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測(cè)量軟件在 Wi-Fi 7 測(cè)試中發(fā)揮重要作用[測(cè)試測(cè)量][通信網(wǎng)絡(luò)]

　　這個(gè)世界允許無(wú)線連接缺席哪怕一天嗎？大部分情況下無(wú)法做到，因?yàn)槲覀兊娜粘；顒?dòng)大都依賴于無(wú)線通信技術(shù)。無(wú)論是工作、上學(xué)還是日常通信，無(wú)線連接都已經(jīng)不可或缺。無(wú)線連接技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了其他技術(shù)、研究和創(chuàng)新理念的發(fā)展。而無(wú)線設(shè)備的更新?lián)Q代又推動(dòng)了無(wú)線技術(shù)在不斷變化的世界中推陳出新。

發(fā)表于：8/26/2023

遠(yuǎn)離危險(xiǎn)：打造安全的自動(dòng)駕駛汽車[人工智能][汽車電子]

　　當(dāng)下的汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革――電動(dòng)汽車逐漸興起，自動(dòng)駕駛汽車（AV）的自動(dòng)化程度越來(lái)越高。在中國(guó)，眾多企業(yè)紛紛投身于全自動(dòng)駕駛汽車的研發(fā)，而且已有一系列試點(diǎn)項(xiàng)目落地，為盡早實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而努力。香港某科技園正在開(kāi)展一項(xiàng) AV 試驗(yàn)，研究如何將通勤者接駁到智慧城市環(huán)境下的公共交通系統(tǒng)中。中國(guó)消費(fèi)者比西方消費(fèi)者更樂(lè)意接受自動(dòng)駕駛，對(duì)各種自動(dòng)駕駛功能也抱有更大的熱情。

發(fā)表于：8/25/2023

一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)到達(dá)角度（Angle-Of-Arrival， AOA）/接受信號(hào)強(qiáng)度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）混合定位往往需要多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)布設(shè)陣列天線以實(shí)現(xiàn)高精度定位，為解決在錨節(jié)點(diǎn)資源受限下精度較低的問(wèn)題，提出了一種基于Mesh網(wǎng)絡(luò)的混合AOA/RSSI協(xié)作定位方法。僅有中心主錨節(jié)點(diǎn)提供AOA角度的情況下，采取最小二乘法對(duì)聯(lián)合真實(shí)和虛擬錨節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)角度和距離信息進(jìn)行初步定位；利用未知節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作通信和測(cè)距信息，位置估計(jì)問(wèn)題被轉(zhuǎn)換為無(wú)約束非線性優(yōu)化問(wèn)題，給予短距離鏈路更高權(quán)重，通過(guò)迭代求解最終實(shí)現(xiàn)協(xié)作定位。仿真結(jié)果表明，所提算法在錨節(jié)點(diǎn)資源受限情況下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于：8/25/2023

基于區(qū)塊鏈的分布式標(biāo)識(shí)密碼管理*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

基于標(biāo)識(shí)的密碼算法（如SM9等），需要可信第三方密鑰生成中心KGC為用戶生成標(biāo)識(shí)私鑰，存在密鑰托管、單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題。提出了一種分布式標(biāo)識(shí)密碼管理方案，多個(gè)參與方分別產(chǎn)生部分標(biāo)識(shí)私鑰發(fā)送給用戶，用戶本地運(yùn)算產(chǎn)生標(biāo)識(shí)私鑰，避免了密鑰托管的問(wèn)題；同時(shí)身份標(biāo)識(shí)狀態(tài)等數(shù)據(jù)可信上鏈，可以去中心化查詢用戶身份標(biāo)識(shí)及有效性，解決了KGC單點(diǎn)失效及信任的問(wèn)題，提高了系統(tǒng)可用性和安全性。經(jīng)分析表明，方案在運(yùn)行效率和帶寬要求方面均具有明顯優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：8/25/2023

基于改進(jìn)Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識(shí)別[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識(shí)別?；贔DI攻擊進(jìn)行虛假數(shù)據(jù)注入，構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機(jī)森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹(shù)（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結(jié)果進(jìn)行權(quán)值賦值，從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提的基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于：8/25/2023

多核專用指令處理器集成開(kāi)發(fā)環(huán)境設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

該集成開(kāi)發(fā)環(huán)境面向一款多核密碼專用指令協(xié)處理器而設(shè)計(jì)，包含指令集模擬器、匯編器、調(diào)試器等功能模塊，支持基于匯編語(yǔ)言的軟件調(diào)試，支持密碼算法性能評(píng)估。根據(jù)實(shí)現(xiàn)密碼算法的特點(diǎn)，該集成開(kāi)發(fā)環(huán)境中的密碼處理引擎模擬器采用了運(yùn)算指令提前譯碼的方式，以提高模擬器的性能。在此基礎(chǔ)上，為了程序調(diào)試和算法性能評(píng)估的需要，采用不同的模擬策略，分別設(shè)計(jì)了指令級(jí)同步模擬器和共享數(shù)據(jù)級(jí)同步模擬器。經(jīng)測(cè)試，該集成開(kāi)發(fā)環(huán)境在進(jìn)行算法評(píng)估時(shí)，模擬指令的速度達(dá)到了4.83 MIPS，性能評(píng)估結(jié)果與硬件仿真一致。

發(fā)表于：8/25/2023

萬(wàn)兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應(yīng)用*[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足目前攝像機(jī)看得清、看得遠(yuǎn)、看得實(shí)時(shí)、成本低等需求，結(jié)合高清模擬視頻的發(fā)展現(xiàn)狀，針對(duì)基于光纖通信技術(shù)的多路高清模擬視頻超遠(yuǎn)距離傳輸存在成本高、傳輸速率慢、實(shí)時(shí)性差等主要問(wèn)題，分析多路大帶寬高清模擬視頻如何在一條光纜傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)，提出了基于萬(wàn)兆鏈路聚合的模擬視頻遠(yuǎn)距離傳輸?shù)慕M網(wǎng)解決方案。該方案可以幫助同軸模擬高清視頻解決遠(yuǎn)距離超高成本傳輸問(wèn)題，為模擬監(jiān)控整體解決方案提供了必不可缺的組成部分，具有引領(lǐng)作用。

發(fā)表于：8/25/2023

車載燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)交流阻抗測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用*[電源技術(shù)][汽車電子]

為解決車載質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)在-30℃低溫冷儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)問(wèn)題，提出了一種測(cè)量車載燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)單片交流阻抗的測(cè)量系統(tǒng)，單片電流電壓信號(hào)通過(guò)帶通濾波電路處理后，進(jìn)行快速傅里葉變換計(jì)算出單片阻抗；在采集阻抗時(shí)，通過(guò)另外一個(gè)控制核心采集單片電壓，實(shí)現(xiàn)了單片電壓及阻抗的同步雙采集。在系統(tǒng)關(guān)機(jī)策略中，將單片阻抗作為關(guān)機(jī)判據(jù)，在其達(dá)到低溫儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)的閾值點(diǎn)后，系統(tǒng)停止吹掃完成關(guān)機(jī)。系統(tǒng)能夠在-30℃低溫儲(chǔ)存及冷啟動(dòng)，并最終在北京2022冬奧會(huì)實(shí)車批量應(yīng)用。

發(fā)表于：8/25/2023

面向用戶體驗(yàn)增強(qiáng)的信息檢索評(píng)估模型研究*[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

如何為用戶精準(zhǔn)提供高質(zhì)量信息是信息檢索系統(tǒng)有效提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵問(wèn)題所在。在對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究進(jìn)展基礎(chǔ)之上，從引入信息資源與用戶需求之間最佳匹配的動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制角度，提出了一種面向用戶體驗(yàn)增強(qiáng)的信息檢索動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，對(duì)模型中的信息質(zhì)量評(píng)估方法、用戶期望評(píng)估方法、情境動(dòng)態(tài)評(píng)估方法和用戶體驗(yàn)評(píng)估方法等進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，并對(duì)模型中各因素權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)化搜索求解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，構(gòu)建的動(dòng)態(tài)評(píng)估模型具有較好的“魯棒”特性，對(duì)不滿足用戶需求的信息過(guò)濾效果明顯，將用戶所需的高質(zhì)量信息返回給用戶，明顯增強(qiáng)了用戶對(duì)信息檢索的應(yīng)用體驗(yàn)。

發(fā)表于：8/25/2023

基于AXI4總線的紅外圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提升紅外熱像儀圖像處理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理模塊訪問(wèn)DDR存儲(chǔ)器的帶寬效率與系統(tǒng)可靠性，采用Xilinx Kintex-7系列FPGA設(shè)計(jì)了一種基于AXI4總線的DDR存儲(chǔ)器訪問(wèn)方案，實(shí)現(xiàn)了AXI4總線的用戶接口設(shè)計(jì)，完成了對(duì)DDR存儲(chǔ)器的多端口實(shí)時(shí)訪問(wèn)控制需求。測(cè)試結(jié)果證明了設(shè)計(jì)的可行性，接口符合AXI4總線協(xié)議規(guī)定，使紅外圖像處理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)模塊對(duì)DDR的讀寫帶寬與效率達(dá)到一個(gè)較高的水平。

發(fā)表于：8/25/2023

基于AXI總線復(fù)用的DMA數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

常規(guī)多通道DMA數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)應(yīng)用在多傳感器接入式人工智能平臺(tái)時(shí)，隨著傳感器類型和數(shù)量的增加，在通道協(xié)議轉(zhuǎn)換、AXI總線擴(kuò)展過(guò)程中會(huì)消耗大量的FPGA邏輯和存儲(chǔ)資源，容易產(chǎn)生邏輯擁塞，增加工具布線難度。與此同時(shí)，封閉式的AXI系統(tǒng)缺乏對(duì)通道差異控制的靈活性，難以適應(yīng)人工智能平臺(tái)多模式數(shù)據(jù)傳輸需求。因此，設(shè)計(jì)了一種AXI總線復(fù)用方式的DMA數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)，該設(shè)計(jì)可以極大地縮減AXI總線數(shù)量，降低FPGA資源消耗和工具布線用時(shí)，方便地引入附加邏輯實(shí)現(xiàn)多模式DMA數(shù)據(jù)傳輸，為人工智能平臺(tái)提供靈活高效的多源數(shù)據(jù)獲取機(jī)制。

發(fā)表于：8/25/2023

一種串聯(lián)機(jī)械臂多軸同步控制方法的研究與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

以機(jī)械臂為代表的工業(yè)設(shè)備，直接影響著制造業(yè)生產(chǎn)水平。在噴漆、焊接等生產(chǎn)場(chǎng)景下，人們希望機(jī)械臂的末端軌跡符合預(yù)期。由于工況及受到干擾的影響不完全相同，機(jī)械臂各關(guān)節(jié)的單軸跟蹤性能很難保持一致，此時(shí)便需要進(jìn)行多軸同步控制，以便多個(gè)電機(jī)同步配合完成工作，確保末端軌跡精度滿足要求。在分析三維軌跡誤差后，根據(jù)串聯(lián)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征，基于偏差耦合結(jié)構(gòu)，得出各關(guān)節(jié)軸的同步修正量，并在基于Xilinx ZYNQ的六軸機(jī)械臂實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式檢驗(yàn)了該方法的工作效果。

發(fā)表于：8/25/2023

基于多核DSP上下文環(huán)境備份與恢復(fù)方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*[嵌入式技術(shù)][其他]

在軟件定義計(jì)算體系架構(gòu)中，DSP作為一種常用的硬件資源，勢(shì)必向虛擬化發(fā)展，以便最大化發(fā)揮其效能。提出了一種多核DSP上下文環(huán)境的備份與恢復(fù)的方案，以核0為控制核心，通過(guò)合理地內(nèi)存分配以及讀寫操作，完成對(duì)其余核心在計(jì)算過(guò)程中的各狀態(tài)，如寄存器狀態(tài)、堆棧狀態(tài)、數(shù)據(jù)狀態(tài)以及程序狀態(tài)的保存與寫回，實(shí)現(xiàn)了其從計(jì)算任務(wù)M切換到計(jì)算任務(wù)N，待N完成后再切換回M繼續(xù)執(zhí)行的功能；使用TI公司66AK2H14對(duì)方案作測(cè)試，驗(yàn)證了其可行性。該方案對(duì)多核DSP硬件資源的靈活應(yīng)用提供了實(shí)際的方法和經(jīng)驗(yàn)。

發(fā)表于：8/25/2023

二維側(cè)視型聲學(xué)多普勒流速儀的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了獲得淺水或斷面處的二維流速分布，擴(kuò)展超聲波測(cè)量的應(yīng)用范圍，設(shè)計(jì)了二維側(cè)視型聲學(xué)多普勒流速儀。采用5 MHz高頻超聲波進(jìn)行測(cè)量，并設(shè)計(jì)了獨(dú)特的探頭結(jié)構(gòu)，避免對(duì)測(cè)流場(chǎng)產(chǎn)生干擾?；诙嗥绽招?yīng)的基本原理，采用復(fù)自相關(guān)算法進(jìn)行頻率估計(jì)，解算出超聲波換能器的徑向流速，通過(guò)變換矩陣得到二維流速。實(shí)測(cè)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的二維側(cè)視型聲學(xué)多普勒流速儀能有效測(cè)量出采樣體的二維流速，測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.028 m/s和0.009 m/s，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：8/25/2023

基于側(cè)向菲涅爾透鏡耦合的光纖漏水傳感器設(shè)計(jì)*[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)現(xiàn)有準(zhǔn)分布式液漏監(jiān)測(cè)光纖傳感器光源耦合效率低、傳導(dǎo)進(jìn)光纖模式少等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種側(cè)向耦合的光纖漏水傳感器，其由菲涅爾透鏡及光纖傳感帶構(gòu)成。通過(guò)Zemax軟件進(jìn)行仿真分析，設(shè)計(jì)并加工特定菲涅爾透鏡，使光纖傳感器中所用光源能更好地匯聚。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比有無(wú)透鏡時(shí)LED的耦合功率，結(jié)果表明有透鏡的情況下光耦合進(jìn)光纖的功率可提高40%且其他傳感性能不受影響，所設(shè)計(jì)的菲涅爾透鏡能夠?qū)庠催M(jìn)行高效率的耦合，在傳感帶長(zhǎng)度相同時(shí)可有效提高分辨率。

發(fā)表于：8/25/2023