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

傳統(tǒng)到達角度（Angle-Of-Arrival， AOA）/接受信號強度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）混合定位往往需要多個錨節(jié)點布設(shè)陣列天線以實現(xiàn)高精度定位，為解決在錨節(jié)點資源受限下精度較低的問題，提出了一種基于Mesh網(wǎng)絡的混合AOA/RSSI協(xié)作定位方法。僅有中心主錨節(jié)點提供AOA角度的情況下，采取最小二乘法對聯(lián)合真實和虛擬錨節(jié)點所對應角度和距離信息進行初步定位；利用未知節(jié)點之間的協(xié)作通信和測距信息，位置估計問題被轉(zhuǎn)換為無約束非線性優(yōu)化問題，給予短距離鏈路更高權(quán)重，通過迭代求解最終實現(xiàn)協(xié)作定位。仿真結(jié)果表明，所提算法在錨節(jié)點資源受限情況下有效地提升了定位精度。

發(fā)表于：8/25/2023 4:49:34 PM

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

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

發(fā)表于：8/25/2023 4:46:35 PM

基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別[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別。基于FDI攻擊進行虛假數(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Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（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。通過實驗驗證，所提的基于召回率的改進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 4:43:30 PM

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

該集成開發(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，包含指令集模擬器、匯編器、調(diào)試器等功能模塊，支持基于匯編語言的軟件調(diào)試，支持密碼算法性能評估。根據(jù)實現(xiàn)密碼算法的特點，該集成開發(fā)環(huán)境中的密碼處理引擎模擬器采用了運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)試和算法性能評估的需要，采用不同的模擬策略，分別設(shè)計了指令級同步模擬器和共享數(shù)據(jù)級同步模擬器。經(jīng)測試，該集成開發(fā)環(huán)境在進行算法評估時，模擬指令的速度達到了4.83 MIPS，性能評估結(jié)果與硬件仿真一致。

發(fā)表于：8/25/2023 4:40:25 PM

萬兆鏈路聚合式多路高清視頻傳輸技術(shù)研究及應用*[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

為了滿足目前攝像機看得清、看得遠、看得實時、成本低等需求，結(jié)合高清模擬視頻的發(fā)展現(xiàn)狀，針對基于光纖通信技術(shù)的多路高清模擬視頻超遠距離傳輸存在成本高、傳輸速率慢、實時性差等主要問題，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)，提出了基于萬兆鏈路聚合的模擬視頻遠距離傳輸?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距離超高成本傳輸問題，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 4:37:17 PM

車載燃料電池發(fā)動機交流阻抗測量系統(tǒng)設(shè)計及應用*[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)動機在-30℃低溫冷儲存及冷啟動問題，提出了一種測量車載燃料電池發(fā)動機單片交流阻抗的測量系統(tǒng)，單片電流電壓信號通過帶通濾波電路處理后，進行快速傅里葉變換計算出單片阻抗；在采集阻抗時，通過另外一個控制核心采集單片電壓，實現(xiàn)了單片電壓及阻抗的同步雙采集。在系統(tǒng)關(guān)機策略中，將單片阻抗作為關(guān)機判據(jù)，在其達到低溫儲存及冷啟動的閾值點后，系統(tǒng)停止吹掃完成關(guān)機。系統(tǒng)能夠在-30℃低溫儲存及冷啟動，并最終在北京2022冬奧會實車批量應用。

發(fā)表于：8/25/2023 4:33:21 PM

面向用戶體驗增強的信息檢索評估模型研究*[其他][工業(yè)自動化]

如何為用戶精準提供高質(zhì)量信息是信息檢索系統(tǒng)有效提升用戶體驗的關(guān)鍵問題所在。在對國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究進展基礎(chǔ)之上，從引入信息資源與用戶需求之間最佳匹配的動態(tài)評估機制角度，提出了一種面向用戶體驗增強的信息檢索動態(tài)評估模型，對模型中的信息質(zhì)量評估方法、用戶期望評估方法、情境動態(tài)評估方法和用戶體驗評估方法等進行詳細設(shè)計，并對模型中各因素權(quán)重進行最優(yōu)化搜索求解。仿真實驗結(jié)果表明，構(gòu)建的動態(tài)評估模型具有較好的“魯棒”特性，對不滿足用戶需求的信息過濾效果明顯，將用戶所需的高質(zhì)量信息返回給用戶，明顯增強了用戶對信息檢索的應用體驗。

發(fā)表于：8/25/2023 4:29:13 PM

基于AXI4總線的紅外圖像處理系統(tǒng)設(shè)計[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DDR存儲器的帶寬效率與系統(tǒng)可靠性，采用Xilinx Kintex-7系列FPGA設(shè)計了一種基于AXI4總線的DDR存儲器訪問方案，實現(xiàn)了AXI4總線的用戶接口設(shè)計，完成了對DDR存儲器的多端口實時訪問控制需求。測試結(jié)果證明了設(shè)計的可行性，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DDR的讀寫帶寬與效率達到一個較高的水平。

發(fā)表于：8/25/2023 4:21:00 PM

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

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

發(fā)表于：8/25/2023 4:17:56 PM

一種串聯(lián)機械臂多軸同步控制方法的研究與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

以機械臂為代表的工業(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)場景下，人們希望機械臂的末端軌跡符合預期。由于工況及受到干擾的影響不完全相同，機械臂各關(guān)節(jié)的單軸跟蹤性能很難保持一致，此時便需要進行多軸同步控制，以便多個電機同步配合完成工作，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)機械臂的運動學特征，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的六軸機械臂實驗平臺上通過對比實驗的方式檢驗了該方法的工作效果。

發(fā)表于：8/25/2023 4:14:16 PM