头条

  • 细数国内AI芯片企业最新进展
    人工智能无疑是当今科技界最受关注的大事件之一,作为未来几十年科技发展趋势,全球科技龙头企业纷纷将战略重心向人工智能倾斜。而AI芯片对于整个产业来说是至关重要的一环。
  • 基于北斗通信的工业过程数据压缩方法
    短报文通信是我国北斗卫星导航系统特有的一个功能,可用于公网通信覆盖盲区位置的数据传输。而通信频度和报文长度的限制,降低了北斗短报文通信的效率,为此,提出了一种用于北斗通信数据的压缩方法。该压缩方法分两步,第一步为有损压缩,以工业数据库压缩技术中的旋转门算法为基础,同时为了实现有损压缩的精度可调,用改进的BP神经网络PID控制器对旋转门算法的参数进行在线调整;第二步为无损压缩,提出了前置特殊字节配合差值传递的无损压缩策略。实验表明经过此方法两步压缩后,对工业过程数据完成了较高的压缩,同时,压缩精度也可在压缩过程中准确调整。
  • D2D通信系统中中继辅助的资源分配算法研究
    在D2D(Device-to-Device)通信中引入中继节点可以延伸蜂窝覆盖范围,提高系统性能。在中继辅助的D2D通信中,中继节点的选择是关键。提出了一种中继辅助的资源分配算法,讨论了中继节点的选择问题,同时根据社交关系因素和距离因素来选择最优中继。该方案保证了通信链路的QoS(Quality of Service),并且使得系统吞吐量达到最大。仿真结果表明,距离和社交关系因素都对D2D通信产生很大影响,同时考虑两个因素比单纯考虑社交关系因素或者距离因素性能提高很多。
  • 基于精确网络模型的CRLH-TL简化设计
  • 基于Profibus-DP总线的位移传感器设计
  • 基于双核DSP的被动声探测系统设计

最新应用方案

  • 基于Cortex-M3的齿轮传动轴损伤动态 监测系统的设计与实现

    针对传统的齿轮传动轴监测与诊断系统的局限性,提出了在封闭小体积环境下局域强信号的采集与传输机制。详细论述了系统的工作原理、硬件及软件设计,给出了系统的测试结果。该系统已经成功用于某型汽车发动机传动轴损伤动态监测,对齿轮传动系统的损伤动态监测起到了巨大的推动作用。
    发表于:2018/9/12 16:39:34
  • LTE系统PRACH基带信号的研究与实现

    PRACH信道用于UE进行上行同步或小区之间的切换,通过对PRACH基带信号算法原理的分析,提出了一种PRACH基带信号的生成实现方案。通过对比和仿真,验证了该实现方案的高效性和可行性。该方案已在TD-LTE射频一致性测试仪表中得到应用。
    发表于:2018/9/12 16:35:52
  • 基于拟牛顿法的常模盲多用户检测算法

    分析了传统常模算法及其改进算法的缺点,将线性约束和拟牛顿法应用于常模算法,提出了线性约束拟牛顿常模盲多用户检测算法,称之为LC-QNCMA。在DS-CDMA系统中,对本文算法与传统的线性约束常模算法(LC-CMA)及最小二乘常模算法(LSCMA)进行了仿真比较。结果表明,与LC-CMA相比,LC-QNCMA的信干比性能和误码性能方面有较大改善;与LSCMA算法相比,LC-QNCMA算法复杂度有明显降低。本文算法在两种算法的优缺点中取得了较好的折中。
    发表于:2018/9/12 16:30:53
  • 信息物理融合系统研究

    信息物理融合系统(CPS)是一个将信息空间的离散模式与物理世界的连续动态模式相结合后形成的智能复杂系统,由感知、计算、通信、控制等要素组成。解析了CPS的基本概念和组成结构,提出了CPS的技术体系,并从智能感知和自动控制、网络通信技术、智能平台服务技术3个方面对涉及的关键技术进行了讨论。最后,主要结合工业应用,对CPS技术发展面临的主要挑战及可能的研究方向进行了总结与展望。
    发表于:2018/9/12 16:28:00
  • 基于SoPC的双频激光回馈位移测量系统设计

    介绍了一种基于SoPC的双频激光回馈位移测量系统的实现方法。该系统利用双频激光回馈理论和数字细分电路,对两路正交的光回馈信号采用五细分和四细分电路相结合进行细分处理,解决了单偏振光测量位移分辨率不高的问题。实验证明了本系统的可行性,精度达到了0.791 nm,是一种应用很好的位移测量系统。
    发表于:2018/9/12 16:27:52
  • 基于Handel-C的软硬件协同验证方法

    针对数字集成电路中传统IP验证方法效率不高的问题,提出了一种新的IP验证方法。该方法以OpenGL-ES中坐标变换算法为例,利用Handel-C对其进行建模并用FPGA实现。最后与软件测试平台进行了协同验证。验证结果表明,对复杂的验证模块而言,该方法和传统的Modelsim仿真对比,在速度上具有明显的优势。
    发表于:2018/9/12 16:24:28
  • 限定空间无线传感器节点电路低功耗的优化

    限定空间无线传感器节点的低功耗分析一直存在成本高、精度低的缺点。在对比总结了传统低功耗电路的原理及特点的基础上,指出了其优缺点。通过具体实验电路加入负反馈,得到了相应的数据并进行对比,得出了较低功率消耗的结论。同时,结合目前的发展情况给出了相应的改进措施。通过对硬、软件结构的剖析,给出了仿真结果,证明此方案具有广阔的发展应用前景。
    发表于:2018/9/12 16:20:45
  • 视频压缩前端去隔行算法研究及系统设计

    在智能监控系统的视频压缩前端设计中,提出了一种改进型的运动自适应视频去隔行算法,能够准确区分运动区域和非运动区域,并在保证非运动区域清晰度的前提下对运动区域进行适当补偿。
    发表于:2018/9/12 16:12:43
  • 基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法*

    针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优解的不足,将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合,提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化,同时引入环形拓扑结构邻域,提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验,结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性。
    发表于:2018/9/11 16:08:00
  • Landsat 8 OLI多光谱与全色影像融合算法的比较*

    以Landsat8 OLI卫星遥感影像为数据源,以大伙房水库为研究区,采用Brovery融合法、NNDiffuse Pan Sharpening融合法和GramSchmidt融合法对比研究了多光谱和全色数据的融合问题。经过定性和定量分析发现,GramSchmidt融合法和NN融合法拥有更丰富的光谱信息,且光谱保真度最优的是GramSchmidt融合法。针对GramSchmidt融合法,选取了水体边界线处的影像像元进行光谱分析,研究结果发现,融合后的水体边界线呈现得更为清晰,有助于细化水体提取边界。
    发表于:2018/9/11 16:08:00
  • 基于混沌扰动PSO算法的云计算任务调度

    粒子群优化(PSO)算法在云计算环境下任务调度方面应用十分广泛。针对算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,从基本概念入手,在算法中加入改进的动态惯性权重和外部扰动策略,改善PSO算法的局部寻优能力,提高算法迭代后期收敛速度和搜索的精度,最后利用Cloudsim进行实验,将新算法与其他算法任务执行总的迭代次数的结果进行对比,新算法克服了粒子群算法的缺点,能够有效地平衡全局和局部搜索能力,任务的完成时间相对较少。
    发表于:2018/9/11 15:29:00
  • 基于SECaaS模式的网络安全监管服务化研究

    重要行业的网络和信息系统一直是敌对分子试图破坏和窃取信息的主要目标。行业各级主管部门也纷纷加强了网络安全建设,将建立自上而下的网络安全监管体系作为重要支撑手段来落实网络安全管理。目前行业网络安全监管在落地性、同步性和层次性等方面还存在问题。究其根源在于人才缺乏导致的安全能力分布不均衡。通过论述采用SECaaS模式实现网络安全监管服务化,将网络安全问题的验证、分析和解决方案设计等能力要求高的工作在云端解决,以弥补下级单位人才不足的缺陷,从而实现对整个行业网络安全短板的补足,全面提升行业网络安全的整体水平。
    发表于:2018/9/11 14:58:00
  • 智能汽车系统模糊方向控制的分析

    在5G技术的背景下,对当前智能汽车自动驾驶的方向控制领域进行研究。现有智能车识别算法大多都依赖于中线误差以控制智能汽车行驶,一旦应对无中线或者中线难以获取的道路就束手无策。针对该现状,对智能汽车随动系统进行了鲁棒性分析,在此基础上提出了具体的模糊方向控制策略,并通过实验验证了该策略的优势。对智能汽车系统的分析、解决策略和实验有利于对智能汽车系统进行改进。
    发表于:2018/9/11 9:58:00
  • 基于物联网系统的NOMA与SWIFT结合的研究

    提出一种支持物联网(IoT)应用的基于mmWave的无线异构系统中应用非正交多路访问(NOMA)的中继方案。该方案利用了低功率中继部署的特殊性,结合IoT设备的能量收集功能,推断中继协助下的用户性能表现。在中继或IoT设备的协助下,下行NOMA传输由两个阶段组成:(1)基站(BS)通过应用NOMA同时向用户设备(UE)和所选择的中继发送复合信号;(2)BS发送另一个消息给UE 1,同时向UE 2发送解码的消息。仿真结果表明,所设计的方案可行、有效。
    发表于:2018/9/11 9:40:00
  • 基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法

    半监督学习是一种重要的机器学习方法,能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状,提出一种基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法,先使用卡方检验和深度学习方法获取样本的文本向量,然后分别使用单分类和增量学习方式训练,提高分类性能。使用github公开数据集进行训练和测试,实验结果验证该方法能够有效改善webshell检测的漏报率和误报率。
    发表于:2018/9/10 17:21:00