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一種基于FPGA的在線程序升級(jí)方案[可編程邏輯][物聯(lián)網(wǎng)]

介紹了一種基于XILINX FPGA的在線程序升級(jí)方案，該方案不需要額外增加器件，在不改變硬件狀態(tài)的前提下，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的軟件功能升級(jí)。由于對(duì)配置芯片（PROM）的所有操作均由FPGA的內(nèi)部邏輯實(shí)現(xiàn)，故此方案具有良好的移植性和擴(kuò)展性。

發(fā)表于：4/10/2017 1:48:00 PM

基于CORDIC改進(jìn)算法的NCO設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

數(shù)控振蕩器(NCO)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于數(shù)字信號(hào)處理、軟件無(wú)線電系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域中。針對(duì)基于傳統(tǒng)CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法的NCO存在工作頻率較低、精度不高、且消耗資源多等缺點(diǎn)，通過(guò)對(duì)CORDIC算法進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)，提出了一種NCO的設(shè)計(jì)方法，將覆蓋角度擴(kuò)展至整個(gè)圓周范圍，實(shí)現(xiàn)了幅度與相位之間分別對(duì)應(yīng)，且輸出的正余弦波形具有完全正交性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的NCO具有運(yùn)算速度快，消耗硬件資源較少，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于使用硬件電路實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)，最高頻率比基于傳統(tǒng)CORDIC算法的NCO提高了114.3%，并將精度提高至10-5~10-6的數(shù)量級(jí)。

發(fā)表于：4/10/2017 1:34:00 PM

基于ITIL的SOA架構(gòu)研究與應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)眾多IT企業(yè)在提供IT服務(wù)時(shí)缺乏合理的管理流程、服務(wù)管理能力低下的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于ITIL的SOA系統(tǒng)架構(gòu)。架構(gòu)采用分層設(shè)計(jì)的方法，服務(wù)資源由服務(wù)臺(tái)來(lái)統(tǒng)一調(diào)配，服務(wù)的訪問(wèn)依靠ESB（企業(yè)服務(wù)總線）來(lái)完成。最后，將該架構(gòu)應(yīng)用于系統(tǒng)的開發(fā)，結(jié)果表明，該架構(gòu)具有擴(kuò)展性好、移植性強(qiáng)的特點(diǎn)。用該架構(gòu)指導(dǎo)企業(yè)對(duì)服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建，可以極大地提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量與服務(wù)管理能力。

發(fā)表于：4/10/2017 12:31:00 AM

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 12:21:00 AM

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 12:10:00 AM

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 11:56:00 PM

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 10:50:00 PM

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 10:40:00 PM

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 8:48:00 PM

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 7:43:00 PM