面向B5G/6G的三三三网络体系架构和优化学习机制

面对未来B5G/6G网络是大连接复杂智能网络,极其大量的用户连接、需求连接、服务连接,加之3G、4G、5G甚至6G的综合运用,将导致网络变得极其复杂的挑战,提出了一种三三三网络体系架构,它是一个包含3类网络(核心网、接入网、终端网)、3种资源(频率带宽、功耗、时延)和3项需求(生活、工作、服务)的三维立体综合优化的体系...     

光条纹中心的实时快速提取

在光电检测系统中,光条纹中心的准确、快速提取是保证系统精度和实时性的必要条件。采用大规模并行算法和串行流水技术,提出了一种基于Steger算法的串并结合的处理结构。该方法在比原算法节省大量逻辑资源的同时,光条纹中心提取速度得到了大大的提升。给出了基于FPGA的实现方法,提取精度达到了亚像素级。     

分布式网络系统的实时性调度算法探讨

改进调度算法并结合反馈理论,调节分布式网络节点的基本发送周期,可以控制网络上的数据量,通过建立分布式控制系统的反馈调度模型,采用该实时性调度算法,能使网络空闲时间保持在合理的状态,减少网络系统信息的堵塞和时延,提高了网络利用率.对分布式网络系统的实时性能有较大改善.     

基于编码解码结构的微血管减压图像实时语义分割

针对真彩色微血管减压图像实时语义分割网络参数量大、语义分割精度低的问题,本文提出了一种适用于微血管减压场景的U型轻量级快速语义分割网络U-MVDNet (U-Shaped Microvascular Decompression Network),该网络由编码解码结构构成。在编码器中设计了轻型非对称瓶颈模块(LABM)对上下文特征进行编码,解码器中引入了特征融合模块(FFM),有效组合高级语义特征和低级空间细节。实验结果表明：对于微血管减压测试集,U-MVDNet在单NVIDIA GTX 2080Ti上的参数量只有0.66 M,平均交并比(mIoU)达到了76.29%,速度达到140 frame/s,且当输入图像尺寸为640×480时,U-MVDNet在嵌入式平台NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现了实时(24 frame/s)语义分割。本文方法未使用任何的预训练模型,参数量少且推理速度快,语义分割性能优于其他对比方法,在分割精度和速度上做到了良好的平衡。同时,还可以方便地在嵌入式平台上开发和应用,性能优越,易于部署。     

基于灰度变换的红外图像实时分割算法

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.     

基于提升小波的毫米波信号实时去噪

针对3mm波段毫米波探测器回波信号去噪处理的实时性要求,比较了几种提升格式下基于整数的小波变换的去噪效果和算法复杂度,具体分析了实现5/3小波实时去噪时算法对硬件系统运算速度的要求,构建了基于DSP的信号处理硬件平台,实现了信号实时去噪.     

CANopen从站设备的快速实现方法

CANopen协议作为CAN总线的应用层协议,拥有复杂的网络管理、实时过程数据对象、服务数据对象、预定义连接和特殊功能对象等基本功能,另外CANopen协议还定义了指示灯规范、通信安全架构、在线配置、以及EDS文件规范、标准设备规范等一系列的协议规范。因此开发基于CANopen协议的设备有着非常高的难度以及较长的开发周期。     

工业以太网非实时通信带宽的测量

介绍了工业以太网及其实时性,分析了在工业以太网中需要确定通信调度的原因,给出了测量非实时通信带宽的意义.讨论了非实时通信带宽的基本概念,并结合EPA网络给出了测量非实时通信带宽的方法,重点介绍了EPA网络某一链路上瓶颈带宽的测量.测试中控制台PC控制测试流程、设置测试参数以及结果的显示,测试代理PC执行具体的测试任务.实际测试证明测量方法可行,测试结果表明所测网络达到了要求的指标.     

基于双串口和多进程的实时数据采集方法研究

结合飞机静压自动测量系统的研制,提出了一种利用双串行通信接口和多进程技术在运动状态下实时采集测量数据的方法,即采用双串口来实现测量数据的实时采集。利用ActiveX EXE部件开发状态监测进程,用异步事件的方式通知主进程采集数据。应用结果证明,该通信方法有效可靠,满足了系统的实时性要求。     

新鲜度敏感的上下文推理实时调度算法

由于普适计算中上下文具有时效性,上下文推理器必须支持推理任务的实时调度。针对上下文推理结果在一段时间内仍然保持新鲜的特点,本文提出推理结果重复利用效率及其计算公式。在此基础上提出一种新鲜度敏感的上下文推理实时调度算法FRSA,以推理结果重复利用效率作为判断依据结合任务的deadline进行调度,其目标是在推理器负载较重时达到较高吞吐量。实验表明,在推理器负载重时,FRSA的系统吞吐量比经典调度算法(SJF,EDF,LSF和FCFS)高出10%-30%。