基于蚁群的无线电源管理网络路由算法

蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了对无线电源管理网络的路由优化,为远程设备管理提供了新的解决思路。对原始蚁群算法进行了改进,提出了一种多蚁群的优化算法。基于蚁群算法及其并行搜索最优的特征,通过蚁群聚类和动态调整网络优化参数的方法,可作为一种面向无线电源管理网络的路由算法,经过仿真验证了该算法的有效性。     

实时股市行情播出系统改版及实施方案

应用多媒体资讯电视（CBNC—INFOTV）制播系统,将原有的实时股市行情播出系统进行改版,改版后的播出系统在同一播出屏幕上划分区域更合理,内容更丰富,目的是将单位时间内所创造的广告价值最大化,并通过系统流程图、连线图等方式列举了搭建播出平台的实施方案。     

可快速精确重建的毫米波MIMO近距离成像机制研究

毫米波成像在人体安检领域发挥了重要作用,引起了人们的广泛关注。现有的毫米波近场人体安检成像机制主要分为SISO和MIMO两种。SISO机制可实现快速精确成像,然而随着工作频率的升高,其所需天线数目迅速增长、天线间隔下降,不仅造成了系统成本提升,还使得天线耦合难以被抑制。MIMO机制虽然降低了成像所需的天线数目、增大了天线间隔,但目前无法实现类似SISO机制的快速精确重建。提出了一种可快速精确重建的MIMO近距离成像机制,定量给出了该机制的适用条件。与传统MIMO近距离成像机制不同,该MIMO近距离成像机制通过巧妙地设计MIMO子阵列,使其在近场成像中满足等效相位中心原理。因此它能够直接使用诸如距离迁徙算法（range migration algorithm,RMA）等各种基于SISO机制开发的精确且快速的成像算法去重建图像,兼顾了SISO机制和MIMO机制的优势。E波段的示例表明,在近场毫米波成像中,该MIMO机制与SISO机制具有同等水平的成像质量和成像速度,但相较于SISO机制,该MIMO机制的天线利用率、天线间隔可提升4倍以上。与传统MIMO成像机制相比,该MIMO成像机制不但有更好的成像质量,而且其重建速度大幅提升,在一个成像区域为1 m×1 m×0.2 m,体素尺寸为1.85 mm3的典型成像场景中,比传统MIMO成像机制快近200,000倍。仿真和实验结果验证了该成像机制的有效性。     

大型转台的力学仿真和结构优化设计

对大型一维测试系统转台的平台结构进行了强度刚度仿真分析,发现在偏心负载的情况下,局部变形大,应力集中问题突出,存在一定的安全隐患.通过在平台底面设置圆形轨道,并在轨道的8个均布位置设置非线性弹性支承轮提供支撑力,优化了整个平台的受力情况,改变了钢平台在工作中所受的约束条件,大大提高了其动力学特性,保障了转台的安全平稳运行.     

基于显著特征的HEVC帧内率失真优化

引入感知因素的RDO算法和感知编码可以提高编码视频主观质量,但也产生了明显的率失真性能损失。针对上述问题,提出了一种基于显著特征的 RDO 方法。首先探索了 HEVC 编码树单元的码率分布和显著特征之间的相关性,提出显著码率先验模型并确定了模型的初始参数;然后建立了码率差异最小化的率失真代价模型,并根据该模型推导得到自适应拉格朗日乘子计算方法;最后设计了模型参数更新规则。实验结果表明,算法在率失真性能基本不变的情况下,提高了视频的主观质量。     

STM微位移工作台的遗传神经网络控制技术

为了提高扫描隧道显微镜微位移工作台的定位精度,提出了一种基于遗传算法的神经网络PID控制方案。微位移工作台以压电陶瓷为驱动器、柔性铰链为导向机构,在分析工作原理的基础上,建立了工作台的数学模型。神经网络PID控制器对工作台进行闭环控制,能够在线调整网络加权值,实时改变PID控制器的系数,减小工作台的位移误差。利用遗传算法的全局搜索能力对BP网络的初始权值进行学习优化,有效消除了神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的缺陷,改善了控制器的控制效果。性能测试表明,12μm阶跃参考输入下的稳态误差从3.24%减小到2.55%,稳态时间从1.7 s缩短到1.1 s。     

多通道阵列信号处理可重构异构SoC设计

设计实现了面向多通道阵列信号处理的可重构异构SoC。SoC集成了多通道阵列信号处理需要的多个硬件加速模块,有效提高了多通道阵列信号处理系统的计算能力。通过软件对各个算法模块的输入输出流向进行重构,达到了多通道阵列信号处理算法可重构的目的,扩展了SoC的适用范围。采用55 nm工艺进行设计,版图尺寸为6.2 mm×4.5 mm,规模约为1 000万门。流片后的测试结果验证了多通道阵列信号处理算法的有效性,证明了SoC设计的正确性。     

基于FPGA的材料缺陷测量信息处理方法的研究

针对交联聚乙烯(XLPE)材料经CCD模块输出信号的特点,应用FPGA进行数据处理,以提高XLPE杂质检测的精确度和速度.模拟信号经A/D转换后输入至FPGA,经阈值计算单元,比较器单元和数据封装单元实现了材料杂质信息及其位置信息的有效提取.给出了仿真结果,验证了该方法的实时性和准确性.     

基于杂波密度估计的联合概率数据互联算法

联合概率数据互联(JPDA)算法能很好地解决密集环境下的多目标跟踪问题。在该算法基础上,人们又提出了多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)算法和一些基于JPDA的修正算法。在联合概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数),然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,提出了一种修正的联合概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

面向窄带通信信号的相位谱时差估计方法研究

对窄带通信信号采用相位谱法进行时差估计,由于信号能量谱非平坦,会出现相位解绕效果较差的现象,对此本文提出一种改进的加权最小二乘拟合方法,以更加合理地利用解绕后的相位数据,从而提高相位谱法时差估计精度。同时结合改进的最大似然相位谱法,本文还设计一种简单实用的面向窄带通信信号时差估计的频域数据压缩方法,以求在时差估计精度和数据传输量之间获取较好平衡。经仿真验证,改进的相位谱时差估计方法较大程度地提高了窄带通信信号的时差估计精度,同时,基于改进相位谱法的数据压缩可以实现用时差估计精度的适度降低换取数据传输量的大幅度减少,具有在资源有限的传感网等场合的良好应用前景。