ISM频段无线热计量传感器网络节点模块的设计与开发

针对智能住宅建筑能效监管需求和现有热计量系统布线成本高、改造难度大的问题,将ISM频段无线收发芯片应用于无线热计量数据的传输过程中,对热计量传感器网络基本结构和工作原理进行了研究,开发了一种无线热计量数据传感器网络节点模块,设计了该节点模块的基本结构和主要电路,并重点介绍了其SPI接口连接方式及数据传输方法、无线收发芯片寄存器读写控制和热计量数据的无线收发过程。实验结果表明,所设计的无线热计量传感器网络节点模块在保证热计量数据稳定、可靠采集传输的同时,大大地增加了热计量传感器网络的灵活性和适用性,为住宅建筑能效数据的智能化采集、传输和管理提供了一种经济、高效的解决方法。     

一种基于多源收发异体结构的室内移动目标超声定位系统

提出一种高性能超声定位系统,采用红外和无线信号同时作为同步信号构成收发异体的定位结构,采用伪随机M序列进行载波扩频,形成码分多址的多基站收发机制,通过设计广角探头来扩大作用范围,设计温度补偿电路提高测量精度.本系统能实现10 Hz的测量速率和厘米级的测量精度,能有效实现室内移动目标的高精度定位.     

矿用红外瓦斯检测仪的设计与实现

瓦斯浓度检测是煤矿生产中必不可少的环节,文中设计一种带无线发射模块的便携式红外瓦斯检测仪;该系统以AT-MEGA128控制器为核心,准确快速地实现了系统的功能,同时利用无线收发模块和上位机通信实现信息共享;文中主要介绍了部分硬件电路设计和软件实现,采用两路红外检测装置对瓦斯进行检测,有效滤除了外在红外光的干扰,将朗伯-比尔红外吸收定律和拉格朗日插值定理运用其中实现了对瓦斯浓度的精确检测;最终实验验证该瓦斯浓度检测仪具有检测精度高,检测范围广,高效节能等特点。     

机载控制视觉目标定位系统的设计与实现

机载控制视觉目标定位系统广泛应用于航空控制领域,对其进行设计和实现具有重要应用意义。针对机载控制视觉目标定位的特征,设计并实现了机载控制视觉目标定位系统,分析了系统的总体结构,包括视觉模块、飞控模块、导航模块以及无线传输模块,给出了系统主控箱、CAPA800主控制器、PCI04总线标准的主板、视觉传感器、PM1270T144C5N芯片的硬件结构,给出了系统的软件流程和视觉处理模块的流程,分析了基于CCS3.3代码开发调试平台的系统代码设计,最终实现机载控制视觉目标定位系统的设计与实现。实验结果说明,所设计系统获取的机载控制视觉目标清晰、有效,并且具有较高的目标定位效率和精度。     

基于LabVIEW的USB设备无线测试系统设计

针对传统有线USB设备测试系统存在布线、单目标、通用性差等缺陷,设计一套基于LabVIEW的USB设备无线测试系统;系统以LabVIEW为软件开发平台,进行虚拟仪器前面板设计与后台程序的编写;利用无线数据收发模块及其余硬件设备,搭建上位机与设备间无线数据通讯的桥梁;以宏晶STC12C5A60S2单片机为核心控制器,通过引入USB总线接口芯片CH375扩展了USBHOST功能,从而实现上位机和USB设备间数据的无线采集与传输;本系统主要应用于对USB设备的开发调试和测试过程。     

餐厅服务机器人控制系统设计与实现

通过对餐厅服务机器人控制系统需求进行分析,提出了以微控制器MSP430F5438为核心的餐厅服务机器人控制系统总体设计方案。该方案采用模块化方法完成了控制系统硬件电路设计,主要包括：主控模块、电源及管理模块、运动控制模块、无线通信模块、导航定位模块、安全避障模块和人机交互模块等。介绍了控制系统软件的总体流程,完成了控制系统嵌入式软件的设计。实验结果表明,所设计的控制系统应用于餐厅服务机器人可以实现送餐的功能,控制效果良好,实用性强,具有显著的推广应用价值。     

无线传感器网络中的被动式目标定位系统设计

针对采用传统的被动式目标定位系统进行定位时,存在定位精度低的问题。设计了一种新的无线传感网络中被动式目标定位系统。无线传感网络中被动式目标定位系统主芯片CC2430、电源模块、调试模块、串口模块及复位电路模块;主芯片主要对整个系统的运行情况进行控制,电源模块为整个系统提供必要的电源,调试模块及复位模块主要是对整个系统进行调试和复位。并对被动式目标定位系统软件进行了设计。实验结果证明,设计的定位系统在定位精度方面具有一定的优越性。     

太阳能自动微灌演示系统设计

太阳能自动微灌演示系统以使用太阳能电池充电的蓄电池作为系统电源,以AT89S52为控制中心,实时自动检测模拟实验箱内的温度与湿度,同时配有无线收发NRF24l01模块,实时在控制端显示当前温湿度值,当检测温度湿度超过设定的上限值时,NRF24l01模块会向数据控制端发送中断,并自动接通继电器控制水泵工作,实现温湿度自动调节,并实时通知使用者大棚内的状况.使用者能通过控制器操作来降低实验箱内的温度与湿度.     

无线激光通信协议的设计(英文)

研究了无线激光通信(FSO)与传统激光通信的区别,编制了一套FSO物理层收发协议。采用现场可编程门阵列(FPGA)完成收发机与外部电路的数据通信,利用先入先出(FIFO)存储器完成收发协议与外部系统的接口。设计的物理层收发协议主要完成发送数据的编码、串行化以及接收数据的解串行化和解码。仿真实验结果表明:设计的收发协议可实现在40 Mbps通信速率下的稳定工作,证明了该收发协议设计的可行性。     

无线激光通信协议的设计

研究了无线激光通信（FSO）与传统激光通信的区别,编制了一套FSO物理层收发协议。采用现场可编程门阵列（FPGA）完成收发机与外部电路的数据通信,利用先入先出（FIFO）存储器完成收发协议与外部系统的接口。设计的物理层收发协议主要完成发送数据的编码、串行化以及接收数据的解串行化和解码。仿真实验结果表明：设计的收发协议可实现在40 Mbps通信速率下的稳定工作,证明了该收发协议设计的可行性。     

Mean-shift跟踪算法及其在光电跟踪系统中的应用

针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift 图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Visual C+ + 6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean-shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30"之内。     

一种电感数字传感器的循迹小车控制系统设计

针对传统的以红外反射式传感器为主的循迹小车存在受强光干扰不灵敏、循迹线的铺设色差及线宽要求较高的缺点,提出了以单片机为控制器,LDC1000电感数字转换器和外接线圈作为循迹传感器,结合光电测速电路、驱动电路、LCD显示电路等,实现在跑道标识为一根直径为0.9 mm的细铁丝的平面跑道上稳定运行;具备在运行途中检测跑道上的金属片,实现报警和计数功能;具备实时显示小车运行时间、速度和距离的功能;实验证明,该系统集测量精度高、显示直观及工作性能稳定等优点,采用的非接触、无磁体的感应技术对以导体为循迹标识的小车的设计有一定的指导意义。     

单向耦合网络连接的Lorenz系统的追踪控制

基于Lyapunov稳定性理论，将单个Lorenz系统的一种追踪控制方案用于单向耦合网络连接的Lorenz系统. 只对网络系统的一个节点加入控制器，就实现了单向耦合网络连接的Lorenz系统的单个输出变量对任意给定参考信号的追踪. 数值仿真表明，当网络的耦合强度足够大时，可以实现包括同结构和异结构系统信号之间的有效追踪. 关键词： Lorenz混沌系统 复杂动态网络 追踪控制 单向耦合     

扫描成像跟踪激光雷达

设计了一种基于激光图像跟踪的激光雷达系统来实现目标的跟踪测量。该系统通过激光光束二维扫描,形成包含距离和角度信息的三维图像,由测量视场内运动目标的几何中心与视场中心的角度偏差获得脱靶量,利用脱靶量驱动伺服机构使目标几何中心处于雷达扫描视场中心,从而实现目标的实时跟踪,并输出目标距离和角度信息。实测结果表明：采用设计的激光雷达系统对距离900 m的目标进行测量,测距精度优于0.25 m,角跟踪精度优于0.07°,角跟踪能力优于1.2（°）/s,实现了快速捕获目标、高精度跟踪测量和系统小型化等既定目标。     

多自由度篮球机器人复杂路径跟踪控制系统设计

针对篮球机器人复杂路径识别精度偏低,运行能耗较大等问题,提出基于超声波的多自由度篮球机器人复杂复杂路径跟踪控制系统设计方法。通过MAX232芯片设计控制系统的接口电路,采用低功耗CMOS监控电路芯片MAX706构建监控电路,超声波能够精确提供机器人所遇障碍物距离信息,如有障碍则将接收到的信息进行转换,以电信号的形式反馈给主控板。软件部分利用主控板控制器的程序以及超声波测距程序的设计实现。实验表明,所设计控制系统有效提高了篮球机器人对障碍物的识别率,减小了系统运行所用能耗。     

激光跟踪虚拟坐标测量系统与自标定方法的实验研究

激光跟踪虚拟坐标测量系统满足了工业领域大型工件和空间形位测量所提出的要求。这些要求包括 :高精度、无导轨测量、动态实时跟踪测量、全姿态测量等。在实验室建立了基于角度 距离法的激光跟踪测量系统和基于纯距离法的多站跟踪测量系统 ,分别在三坐标测量机、光学平台光栅位移系统下进行了实际跟踪测量和精度比对实验。并运用虚拟坐标自标定算法在虚拟坐标系下确定了初始点位置、目标点坐标及各点间距离。最后 ,对两种方法的特点进行了分析比较     

频率自动跟踪超声波电源设计

针对超声波电源工作时负载状态改变,换能系统产生谐振漂移的问题,提出了一种基于STM32的频率自动跟踪超声波电源的设计。电源逆变电路采用带辅助网络的全桥结构,阻抗匹配电路选择了一种改进型的T型匹配网络,应用PWM移相调功技术控制电源的输出功率,通过数字鉴相技术得到电压电流的相位差作为电路谐振状态的反馈信号,结合STM32主控制器进行PI控制,调节PWM波的输出频率使电路始终工作于谐振状态,实现了谐振频率的自动跟踪。最后基于该设计方案,实际制作了一款应用于超声波清洗仪的电源,并通过实验验证了该电源具有输出功率稳定,负载适应性强,输出频率自动跟踪等特点。     

一种抗遮挡抗干扰的目标检测跟踪方法研究

研究了复杂背景环境下抗遮挡和抗干扰的目标检测跟踪技术。提出了基于轨迹预测关联的红外/可见光混合决策检测跟踪算法,开发了基于VPX总线架构的FPGA+DSP硬件模块和关键软件模块。结果表明,该方法综合利用红外与可见光两种图像的优势信息检测跟踪同一目标,能够有效地解决目标检测跟踪过程中抗遮挡和抗干扰的问题。     

混沌系统自适应追踪控制新方法

提出一种混沌系统自适应追踪控制任意参考信号的新方法.该方法是通过预先设计出补偿控制器将混沌系统状态变量对参考信号的追踪控制问题转化为同结构混沌系统状态变量的自适应同步问题,再通过设计出自适应控制器,使同结构混沌系统全局渐近达到同步,追踪控制器为补偿控制器和自适应控制器的代数和.基于Lyapunov稳定性原理,理论上严格证明了利用本方法所设计追踪控制器的正确性.最后,以超混沌Chen系统为控制对象,利用本方法设计出追踪控制器完成了对不动点,正、余弦信号,同结构混沌系统状态变量,异结构混沌系统状态变量的追踪控 关键词： 自适应追踪控制 补偿控制器 自适应控制器 追踪控制器     

An unmanned aerial vehicle identification and tracking system based on weakly supervised semantic segmentation technology

This paper presents an unmanned aerial vehicle (UAV) identification and tracking system aimed at monitoring UAVs based on weakly supervised semantic segmentation. A camera is equipped with a pan–tilt to collect images for semantic segmentation network in real time. The GrabCut+ algorithm and annotation boxes are employed to generate the UAV “pseudo pixel labels” for supervised model learning and reduce labelling costs. A new loss function combining the focus loss function and dice loss function is designed to balance positive and negative samples and improve the segmentation effect. The Mixup method is introduced for model training to prevent overfitting and enhance the generalization ability of the model. The semantic segmentation network outputs the prediction results by a fully connected conditional random field to smooth the target image. Furthermore, a region-based tracking method is proposed to solve the hysteresis problem of the pan–tilt control system and improve the system tracking performance. Finally, an experiment based on a dataset is carried out to prove the effectiveness of the segmentation algorithm with 66.3% mIoU. Considering that 10% of the central area of view is specified as the view centre, a UAV falling in the centre of the field accounts for more than 80% of this view area, demonstrating the real-time effectiveness of the designed UAV identification and tracking system.