為1 MHz，輸入電壓范圍為0.5 V~4.5 V，電源電壓為5 V。相對(duì)于傳統(tǒng)的Dual slope ADC，此分步式Dual slope ADC不但可以達(dá)到更高的分辨率，而且彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的Dual slope ADC的缺點(diǎn)，即對(duì)于全集成電路的大分布電容的要求以及高分辨率轉(zhuǎn)換時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，使得此新型模數(shù)轉(zhuǎn)換器還具有速度快（遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于雙積分ADC的速度）的優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：1/12/2017

基于PBBShift的ROI編碼方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為使觀察者提早了解圖像的大致情況，提出了基于部分背景位平面位移(PBBShift)的感興趣區(qū)域(ROI)編碼方法。該方法將背景(BG)位平面分為兩部分，編碼時(shí)下移剩余的BG位平面，解碼時(shí)可優(yōu)先傳輸ROI系數(shù)和重要的BG系數(shù)，然后傳輸剩余的BG系數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，該方法在低碼率下，ROI和BG質(zhì)量相差無(wú)幾；在高碼率下，ROI獲得比BG更好的質(zhì)量。改進(jìn)的方法在帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)中有很大的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/12/2017

基于分層滑模控制的VTOL分星期軌跡跟蹤[嵌入式技術(shù)][航空航天]

摘要：針對(duì)VTOL飛行器的軌跡跟蹤和穩(wěn)定性問(wèn)題，在考慮輸入耦合前提下，提出了一種分層滑模控制方案。首先，將整個(gè)系統(tǒng)分成兩個(gè)子系統(tǒng)，分別設(shè)計(jì)兩個(gè)子系統(tǒng)的滑模面；然后利用其中一個(gè)子系統(tǒng)滑模量來(lái)構(gòu)造中間變量，進(jìn)而構(gòu)造出整個(gè)系統(tǒng)總的滑模面；再利用等效控制法求取系統(tǒng)在該滑模面上的等效控制量，采用李雅普諾夫方法設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的切換控制量，從而獲得系統(tǒng)總的控制量。該控制器能夠保證各個(gè)滑模面的穩(wěn)定性和誤差閉環(huán)系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定性。最后的仿真結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：1/12/2017

CFI中基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在超聲彩色血流成像(Color Flow Imaging,簡(jiǎn)稱CFI)系統(tǒng)中，為抑制雜波信號(hào)對(duì)血流速度估計(jì)的影響，提出了一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法。該方法首先根據(jù)回波信號(hào)的能量特性提出動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法，將回波信號(hào)動(dòng)態(tài)地分割為靜態(tài)組織區(qū)、雜波區(qū)和血流區(qū)三部分；然后根據(jù)信號(hào)的時(shí)域特性，結(jié)合非平穩(wěn)雜波抑制法和多項(xiàng)式回歸法進(jìn)行非平穩(wěn)雜波抑制。仿真結(jié)果表明，該算法濾波后的雜波血流比約為6.120 dB，能較好地抑制非平穩(wěn)雜波信號(hào)，估計(jì)出的血流速度剖面完整，成像質(zhì)量較高；該算法的運(yùn)行時(shí)間約為0.341 4 s，執(zhí)行速度為非平穩(wěn)雜波抑制法的3倍，具有較高的實(shí)時(shí)性。

發(fā)表于：1/11/2017

LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中空白子幀的動(dòng)態(tài)配置[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了解決LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中負(fù)載均衡和干擾問(wèn)題，3GPP提出了增強(qiáng)型干擾協(xié)調(diào)技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)提出用空白子幀減少微基站邊緣用戶的干擾。從公平性角度討論了動(dòng)態(tài)的空白子幀設(shè)定，并提出了兩種空白子幀配置算法。仿真表明，提出的兩種動(dòng)態(tài)空白子幀設(shè)定方法有效提升了系統(tǒng)的公平性。此外，仿真還對(duì)比了這兩種動(dòng)態(tài)的配置方法，表明最大化公平性的配置方法能夠有效緩解微基站邊緣用戶隨著覆蓋區(qū)域增大吞吐量不斷減小的趨勢(shì)。

發(fā)表于：1/11/2017

基于高效糾錯(cuò)碼的無(wú)線光通信系統(tǒng)性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹了弱湍流信道條件下光強(qiáng)閃爍的對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型，結(jié)合大氣信道特點(diǎn)，推導(dǎo)了自由空間光通信未編碼系統(tǒng)和RS編碼系統(tǒng)在開(kāi)關(guān)鍵控(OOK)、脈沖位置調(diào)制(PPM)、差分脈沖位置調(diào)制(DPPM)和數(shù)字脈沖間隔調(diào)制(DPIM)方式下的平均誤碼率公式，并用數(shù)值仿真的方法分析了它們的平均誤碼率性能。仿真結(jié)果表明，采用RS編碼可以有效地增加信噪比增益，改善大氣湍流對(duì)通信鏈路性能的惡化，能夠提高系統(tǒng)的抗干擾能力，在無(wú)線光通信系統(tǒng)中將有一定的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/11/2017

基于一級(jí)倒立擺模型仿人機(jī)器人控制算法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)仿人機(jī)器人步態(tài)行走不穩(wěn)定的問(wèn)題，以倒立擺為控制對(duì)象，建立仿人機(jī)器人步態(tài)行走數(shù)學(xué)模型。以仿人機(jī)器人姿態(tài)角和位移建立雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，采用PID控制算法對(duì)仿人機(jī)器人姿態(tài)角和位移進(jìn)行調(diào)節(jié)。以19自由度仿人機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，表明了所采用仿人機(jī)器人步態(tài)行走系統(tǒng)PID控制算法的正確性及高精確度。系統(tǒng)響應(yīng)穩(wěn)定，超調(diào)<0.3%，調(diào)節(jié)時(shí)間<0.2 s，關(guān)節(jié)輸出相對(duì)誤差最大值為2.25%，可實(shí)現(xiàn)仿人機(jī)器人穩(wěn)定的步態(tài)行走。

發(fā)表于：1/11/2017

無(wú)線電能傳輸系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

無(wú)線供電系統(tǒng)中線圈、線圈間互感、補(bǔ)償電容、諧振頻率各個(gè)參數(shù)之間相互制約、相互影響，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是一個(gè)多參數(shù)、多變量的優(yōu)化問(wèn)題。以往的參數(shù)優(yōu)化一般是單參數(shù)優(yōu)化而且只優(yōu)化到互感，并沒(méi)有優(yōu)化到具體的匝數(shù)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要較大修正。為解決此問(wèn)題，在得到系統(tǒng)的傳輸功率和效率模型的基礎(chǔ)上，利用線圈匝數(shù)與自感互感的關(guān)系，以PS型拓?fù)錇閮?yōu)化對(duì)象，給出了系統(tǒng)的非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，利用遺傳算法得出了系統(tǒng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究證明了理論分析與設(shè)計(jì)方法的正確性。

發(fā)表于：1/11/2017

微震定位系統(tǒng)中拾震器布陣研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

對(duì)微震監(jiān)測(cè)中拾震器陣列進(jìn)行科學(xué)有效的布置是保證微震定位系統(tǒng)能有效運(yùn)行的一個(gè)關(guān)鍵條件，設(shè)計(jì)了4種拾震器陣列布設(shè)方案，使煤礦中微震定位監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行得更加科學(xué)有效。首先建立復(fù)雜地質(zhì)模型，利用微變網(wǎng)格射線追蹤正演模擬出微震源起震到拾震器陣列接收信號(hào)的過(guò)程，然后在施加隨機(jī)擾動(dòng)的情況下，利用粒子群-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（PSO-BP）反演推算出震源位置，最后通過(guò)震源位置的誤差來(lái)分析各個(gè)布陣方案的特點(diǎn)，同時(shí)分析了陣列中拾震器數(shù)量的合理值。研究結(jié)果表明，在微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中拾震器利用率最高的情況下，可以給出準(zhǔn)確、合理、有效的拾震器布陣方案。

發(fā)表于：1/11/2017