基于目录哈希树的车联网数据同步传输方法仿真

针对当前使用的数据传输方法受到威胁数据影响,导致数据同步传输时间较长的问题,提出了基于目录哈希树的车联网数据同步传输方法仿真。通过车联网数据监控平台自助分析监测结果,设计了处理逻辑时序示意图,并确定了同步传输时序。构建目录哈希树,针对车辆道路切换、紧急路况两种情况设计数据同步传输流程,计算加权欧氏距离,获取最佳隶属度矩阵和规范矩阵,并构建威胁目标识别模型,实现威胁数据的精准识别。由仿真结果可知,该方法在数据大小为200 kB时,车联网数据同步传输时间的优势更为明显,最短为53.12×10^-3s,具有良好传输效果。     

基于PIO算法的海量用电数据协同交互系统设计

针对当前使用的边缘计算方法、OpenFlow协议受到海量用电数据随机不确定性因素的影响,导致数据协同交互结果与实际情况不一致的问题,设计了基于PIO算法的海量用电数据协同交互系统。利用可信平台控制计算平台服务器,形成完整的业务系统。通过配置大屏幕显示器,即时显示所需数据。设计智能协同蜜网结构,避免出现网络传输时延问题。根据海量用电数据协同交互过程中的全局最优输出流程,确定最佳输出群体,并得到满足终止条件的交互数据。设计协同交互流程,将数据转换为实体,实现海量电力数据的交换。由实验结果可知,该系统数据吞吐量与实际吞吐量一致,时延也在允许变化范围值附近波动,说明数据协同交互结果与实际情况一致。     

光伏发电系统密集型大数据云存储系统设计

目前设计的光伏发电大数据云存储系统存在响应时间过长,存储过程稳定性较差的问题,针对上述问题,设计了一种新的光伏发电系统密集型大数据云存储系统。系统硬件框架由光伏发电数据采集层、传输层、处理层、存储层以及应用层组成,云存储数据服务器同时设置了主服务器和从服务器,设计节点完成信息传输;通过两个子线程完成信息迁移,存储器内部引入DSP主控芯片,实现信息存储。实验结果表明,所设计的光伏发电系统密集型大数据云存储系统响应时间较短,能够更稳定地完成数据存储工作。     

基于数据仓库的多源监控告警数据集成系统

目前,数据集成系统通过数据融合的方式集成数据,会产生较高的数据集成时延,降低系统集成数据实时性,因此,设计基于数据仓库的多源监控告警数据集成系统。硬件方面,增加消息中间件、规则引擎服务器、数据资源管理器和任务管理器,构建系统硬件架构;设计系统服务器的主CPU模块、内存、CAN总线串口运行访问时序。软件方面,采用数据仓库建立数据集成模型;通过蚁群算法查询多源监控告警数据;设计多源监控告警数据处理步骤,处理多源监控告警数据;计算数据属性,完成数据集成,并在系统的用户界面中展示集成的多源监控告警数据。实验结果表明,设计系统集成多源监控告警数据和多并发任务数据,产生的时延均小于此次实验选择的两组对比系统,具有较优的数据集成实时性。     

省级运营商智慧中台建设思路浅析

智慧中台通过对IT系统的架构解耦、服务组件化、通用能力沉淀,将相关资源转换成可由前台简单、灵活调用的通用能力,达到快速响应用户需求.本文介绍了省级运营商智慧中台的数据中台、技术中台、业务中台的建设思路,并描述了通过业务能力运营中心实现场景化能力的编排和运营.     

基于数字自校准的14位SAR ADC的设计

为了降低电容型模数转换器（ADC）中的电容失配带来的非线性影响,提出了一种基于复用低位电容自校准的逐次逼近型（SAR）ADC电路结构,利用低位电容转化高位电容失配引起的误差电压,实现高位电容失配校准。在55 nm CMOS工艺下实现了该ADC结构。该结构ADC工作过程为失调误差提取与正常转换两阶段,失调误差提取阶段中利用低位电容将高位电容失配产生的误差电压转换为误差码并存储,将误差码与正常转化数字码求和得到最终的数字输出,实现电容失配自校准。为了提高ADC采样速率,该结构通过分段结构将电容阵列分为三段降低了单位电容数量。仿真结果表明,在1.2V电源电压,80 MSPS采样速率下,引入电容失配后电路功耗为3.72 m W,有效位数为13.45 bit,信噪失真比（SNDR）为82.75 dB,相比未校准分别提高4.41 bit,26.58 dB。     

内嵌DC/DC转换器的ARINC 429控制器测试方法研究

本文针对内嵌DC/DC转换器的ARINC 429控制器的功能和参数,总结了ARINC 429控制器关键参数的测试方法。采用某模拟测试系统联合某数字测试系统相结合的组合测试方案,解决了单个测试系统无法测试HI-35XX的难题,为后续解决其它高速总线与接口电路测试问题提供了有效途径。     

以太网物理层收发器数据环回测试方法

为了满足对一款国产化的以太网物理层收发器（Physical Layer Transceiver,PHY）的功能测试需求,设计了PHY的数据环回测试系统。为便于发现数据环回测试过程中的问题,按照数据流经途径将数据环回测试分为三个阶段：先进行介质访问控制（Media Access Control,MAC）层的数据环回测试,再对PHY进行内部数字链路环回测试,最后对PHY进行外部模拟链路环回测试。采用一款基于Cortex-M4内核的具备MAC外设的MCU作为主设备,实现了PHY的功能测试程序。在测试程序中,通过创建了可动态调整的系统日志和结构化的多参数函数接口,简化了测试结果的分析和压力测试的实现,可为其他型号PHY数据环回测试提供可复用的程序框架。     

投稿须知

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深度学习融合超宽带雷达图谱的跌倒检测研究

相对于窄带多普勒雷达,超宽带雷达能够同时获取目标的距离和多普勒信息,更利于行为识别。为了提高跌倒行为的识别性能,该文采用调频连续波超宽带雷达在两个真实的室内复杂场景下采集36名受试者的日常行为和跌倒的回波数据,建立了动作种类丰富的多场景跌倒检测数据集;通过预处理,获取受试者的距离时间谱、距离多普勒谱和时间多普勒谱;基于MobileNet-V3轻量级网络,设计了数据级、特征级和决策级3种雷达图谱深度学习融合网络。统计分析结果表明,该文提出的决策级融合方法相对于仅用单种图谱、数据级和特征级融合的方法,能够提高跌倒检测的性能(显著性检验方法得到的所有P值<0.003)。决策级融合方法的5折交叉验证的准确率为0.9956,在新场景下测试的准确率为0.9778,具有良好的泛化能力。