基于Android手持设备的智能家居遥控系统研制

论述基于安卓（Android）智能手持设备的智能遥控系统的设计与实现。实现了对智能电视的遥控。提出并实现了新颖的基于近场通信（Near Field Communication, NFC）和二维码的智能遥控器与受控设备之间的初始化绑定配对方法,以实现安全便捷的通信连接。该设计可移植到智能空调等智能家居设备中,以实现多功能的智能家居设备遥控。本文网络版地址：http：//www.eepw.com.cn/article/274747.htm     

基于VC++的局域网监控软件的研制

提出了局域网监控软件设计方案，分析实现局域网监控的技术基础和软、硬件环境要求。详细论述屏幕监控功能的设计思想及实现方法，以及控制计算机和受控计算机端程序所完成的功能。     

基于深度学习的人手视觉追踪机器人

视觉追踪是智能机器人的核心功能之一, 广泛应用于自动驾驶、智慧养老等领域. 以低成本树莓派作为下位机机器人平台, 通过在上位机运行事先训练好的深度学习SSD模型实现对人手的目标检测与视觉追踪. 基于谷歌TensorFlow深度学习框架和美国印第安纳大学EgoHands数据集对SSD模型进行训练. 机器人和上位机的软件使用Python在Linux系统下编程实现, 两者之间通过WiFi进行视频流与追踪控制命令的交互. 实测表明, 所研制智能机器人的视觉追踪功能具有良好的稳定性和性能.     

智能家居设备电力线链路加密方法

介绍当前智能家居设备互联架构及方式,论述现有智能家居设备中电力线通信加密方法存在的问题.提出一种基于NFC的电力线通信加密方法,该方法使用NFC卡的UID生成网络密钥并对电力线网络链路进行加密.实测表明,该方法较好的解决了现有电力线通信加密存在的问题,增加了NFC读卡的便捷性、准确性、稳定性,具有较高的安全性,对外界干扰具有较强的抑制能力.     

认知无线网络中基于微观经济学的动态频谱管理算法

该文提出了认知网络中基于微观经济学的动态频谱管理机制,实现异构无线网络中频谱资源的动态分配,从而最大化频谱资源的利用率并提高运营商的收益.文中引入了频谱资源的经济价值因素以保证运营商间频谱交易的合理性.此外,为了保证系统的性能,文中提出了一种基于地理信息系统的空分模型,并设计了干扰抑制技术以限制动态频谱管理带来的干扰.博弈论是一种能够有效解决自主分布式无线资源优化的算法,该文将其引入,为不同运营商提供双赢的频谱交易策略.仿真结果表明,该频谱管理机制提高了频谱利用率以及运营商的收益,并有效地抑制了系统间的干扰.     

基于强化学习的LTE与WiFi异构网络共存机制

该文论述了5G异构无线网络中LTE-U与WiFi的共存机制,提出基于Q学习的LTE-U空白子帧配置机制(QL-ABS)。该机制使用排队论对LTE-U与WiFi共存的异构网络进行建模,使用网络时延性能表征Q学习的输入状态。仿真结果表明,通过自主学习过程,该机制可在多业务不同负载条件下为LTE-U产生较为合理的空白子帧配置策略,具有较好的在线学习性能。较传统方法,该机制更好地解决了LTE-U与现有WiFi网络在非授权频带的共存问题,提升了系统的时延和在线性能。     

基于AT89C52的GPS车辆导航设备研制

本文论述了GPS车辆导航系统的车载台的电子电路设计与实现,详细论述了基于单片机的嵌入式系统设计方法.介绍了GPS、GSM短信息以及液晶显示技术.自行定制了车载台与监控中心的通信协议.     

基于GSM短信息的无线网络环保监测系统的研制

论述基于GSM短信息的无线网络环保监测系统的设计与实现。描述GSM终端与计算机之间的接口技术．以及短信息的格式与收发方式。自行定制了上、下位机间的通信协议。     

基于ARM和嵌入式Linux的智能小车技术实践

论述基于ARM和嵌入式Linux的WiFi无线遥控智能小车的技术实践.介绍技术实践的过程、方法、经验体会.采用ARM 11芯片作为小车的主控制器.小车上的WiFi模块承担无线通信功能并接收来自远程Android智能手机的遥控指令.智能手机可通过“重力感应”或传统“按键”两种模式向小车发送遥控指令.ARM控制器接收到指令后通过GPIO接口控制小车的电机驱动小车的四个轮子做出相应动作（前进、后退、转弯、旋转等）,并通过PID算法控制小车走直线.小车可采集视频并运行计算机视觉算法进行实时人脸检测.