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摘要:軟件定義網(wǎng)絡(luò )(Software Define Network,SDN)推動(dòng)了傳統網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展,將SDN引入天地一體化網(wǎng)絡(luò )能夠極大程度地調動(dòng)各層級網(wǎng)絡(luò )的資源,實(shí)現天地一體化網(wǎng)絡(luò )的智能管控；首先,介紹了天地一體化網(wǎng)絡(luò )和軟件定義網(wǎng)絡(luò ),論述了基于SDN的天地一體化網(wǎng)絡(luò )架構的研究現狀；隨后,介紹了SDN控制器的性能指標并對比了當前的SDN多控制器部署方法,綜述了基于SDN的天地一體化信息網(wǎng)絡(luò )的控制器部署策略；最后,對未來(lái)基于SDN的天地一體化網(wǎng)絡(luò )控制器部署方法進(jìn)行了展望和歸納總結。

摘要:模擬電路在出現多個(gè)元器件同時(shí)故障情形時(shí)，由于容差多樣、耦合關(guān)系復雜等因素，難以對其進(jìn)行準確在線(xiàn)故障診斷。對模擬電路的在線(xiàn)故障診斷過(guò)程進(jìn)行了定量數學(xué)描述，提出了幅頻特征值獲取方法，將PCA方法和LDA方法相結合，構建屬性協(xié)方差矩陣、類(lèi)間散度矩陣、類(lèi)內散度矩陣，對模擬電路的復雜故障樣本數據進(jìn)行降維與分類(lèi)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對樣本數據集與故障模式集進(jìn)行準確匹配。實(shí)驗結果表明，論文提出的方法對數據分類(lèi)降維有效、診斷結果正確，樣本數據維度由31降到3，故障分類(lèi)準確率達到100%，較LDA、PCA、KPCA和KPCA-LDA等其它四種方法，本文方法的指標更優(yōu)。

摘要:水聲目標檢測就是從水聲取目標信息并進(jìn)行識別,而有效的水聲標檢測在現代化的海洋開(kāi)發(fā)中有著(zhù)十分重要的作用；首先,介紹了水聲目標檢測所采用的設備,以及該設備的工作方式,并搭建試驗場(chǎng)景進(jìn)行水聲回波的采集；其次,對水聲標檢測算法進(jìn)行了研究,比對不同的濾波算法可知,中值濾波方法的去噪效果更佳；進(jìn)行了灰度直方圖分析,對目標的灰度范圍進(jìn)行了增強處理；對圖像分割算法進(jìn)行了研究,設計了一種自適應迭代分割算法,對比其他方法有著(zhù)更好的處理效果；對分割后的圖像進(jìn)行連通域查找,目標篩選,從而識別出待檢測目標；試驗結果驗證了該水聲目標檢測算法在對水下目標的檢測識別上的有效性。

摘要:基于TCP與UDP的以太網(wǎng)通訊在各行各業(yè)的應用十分廣泛，以太網(wǎng)通訊的種類(lèi)多，組合及配置靈活，不同的控制設備使用的以太網(wǎng)通訊方式不盡相同；在設備功能開(kāi)發(fā)完成后，可能會(huì )存在潛在的缺陷；傳統的測試方法主要依賴(lài)網(wǎng)絡(luò )調試工具，人工解析抓取到的設備發(fā)送的數據包，或者通過(guò)組合數據指令的方式進(jìn)行測試并觀(guān)察結果；這種測試效率非常低，且易出錯，如果涉及到的以太網(wǎng)通訊種類(lèi)較多，數據量較大時(shí)，使用網(wǎng)絡(luò )調試工具不能滿(mǎn)足測試需求；為了確保各類(lèi)以太網(wǎng)控制設備在運行過(guò)程中的穩定性，并且使得接口測試過(guò)程做到自動(dòng)化，提升測試的效率以及準確度，采用以太網(wǎng)通訊設備自動(dòng)化接口測試裝置，根據用戶(hù)測試指令自動(dòng)完成以TCP與UDP為通訊方式的控制設備的接口測試，為設備的穩定運行提供保障。

摘要:為控制衛星遙感數據變化指征與非變化指征之間的實(shí)值誤差，實(shí)現對衛星遙感數據傳輸變化行為的準確監測，設計基于MPI并行計算的衛星遙感數據變化監測系統。建立A/D轉換電路與Zigbee網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)的匹配關(guān)系，將所得衛星遙感數據按需分配給傳感器模塊與協(xié)調器設備，完成數據采集與監測終端的硬件設計。按照并行拓撲結構連接形式，實(shí)施MPI的基本調用，再聯(lián)合數據進(jìn)程編寫(xiě)原則，實(shí)現對MPI并行計算的完善。根據傳感器幾何校正原理，求取遙感數據度量值，再分析核函數表達式，完成對衛星遙感數據的處理。利用MPI并行計算，控制數據采集與監測終端的硬件執行設備，完成衛星遙感數據變化監測系統設計。實(shí)驗結果表明，所設計系統的衛星遙感數據變化指征與非變化指征之間的實(shí)值誤差明顯縮小，能夠準確監測衛星遙感數據傳輸變化行為。

摘要:為了解決在多維特征數據中，部分異常點(diǎn)被分散的特征空間所掩蓋而無(wú)法檢出的問(wèn)題，以及緩解當前異常檢測方法的結果可解釋性差或不具有可解釋性的狀況，提出了基于子空間的可解釋性多變量異常檢測算法；首先在多維特征空間中，對每一個(gè)維度的特征進(jìn)行分布檢驗，在此基礎上為每一個(gè)對象選擇出一個(gè)特征空間的集合，進(jìn)而為每個(gè)對象計算出異常值分數；在此過(guò)程中，高效利用算法的中間過(guò)程產(chǎn)物，來(lái)對算法結果加以解釋?zhuān)纳剖褂谜邔祿睦斫猓皇褂谜鎸?shí)數據集，對算法進(jìn)行了驗證，實(shí)驗結果表明其具有較好的準確性和運行時(shí)間，并很好的解釋了異常點(diǎn)的異常性。

摘要:針對現有技術(shù)中隧道工程故障診斷存在的技術(shù)弊端,提出了一種利用巡檢機器人進(jìn)行智能化的監控管理方法,本研究通過(guò)巡檢機器人對隧道工程的進(jìn)度信息進(jìn)行采集,通過(guò)圖像識別技術(shù)實(shí)現隧道工程故障信息獲取,通過(guò)多傳感器數據信息融合模型對采集的信息進(jìn)行處理,通過(guò)GIS技術(shù)對運維常的項目情況進(jìn)行三維建模,并利用視覺(jué)點(diǎn)對三維建模中三角形空間單元進(jìn)行刪減,提高圖像刷新率。通過(guò)模擬實(shí)驗,本研究設計的巡檢機器人監管方案的評價(jià)精度高,得出采用本研究設計的可視化監管方案可以使評價(jià)得分提升了21%。大大提高了隧道工程故障診斷能力。

摘要:集成化裝備的故障檢測和健康管理（PHM）已成為裝備領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，但是由于其集成度高，結構復雜，綜合性強等特點(diǎn)，采用常規的檢測方法常面臨信息多源異構，體量浩大，且實(shí)時(shí)性難以保證的問(wèn)題，不僅消耗大量的人力物力，而且需要極強的數據分析及管控能力。為保證準確性、實(shí)時(shí)性和有效性的統一，研究提出一種基于CNN和Bi-LSTM(雙向長(cháng)短記憶網(wǎng)絡(luò )，Bidirectional short and long memory network)及其優(yōu)化算法的故障檢測算法，構建了Bi-LSTM-CNN-FCM模型，并通過(guò)田納西-伊斯曼化工過(guò)程數據集進(jìn)行驗證。在實(shí)驗過(guò)程中通過(guò)觀(guān)察不同激活函數對模型精度和效果的影響選擇合適的激活函數，最終確定在卷積層使用tanh激活函數，在全連接層使用relu激活函數。在確定激活函數后對模型不斷優(yōu)化，在模型末端加入FCM聚類(lèi)算法，提高了故障檢測分類(lèi)的準確率，最后以準確率和損失值為依據，通過(guò)與單一的LSTM模型，CNN模型和LSTM-CNN模型對比，證明該模型的優(yōu)越性。該模型使得故障檢測的準確率提升至98.25%，損失值減少至0.0104，在性能上明顯優(yōu)于其他模型。

摘要:目前軌道交通車(chē)輛車(chē)載設備存在啟動(dòng)不起來(lái)或者啟動(dòng)時(shí)間過(guò)長(cháng)的現象；傳統的設備啟動(dòng)人工測試方法完全依賴(lài)于人工手動(dòng)測試，需要人工上電斷電、人工觀(guān)察數據或者界面，人工計算時(shí)間，必然會(huì )存在較大的誤差，并且率低非常低，且易出錯；為了確保各類(lèi)車(chē)載控制設備在運行過(guò)程中的穩定性，并且使得測試過(guò)程做到自動(dòng)化，提升測試的效率以及準確度，采用程控電源輸出裝置，根據用戶(hù)測試指令自動(dòng)完成設備斷電重啟過(guò)程，采用時(shí)間統計裝置，根據用戶(hù)測試指令自動(dòng)完成以MVB、TRDP為通訊方式的車(chē)載控制設備的啟動(dòng)時(shí)間測試；借助軌道交通車(chē)載設備啟動(dòng)時(shí)間的測試方法，可以自動(dòng)化完成車(chē)載控制設備的長(cháng)時(shí)間啟動(dòng)測試，并且可以統計出每一次實(shí)驗的結果，為設備的穩定運行提供保障。

摘要:為了提升中央處理單元(CPU)和圖形處理單元(GPU)協(xié)同檢測網(wǎng)絡(luò )入侵的性能,本文提出了一種具有數據包有效載荷長(cháng)度約束的CPU/GPU混合模式匹配算法(LHPMA)。在分析CPU/GPU混合模式匹配算法(HPMA)的基礎上,設計了長(cháng)度約束分離算法(LBSA)對傳入數據包進(jìn)行提前分類(lèi)。利用CPU中的預過(guò)濾緩沖區對較長(cháng)數據包進(jìn)行快速預過(guò)濾,結合全匹配緩沖區將較短數據包直接分配給GPU進(jìn)行全模式匹配,通過(guò)減少有效載荷長(cháng)度的多樣性,提升了CPU/GPU協(xié)同檢測網(wǎng)絡(luò )入侵的性能。實(shí)驗結果表明,LHPMA增強了HPMA的處理性能,充分發(fā)揮了GPU并行處理較短數據包的優(yōu)勢,并且LHPMA提高了網(wǎng)絡(luò )入侵檢測的吞吐量。

摘要:針對現有技術(shù)中對電力運維故障檢測靈敏度低、診斷誤差大等問(wèn)題,設計了一種新型故障診斷方案。該方案將PID模糊控制計算器與大數據算法模型相結合,并采用實(shí)時(shí)布線(xiàn)的方法減少診斷面積,基于改進(jìn)型大數據算法模型提取電力運維設備故障數據特征,對電力運維設備運行工況構建診斷網(wǎng)絡(luò ),通過(guò)分析電力運維設備工況的功能系統完成數據診斷。為了減少診斷誤差,該研究設計了一種故障診斷設備,采用集成芯片化設計和算法程序,減小體積的同時(shí)保證檢測結果的準確性。實(shí)驗結果表明,該研究方法故障診斷誤差小,準確率最高達到98.6%。

摘要:針對當前電力線(xiàn)路檢測中存在深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )參數量大、計算復雜度高等問(wèn)題；在YOLOv5的基礎上提出一種電力線(xiàn)和桿塔的實(shí)時(shí)檢測算法；通過(guò)減少Bottleneck數量來(lái)簡(jiǎn)化特征提取層網(wǎng)絡(luò )結構，使用深度可分離卷積技術(shù)實(shí)現模型計算量的降低；分析電力線(xiàn)目標框篩選機制，改進(jìn)(Non-Maximum Suppression)NMS算法，提升模型目標檢測精度；實(shí)驗結果表明，對Bottleneck的改進(jìn)在識別精度有所提高的情況下能有效降低模型的參數量，模型檢測準確率和召回率分別達到94%與95%，體積壓縮了20.7%，在Jetson Nano嵌入式平臺上檢測速度達到17.2 fps，對兩類(lèi)電力線(xiàn)路目標檢測達到較高的識別率和實(shí)時(shí)性，對無(wú)人機電力巡檢導航有較好的參考價(jià)值。

摘要:晝夜工作的探測器在一天中處于不同照度環(huán)境下的信號探測，為了精確測量出工作在寬動(dòng)態(tài)范圍照度下的光電探測器的輸出信號，利用FPGA工具和相關(guān)檢測原理設計了一套寬動(dòng)態(tài)范圍高精度信號測量采集系統；該系統由接受光學(xué)系統模塊，跨阻放大電路模塊，鎖相放大電路模塊以及A/D采集模塊組成，接受光學(xué)系統實(shí)現了屏蔽雜散光功能，對水平與垂直方向上的光強進(jìn)行了誤差校正；跨阻放大電路和鎖相放大電路實(shí)現了微弱信號的放大和噪聲的抑制，A/D采集模塊將數據實(shí)時(shí)采集顯示；在暗室環(huán)境下，以中心波長(cháng)為650nm穩功率激光器為光源，使用濱松S2386-5K光敏二極管為光電探測器進(jìn)行試驗，實(shí)驗過(guò)程中通過(guò)改變信號調制頻率和激光器功率大小，最終選擇調制信號頻率為1000Hz最為適宜；實(shí)驗結果表明，光電檢測系統在照度范圍為均可以完成準確測量，拓寬了測量的動(dòng)態(tài)范圍，實(shí)際測量值與理論值誤差在精度允許范圍之內，該研究對于其它波長(cháng)的光源或其它微弱信號檢測系統的設計與分析具有借鑒意義；

摘要:針對目前柔性關(guān)節空間機械臂軌跡跟蹤控制方法忽略了不同重力影響下的機械臂驅動(dòng)力變化,導致柔性關(guān)節空間機械臂軌跡跟蹤控制效果較差的問(wèn)題,提出了基于PMSM驅動(dòng)的柔性關(guān)節空間機械臂軌跡跟蹤控制方法。基于構建PMSM驅動(dòng)數學(xué)模型,采用PMSM的矢量控制方法,分析驅動(dòng)力矩矢量。根據驅動(dòng)力矩矢量分析結果,分析不同重力環(huán)境下有、無(wú)摩擦時(shí)的驅動(dòng)力矩。構建柔性關(guān)節模型,分析其在不同重力環(huán)境下遇到的重力釋放問(wèn)題,使用自適應反演滑膜控制方法,設計控制率,保證機械臂能夠按照既定的方向運動(dòng),使機械臂具有魯棒性。根據柔性關(guān)節空間機械臂動(dòng)力學(xué)特性,分析不同重力環(huán)境下基于PMSM驅動(dòng)力矩,確定重力項是隨之發(fā)生改變的。設計控制器,構建動(dòng)力學(xué)模型,確保空間階段能夠最大限度跟蹤運動(dòng)軌跡。實(shí)驗結果表明,所提方法X軸、Y軸的末端跟蹤結果均與實(shí)際運動(dòng)軌跡一致,誤差為0。關(guān)節控制力矩在時(shí)間為3s時(shí),出現了最大為0.5N.m的誤差,說(shuō)明所提方法的跟蹤控制效果較好。

摘要:為提升機械臂設備的準確分揀能力，設計基于RBF-BP算法的機械臂多自由度分揀控制系統。利用RBF-BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，規劃機械臂設備的運動(dòng)軌跡路線(xiàn)，實(shí)現基于RBF-BP算法的機械臂運動(dòng)軌跡建模。確定工業(yè)相機在總功能框架中所處連接位置，根據機械臂選型情況，確定可編程邏輯控制器、變頻控制器對于所選機械臂元件的調節能力，完成對系統功能模塊的開(kāi)發(fā)。借助傳輸信道，將Sorting分揀指令、ToolControl控制指令反饋回核心控制主機，建立完整的指令執行回路，再聯(lián)合相關(guān)硬件設備結構，實(shí)現基于RBF-BP算法的機械臂多自由度分揀控制系統設計。實(shí)驗結果表明，在抓取能力相同的情況下，應用RBF-BP算法控制系統機械臂成功分揀的工件數量為19件，機械臂抓取成功率為95%，說(shuō)明所設計系統滿(mǎn)足提升機械臂準確分揀能力的設計初衷。

摘要:隨著(zhù)直流微電網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，直流微電網(wǎng)中母線(xiàn)電壓的穩定性控制作為直流微電網(wǎng)正常平穩運行的關(guān)鍵，也成為了研究熱點(diǎn)之一；針對直流微電網(wǎng)母線(xiàn)電壓外環(huán)易受參數攝動(dòng)和負荷擾動(dòng)的影響，提出了一種擴張狀態(tài)擾動(dòng)觀(guān)測器ESO(Extend state observer)與新型趨近律的滑模控制器NRSMC(New reaching law sliding mode control)相結合的復合控制器ESO-NRSMC；該控制器采用了一種新型趨近律方法來(lái)解決抖振現象與滑模面趨近時(shí)間之間的矛盾；同時(shí)擴張狀態(tài)觀(guān)測器將觀(guān)測到的擾動(dòng)值補償到滑模控制器中，進(jìn)一步提高控制器的抗擾動(dòng)能力；還構造了Lyapunov函數來(lái)驗證所設計的母線(xiàn)電壓外環(huán)閉環(huán)控制系統的穩定性；最后通過(guò)仿真證明控制器ESO-NRSMC在微電網(wǎng)系統參數發(fā)生變化以及負載擾動(dòng)的情況下，依然能夠實(shí)現對直流微電網(wǎng)母線(xiàn)電壓的穩定控制，具有較強的優(yōu)越性和魯棒性能。

摘要:無(wú)線(xiàn)通信遠程數據傳輸控制系統對提高數據傳輸穩定性起到積極作用,大量數據傳輸任務(wù)給系統的控制功能帶來(lái)巨大挑戰,為此利用STM32嵌入式技術(shù)實(shí)現無(wú)線(xiàn)通信遠程數據傳輸控制系統的優(yōu)化設計。將STM32芯片以嵌入式的方式安裝到數據傳輸控制器中,改裝傳輸數據處理器,加設時(shí)鐘發(fā)生器。通過(guò)系統電路的調整與連接,完成數據傳輸控制硬件系統的設計。在硬件設備的支持下,采集并處理無(wú)線(xiàn)通信數據資源,設置遠程數據傳輸控制協(xié)議。在協(xié)議約束下,根據信道特征合理分配遠程傳輸數據資源,最終從傳輸速率、傳輸流量等方面,實(shí)現系統的無(wú)線(xiàn)通信遠程數據傳輸控制功能。通過(guò)系統測試實(shí)驗得出結論：在優(yōu)化設計系統的控制下,遠程數據傳輸速率誤差、丟包率控制和傳輸擁塞總時(shí)長(cháng)均低于預設值,且吞吐率高于88%,由此說(shuō)明優(yōu)化設計系統的控制功能和運行性能均滿(mǎn)足設計與應用要求。

摘要:食品二氧化碳是碳酸類(lèi)飲料重要的食品添加劑；在產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程中，質(zhì)量受各種因素影響；如何在生產(chǎn)過(guò)程中高效控制產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)質(zhì)量和效益平衡的重要因素；針對這種情況，設計了實(shí)時(shí)在線(xiàn)質(zhì)量控制系統的硬件和軟件方案；用閥切換氣體來(lái)源，氣體進(jìn)入預處理后，再進(jìn)入在線(xiàn)分析儀器中；分析后的數據由下位機采集，通過(guò)上位機軟件分析處理并發(fā)送給集散控制系統，對設定值和反饋值比較，計算并調節參數，指揮和控制系統，調度生產(chǎn)運行；經(jīng)過(guò)實(shí)驗運行，結果表明，該系統在質(zhì)量設定閾值內用PID控制，超過(guò)閾值用Fuzzy-PID 復合控制；工藝參數調節穩定可靠；當質(zhì)量超出設定的報警參數后，系統能及時(shí)切換輸出流路，防止不合格產(chǎn)品流入食品儲罐，保證了產(chǎn)品的食品級質(zhì)量，與此同時(shí)切換生產(chǎn)線(xiàn)，并啟動(dòng)再生進(jìn)程；利用此系統可實(shí)現食品級二氧化碳生產(chǎn)的在線(xiàn)質(zhì)量控制及質(zhì)量溯源追蹤。

摘要:針對傳統加減速算法中減速點(diǎn)不易確定，為了確保在裁切機運動(dòng)控制系統中加減速算法的實(shí)時(shí)性和準確性。對比分析常用的加減速算法，在分析傳統的梯形加減速算法原理上，提出了一種基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的改進(jìn)梯形加減速算法，采用該算法實(shí)現了運動(dòng)控制系統的設計，利用Vivado仿真系統進(jìn)行仿真，搭建實(shí)驗平臺對算法進(jìn)行驗證。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)的梯形加減速算法能夠自動(dòng)確定減速點(diǎn)的位置并達到實(shí)時(shí)性的要求，通過(guò)理想曲線(xiàn)與實(shí)際曲線(xiàn)的對比，可以看出電機實(shí)際運行速度曲線(xiàn)平滑，轉速誤差小。

摘要:摘要：本文研究了一種彈性可靠的電力系統H∞負荷頻率控制設計，用于具有外部負載擾動(dòng)、隨機執行器故障和隨機增益波動(dòng)的電力系統。不同于以往的工作，本文引入了獨立的隨機變量并利用其伯努利分布的特性表征了電力系統的執行器故障和增益波動(dòng)。然后采用彈性控制策略、逆凸定理以及一種新的Lyapunov-Krasovskii泛函，基于一種彈性可靠比例積分型的負荷頻率控制，提出了使電力系統的均方漸近穩定且具有指定H∞控制性能指標的充分條件，濾波器參數通過(guò)求解一組線(xiàn)性矩陣不等式得到。最后給出了仿真例子去證明本文的方法的優(yōu)越性和可行性。仿真結果表明，與相似文獻中已有結果相比，本文方法得到的H∞控制性能較好。

摘要:大數據、云計算技術(shù)的迅猛發(fā)展為挖掘氣象數據豐富的科研和經(jīng)濟價(jià)值提供了技術(shù)支撐,促進(jìn)了Hadoop及其包含的文件存儲系統(HDFS,Hadoop Distributed File System)和分布式計算模型在氣象數據處理領(lǐng)域廣泛應用。由于氣象數據具有大數據的4V特征,還需要引入新的數據處理算法來(lái)提高氣象數據處理效率。通過(guò)對決策樹(shù)算法原理的研究,基于Hadoop云平臺,創(chuàng )建隨機森林模型,為數據挖掘算法在云平臺上的應用提供一種新的可能性。基于決策樹(shù)(CART,Classification And Regression Trees)挖掘算法的氣象大數據云平臺設計,采用Hadoop系統架構和MapReduce工作流程,對氣象大數據云平臺采用集群部署。平臺總體架構分為基礎設施層、數據管理與處理層、應用層,減少了決策樹(shù)建立的時(shí)間,實(shí)現了氣象數據高效加工和挖掘分析等平臺功能。

摘要:隨著(zhù)STM32控制器的應用越來(lái)越廣泛,對控制器的遠程固件更新功能需求愈發(fā)強烈。利用在應用中編程(IAP)技術(shù)原理,以STM32F103控制器為例,設計了基于485總線(xiàn)的控制器固件在線(xiàn)更新的技術(shù)方案,編寫(xiě)了遠程固件更新上位機控制軟件,采用自定義串口傳輸通信協(xié)議提高固件數據傳輸過(guò)程中的有效性,實(shí)現了485總線(xiàn)上STM32控制器的遠程固件更新功能。實(shí)踐結果表明,該方案實(shí)現的遠程固件更新,避免了拆裝設備或設置跳線(xiàn)等步驟,節省了時(shí)間、人力成本,固件更新過(guò)程方便快捷、易于操控、可靠性高,可廣泛應用于具備應用中編程的STM32控制器系統中。

摘要:基于多旋翼無(wú)人機實(shí)現目標識別具有成本低、靈活性高的優(yōu)點(diǎn),能夠對近地低空目標進(jìn)行高強度監測,在國防軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域具有巨大的應用前景；但無(wú)人機機載計算機常使用功耗小、重量輕、可靠性高的嵌入式設備,該類(lèi)設備算力有限,難以實(shí)時(shí)運行現有深度學(xué)習目標識別算法,因此研究深度學(xué)習航拍小目標識別技術(shù)在嵌入式設備中實(shí)時(shí)運行有重要意義；基于YOLOv4設計了適用于無(wú)人機俯視小目標的輕量化網(wǎng)絡(luò ),并基于BN層 系數對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行剪枝,采用了TensorRT對算法進(jìn)行硬件加速；同時(shí),制作了小型軍用目標數據集,基于該數據集,在機載嵌入式運算平臺上對原始YOLOv4算法和改進(jìn)的算法分別進(jìn)行了測試,改進(jìn)算法與原YOLOv4相比,準確率提升了2.3%,速度提升了3.3倍。

摘要:為預測某火箭殘骸落點(diǎn),需建立一套精確度高、快速高效、經(jīng)濟性好的落點(diǎn)計算模型；對殘骸彈道特性進(jìn)行分析后,基于火箭與殘骸分離時(shí)的位置和速度信息,通過(guò)分段擬合的方式建立空氣阻力系數與H、V的直接關(guān)系,較好的體現殘骸在大氣中的氣動(dòng)參數；運用動(dòng)力學(xué)原理建立系列方程組,積分得到殘骸運動(dòng)軌跡數據；計算對比了絕對誤差和相對誤差并與其他類(lèi)似模型進(jìn)行了對照,證明該落點(diǎn)計算模型在精度、效率和經(jīng)濟性上處于較為均衡的位置,能夠起到輔助發(fā)射指揮人員決策的效果。

摘要:抗混疊濾波器已經(jīng)廣泛應用于電子儀器中。濾波器的截止頻率和諧振系數是設計的兩個(gè)主要參數，而另一個(gè)重要的參數，即動(dòng)態(tài)響應的瞬態(tài)過(guò)程也需要考慮。然而，影響ECT系統數據采集速率的一個(gè)重要因素就是濾波器的時(shí)間延遲。因此，討論了抗混疊濾波器的設計。通過(guò)理論分析、仿真和實(shí)驗研究了LPF的階躍響應，分別討論了諧振因子、元件參數和LPF階數對時(shí)延的影響，設計并測試了四階抗混疊濾波器。實(shí)驗結果表明：改進(jìn)后的濾波器擁有更快的響應速度和較短的穩定時(shí)間。

摘要:針對列車(chē)乘客在接入路側蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)因多普勒效應而引起的帶寬穩定性差的問(wèn)題，設計了一種高速移動(dòng)場(chǎng)景下的平穩寬帶車(chē)載視頻點(diǎn)播系統，用戶(hù)可在手機客戶(hù)端通過(guò)WiFi連接固定于車(chē)廂內的車(chē)載服務(wù)器以下載或上傳本地視頻資源；此設計中，通信兩端均在車(chē)廂內部，處于相對靜止狀態(tài)，因此可有效避免多普勒效應；同時(shí)，使用了定向增益天線(xiàn)來(lái)增強信號在車(chē)廂窄長(cháng)矩形區域的有效覆蓋；最終，實(shí)驗數據表明：該系統在30*10 m的室內場(chǎng)景下，移動(dòng)終端訪(fǎng)問(wèn)的實(shí)時(shí)傳輸帶寬基本在35 Mbps到56 Mbps之間且波動(dòng)較小，可實(shí)現穩定流暢的視頻服務(wù)。

摘要:針對隧道內缺失衛星導航信號以致人員車(chē)輛無(wú)法定位的問(wèn)題，提出了一種利用模擬源偽衛星的隧道內虛擬中繼定位算法。模擬源偽衛星產(chǎn)生并播發(fā)虛擬軌道偽衛星信號，通過(guò)泄漏電纜向隧道內發(fā)送，接收采用虛擬中繼定位算法，以減小衛星和泄漏電纜不在一條直線(xiàn)上的折線(xiàn)誤差。解決了橢圓傾斜同步軌道的虛擬軌道偽衛星參數設計，導航電文產(chǎn)生，衛星到泄漏電纜激勵點(diǎn)的信號模擬問(wèn)題。引入了隧道與隧道口和衛星連線(xiàn)的空間夾角參數，構建了虛擬中繼偽距觀(guān)察方程，實(shí)現了虛擬中繼定位算法。通過(guò)衛星導航接收機接收輸出偽距和星歷數據，進(jìn)行二次定位解算，證明能達到亞米級定位精度。

摘要:針對水下滑翔機路徑規劃問(wèn)題，提出了一種基于Q學(xué)習的水下滑翔機路徑規劃方法。考慮到水下滑翔機在執行一些特定任務(wù)時(shí)會(huì )提前給定俯仰角及深度參數，且航向角選擇范圍通常是幾個(gè)離散角度值，本文針對典型的幾種俯仰角情況分別設計了航向動(dòng)作選擇集，這避免了Q學(xué)習方法“維數爆炸”問(wèn)題。根據水下滑翔機航程最短的目標和障礙物外部約束條件，設計了獎勵函數與動(dòng)作選擇策略。相較于傳統路徑規劃方法，本文提出的方法不需要提前知道環(huán)境信息，而是在學(xué)習過(guò)程中根據環(huán)境的反饋選擇最優(yōu)動(dòng)作，因此該方法在不同的環(huán)境條件下有優(yōu)良的遷移能力。仿真結果表明，該方法能在未知環(huán)境中為水下滑翔機規劃出規避障礙且航程短的路徑。

摘要:為了解決人工除草效率低下的問(wèn)題,設計了一種基于ROS(Robot Operating System)的大棚除草機器人系統。以英偉達Jetson Xavier NX和STM32分別作為主控制器和從控制器,將激光雷達、深度相機和三軸陀螺儀/加速度傳感器分別安裝在除草機器人的正前方、頂層中部和底層中部,獲取機器人行進(jìn)路線(xiàn)周?chē)男畔⒑蜋C器人的姿態(tài)信息,然后進(jìn)行分析、處理、3D建圖和導航。主控制器與從控制器通過(guò)串口通信方式交互命令和數據,協(xié)同工作。從控制器通過(guò)PID控制算法控制除草機器人運動(dòng)和機械臂動(dòng)作進(jìn)行噴藥除草。實(shí)驗結果表明,在正常的光線(xiàn)環(huán)境下,除草機器人能夠以0.3m/s的速度進(jìn)行噴藥除草,除草效果良好,系統運行穩定。

摘要:在噪聲和混響的聲學(xué)環(huán)境中，基于雙耳時(shí)間差的聲源方位角定位性能會(huì )嚴重降低。針對這個(gè)問(wèn)題，提出了一種基于子帶選擇和DBSCAN的雙耳聲源定位算法，首先，采用 Gammatone 濾波器將雙耳聲源信號分解為若干個(gè)子帶信號；其次，根據子帶能量大小進(jìn)行子帶通道數壓縮；然后，根據子帶信噪比大小獲取最優(yōu)子帶，降低無(wú)關(guān)子帶干擾；接著(zhù)將子帶信號進(jìn)行分幀，根據互相關(guān)算法獲取峰值處的數據點(diǎn)；最后，引入DBSCAN算法消除噪聲點(diǎn)的影響，獲取最優(yōu)數據點(diǎn)，從而根據ITD定位模型判斷目標聲源方位角，實(shí)驗結果表明，該算法在復雜的聲學(xué)環(huán)境中，相較于傳統的互相關(guān)算法，可顯著(zhù)提高雙耳聲源方位角定位性能。

摘要:現代衛星已逐漸成為國家重大基礎設施，為了解其在軌運行狀態(tài)，需要對遙測數據進(jìn)行分析；其中快變遙測數據包含了大量衛星服務(wù)情況信息，對該數據進(jìn)行基于機器學(xué)習算法的分析建模，可以更好利用特征維度高、數據量大的快變遙測數據，為人工智能在衛星數據建模、運維方面提供一種可能方案；提出一種基于隨機森林算法對在軌衛星快變遙測數據進(jìn)行建模的方法，并引入改進(jìn)的二次網(wǎng)格搜索方法對模型參數進(jìn)行調優(yōu)；使用模型對某頻點(diǎn)功率測量值進(jìn)行預測，結果顯示R2值達到0.98以上，預測值誤差較小，建立了效果較好的快變遙測數據模型，為實(shí)現基于機器學(xué)習的快變遙測數據分析提供了一種可能的方案；

摘要:主要闡述了有關(guān)IPTV網(wǎng)絡(luò )業(yè)務(wù)、組播協(xié)議、Qos協(xié)議和OPNET網(wǎng)絡(luò )仿真軟件的有關(guān)基礎知識,同時(shí)闡述了在業(yè)務(wù)承載網(wǎng)中的IPTV網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展現狀,研究IPTV可能出現的網(wǎng)絡(luò )傳輸擁塞時(shí)的缺點(diǎn),提出基于組播和QoS技術(shù)的IPTV承載網(wǎng)絡(luò )組網(wǎng)方案。重點(diǎn)闡述了OPNET的模型層次與構建方式,并提出了OPNET網(wǎng)絡(luò )模擬仿真的具體步驟,通過(guò)OPNET軟件進(jìn)行模擬仿真實(shí)驗,仿真中，按照數據業(yè)務(wù)、IP語(yǔ)音業(yè)務(wù)、IPTV服務(wù)等三個(gè)類(lèi)型,分別對網(wǎng)絡(luò )發(fā)射數量、終端接收數據流量、網(wǎng)絡(luò )時(shí)延值和網(wǎng)絡(luò )抖動(dòng)數值等進(jìn)行測試仿真,同時(shí)對所收集的網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)信息進(jìn)行數據分析。通過(guò)仿真實(shí)驗，可以發(fā)現在IPTV網(wǎng)絡(luò )中使用Qos及組播，有效減輕業(yè)務(wù)網(wǎng)的流量負荷,減少傳輸時(shí)延,提高網(wǎng)絡(luò )系統穩定性,從而保證了相關(guān)服務(wù)的順利進(jìn)行。

摘要:隨著(zhù)移動(dòng)機器人在各個(gè)領(lǐng)域的研究與發(fā)展,人們對移動(dòng)機器人路徑規劃的能力提出了更高的要求；為了解決傳統的深度Q網(wǎng)絡(luò )算法在未知環(huán)境下,應用于自主移動(dòng)機器人路徑規劃時(shí)存在的收斂速度慢、訓練前期產(chǎn)生較大迭代空間、迭代的次數多等問(wèn)題,在傳統DQN算法初始化Q值時(shí),加入人工勢場(chǎng)法的引力勢場(chǎng)來(lái)協(xié)助初始化環(huán)境先驗信息,進(jìn)而可以引導移動(dòng)機器人向目標點(diǎn)運動(dòng),來(lái)減少算法在最初幾輪探索中形成的大批無(wú)效迭代,進(jìn)而減少迭代次數,加快收斂速度；在柵格地圖環(huán)境中應用pytorch框架驗證加入初始引力勢場(chǎng)的改進(jìn)DQN算法路徑規劃效果；仿真實(shí)驗結果表明,改進(jìn)算法能在產(chǎn)生較小的迭代空間且較少的迭代次數后,快速有效地規劃出一條從起點(diǎn)到目標點(diǎn)的最優(yōu)路徑。

摘要:為緩解中心服務(wù)器的壓力，制定合理的調度方案，基于混合蟻群優(yōu)化算法提出了邊緣計算細粒度任務(wù)調度方法。描述邊緣計算任務(wù)調度問(wèn)題，并設置假設條件，簡(jiǎn)化調度求解難度。通過(guò)計算任務(wù)的優(yōu)先指數，按照從大到小的順序排列后組成任務(wù)隊列。分析邊緣服務(wù)器性能特征，明確邊緣服務(wù)器處理能力。構建能耗以及時(shí)延多目標函數，并設置約束條件，利用混合蟻群優(yōu)化算法求解多目標函數，完成邊緣計算細粒度任務(wù)調度方案設計。結果表明：該方法應用下的任務(wù)調度能耗和時(shí)延更小，說(shuō)明所提方法性能更優(yōu)，所獲得的調度方案更合理。

摘要:全脈沖數據在電子偵察處理中具有重要價(jià)值,為逼真模擬電子偵察接收機在真實(shí)信號環(huán)境下接收的全脈沖數據,提出了一種復雜體制信號的全脈沖數據動(dòng)態(tài)生成技術(shù)；該技術(shù)綜合考慮了天線(xiàn)方向圖、天線(xiàn)掃描方式、空間傳輸衰減、信號時(shí)頻特性、信號到達時(shí)間、脈沖交錯等因素對全脈沖數據產(chǎn)生的影響,可基于信號特征參數(載頻類(lèi)型、載頻變化范圍等)動(dòng)態(tài)產(chǎn)生載頻捷變、脈沖重復間隔參差等各類(lèi)復雜體制信號的交錯全脈沖數據流；測試和驗證表明,該技術(shù)可適應各類(lèi)復雜體制信號全脈沖數據流產(chǎn)生,具有逼真性高、適應性強、可擴展性強的優(yōu)勢。

摘要:針對因強降雨、堤防潰決、暴雨增水等因素導致的水位突然上升而泛濫和山洪暴發(fā),形成復雜多變?yōu)暮蟮牡匦苇h(huán)境。設計了以FPGA為控制器的多傳感器融合機器人，提高災后救援效率。該機器人通過(guò)GPS為機器人作業(yè)劃定區域，生命特征儀、力矩儀和空氣質(zhì)量?jì)x等傳感器采集環(huán)境數據，搭建非線(xiàn)性全地形機器人動(dòng)態(tài)模型，利用六軸陀螺儀和霍爾傳感器獲取機器人狀態(tài)，數據經(jīng)過(guò)擴展卡爾曼濾波算法融合以及航跡算法推算后，獲得機器人在災后環(huán)境中的實(shí)際信息，使得機器人能夠按要求進(jìn)行搜救作業(yè)。實(shí)驗結果表面，多傳感器融合的機器人系統，能夠在災后環(huán)境完成信息采集與傳輸，具有較高的穩定性及準確性。

摘要:階梯電價(jià)改革的背景下,智能小區電表的改造升級成為電力部門(mén)關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題,提出了一種基于電力載波通信技術(shù)的智能小區抄表系統設計方案。該方案采用分布式的B/S模式,介紹了電力載波通信技術(shù)的工作原理,詳細闡述了用戶(hù)端的功率計量、電力載波通信和測控主機等硬件模塊的設計原理、參數設置方法和關(guān)鍵技術(shù),給出了各個(gè)模塊的電路原理圖和工作流程。詳細闡述了上位PC機端的具體開(kāi)發(fā)方案,給出了軟件工作流程圖和關(guān)鍵代碼。工程測試證明：基于電力載波通信技術(shù)的智能小區抄表系統,能夠達到計算階梯電價(jià)、測控小區用戶(hù)電力能源消耗的目的。

摘要:飛機空調系統對飛機和旅客都起著(zhù)至關(guān)重要的作用,對飛機QAR(Quick Access Recorder)空調數據的健康評價(jià)進(jìn)行預測,可以保證乘客和機組的飛行舒適性、安全性,以及電子電氣設備工作的穩定性,避免機械故障導致的航班延誤或取消。為提高空調系統狀態(tài)監控SVM模型預測的準確度,提出了一種基于粒子群算法的SVM空調狀態(tài)評估方法。通過(guò)實(shí)驗結果可知,使用A320飛機空調系統狀態(tài)監控收集的樣本數據進(jìn)行預測分析,提出的方法能夠有效評估空調系統狀態(tài)。

摘要:容器云受到風(fēng)險攻擊會(huì )影響運維性能，無(wú)法有效保護內部存儲的隱私數據安全。為了準確判斷風(fēng)險攻擊類(lèi)型，最大程度保證用戶(hù)隱私數據安全，提出基于歷史數據分析的容器云安全風(fēng)險評估方法。根據云計算安全標準，對容器云風(fēng)險等級進(jìn)行分類(lèi)；利用粗糙集算法挖掘容器云歷史數據中的風(fēng)險因素，獲得風(fēng)險因素歸約集合；根據容器云的運行特點(diǎn)，通過(guò)德?tīng)柗品椒ê蜎Q策隸屬度矩陣計算安全風(fēng)險權重。根據各風(fēng)險間存在關(guān)聯(lián)性，整合整體風(fēng)險評估值，實(shí)現容器云安全風(fēng)險評估。實(shí)驗結果表明，該方法可以有效評估容器云安全風(fēng)險，且評估結果較為準確，為用戶(hù)保證隱私數據安全提供參考。

摘要:測量精度是雷達核心系統指標之一,工程中對其進(jìn)行準確評估有著(zhù)重要意義；實(shí)際應用中在利用ADS-B數據進(jìn)行精度評估時(shí)常因時(shí)間信息缺失、時(shí)間節拍不均勻等原因導致航跡點(diǎn)匹配誤差增大,精度評估效果急劇下降甚至失效；針對上述問(wèn)題對欠時(shí)間信息條件下精度評估問(wèn)題進(jìn)行了研究,采用了基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲算法的雷達航跡點(diǎn)匹配技術(shù),利用形狀信息在時(shí)間信息缺失的情況下仍能實(shí)現航跡點(diǎn)精確匹配從而提升評估精度；考慮到實(shí)際應用中邊界束縛與計算資源限制,一種預篩選與下界加速技術(shù)被提出；然后基于實(shí)際應用中序列高維序列信息采用聯(lián)合度量方法進(jìn)一步提高航跡點(diǎn)匹配精度；最后在實(shí)際測量數據上進(jìn)行驗證,經(jīng)實(shí)驗測試表明本方法在時(shí)間信息缺失的情況下也可準確評估雷達精度,計算速度快；算法擴展了ADS-B精度評估應用范圍,具有廣泛實(shí)用價(jià)值。

摘要:近些年隨著(zhù)動(dòng)車(chē)組運行功能的不斷提升和優(yōu)化,車(chē)輛內部分布的電線(xiàn)電纜數量大量增加,接線(xiàn)測試點(diǎn)在校線(xiàn)、耐壓試驗環(huán)節人工測試付出的時(shí)間成本更多。為了避免人工失誤影響產(chǎn)品質(zhì)量,提高測試準確率,提高生產(chǎn)效率,使用自動(dòng)化測試系統來(lái)替代人工試驗。本文研制了動(dòng)車(chē)組單車(chē)自動(dòng)校線(xiàn)及耐壓試驗方法,測試可靠性高并能在不同動(dòng)車(chē)組項目產(chǎn)品之間完成靈活轉換,可縮短試驗周期,提高測試效率,保障動(dòng)車(chē)組生產(chǎn)的質(zhì)量。

摘要:針對格雷碼式風(fēng)向傳感器的核查需求,尤其針對隱性故障較難排查的問(wèn)題,設計了風(fēng)向傳感器現場(chǎng)自動(dòng)核查儀系統。通過(guò)電源模塊設計,實(shí)現電池供電,傳感器直接接入即可檢測,并且無(wú)需額外給傳感器供電；通過(guò)格雷碼點(diǎn)位檢測(格雷碼的每個(gè)點(diǎn)位都有高低電平變化、相鄰2組的格雷碼只變化1個(gè)點(diǎn)位和格雷碼不同點(diǎn)位存在不同的高低電平交替出現的規律)和風(fēng)向值檢測(0°檢測點(diǎn)讀數正常、風(fēng)向值依次變化規律和所有風(fēng)向值都應出現)等方法,操作方法更簡(jiǎn)便且可更全面地排查故障。本系統通過(guò)了模擬故障測試和省市縣相關(guān)氣象部門(mén)的業(yè)務(wù)試用。結果表明,本系統便攜易用,檢測周期縮短到5秒,檢測結果的輸出清晰準確,能較好地滿(mǎn)足風(fēng)向傳感器現場(chǎng)核查的業(yè)務(wù)要求。