Verilog HDL语言在FPGA/CPLD开发中的应用

通过设计实例详细介绍了用Verilog HDL语言开发FPGA／CPLD的方法，并通过与其他各种输入方式的比较，显示出使用Verilog HDL语言的优越性。     

基于PSO-XGBoost的船舶特涂工序能耗预测

涂装是修造船企业最大的能耗单元,能耗预测是船舶智能能效优化中的一项重要任务。应用XGBoost模型对船舶特涂工序能耗进行分析。采用基于博弈论的SHAP(解释机器学习模型输出)方法解释变量因子对目标准确预测的影响。利用粒子群算法(PSO)优化XGBoost模型超参数,从而构建PSO-XGBoost模型对船舶特涂工序能耗历史数据进行训练拟合,并与其他能耗预测模型进行对比实验。结果表明,基于PSO-XGBoost的船舶特涂工序能耗预测模型的预测结果误差MAPE仅为12.21%,效果优于XGBoost、LR、KNN、RF模型。     

卫星传感器网络的定位算法及在应急通信中应用

针对应急通信系统的需求,提出了一种基于卫星传感器网络的应急监测与通信系统.介绍了卫星传感器网络的基本概念和网络结构,基于RSSI信息的多重覆盖策略,提出了一种适于卫星传感器网络的非测距定位算法-MOLA.仿真结果表明,该定位算法能够满足应急通信与监测系统对定位性能的需要.     

大规模并行数据广播接收卡的设计

介绍了大规模并行数据广播接收卡的整体设计及实现。其中着重于硬件部分的设计。接收卡与用户PC机的接口采用了即插即用USB2．0接口，此卡设计的核心部分采用了FPGA来实现；应用软件采用VC＋＋编写。     

基于深度强化学习的能量采集认知无线电动态频谱接入

为解决认知无线电(Cognitive Radio, CR)中频谱和能量短缺的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)的动态频谱接入算法。次级用户(Secondary User, SU)通过基站射频信号采集能量,并在频谱感知后实现信道的自主接入。模型通过DQN训练,并使用奖励机制和训练算法优化,SU能够根据环境信息作出合适的接入策略。仿真结果表明,提出的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)模型性能优于无学习模型,提高了频谱感知准确率及用户吞吐量,对比结果证明了模型的适用性及合理的虚警率可以提升模型的学习性能。     

一种基于UPF的干涉SAR相位展开方法

提出一种不敏粒子滤波的相位展开方法.该方法是不敏粒子滤波器与路径跟踪策略以及全方位的局部相位梯度估计相结合的结果,不受模型噪声统计特性和线性条件约束,同时完成噪声消除和相位展开;利用不敏卡尔曼滤波器来进行粒子更新,使重要密度函数能够融入最新观测信息和更加符合真实状态的后验概率分布,从而提高了相位展开精度与效率.仿真和实...     

无线传感器网络中基于验证点的安全定位协议

针对现有定位算法多是建立在假设锚点信息是正确的基础上,如果网络受到攻击,这些定位算法都将无法工作的问题,基于验证点思想提出既能使用不同定位算法,又不需要增加锚点(甚至不用锚点)的高质量安全定位协议———SLPDVNM。SLPDVNM通过使用动态验证点结合定位算法的机制完成节点安全定位。安全分析和基于MMSE定位算法的协议性能仿真表明,算法不仅可以有效克服恶意锚点的影响,而且对已知的多种攻击也具有极好的抵御能力。     

智慧城市的发展和问题浅析

以物联网等技术手段改善城市民生,是智慧城市建设的主要目标;以城市基础设施智慧化建设,特别是公益性基础设施建设,为近期的主要着力点;通过深入调研,针对不同行业提出系统解决方案和相应的商业模式,力争2012年在涉及民生问题的城市基础设施智慧化建设方面有所作为。推动建立几个智慧城市的行业标志性工程。     

基于Beowulf机群中改进粒子滤波的3D人体运动跟踪

针对标准的粒子滤波算法在视频三维人体运动跟踪中存在的计算量巨大、粒子退化、跟踪失效而无法同时满足跟踪精度和跟踪实时性要求的问题,提出了基于Beowulf机群中改进的粒子滤波新算法。新算法通过三维人体模型参数的自动初始化、粒子数目和模板的调整来实现跟踪失效的自动恢复,基于任务动态分配策略、低开销通信策略设计的Beowulf机群中的迁移式粒子滤波并行算法克服了粒子退化问题和提高了计算速度。实验结果显示：新方法有效地减轻了粒子退化和跟踪失效问题,降低了计算时间,提高了跟踪精度,能够同时满足三维人体运动跟踪精度和实时性的要求。     

一种基于优化TDOA的无线传感网络定位算法

运用TDOA方法对节点定位时,需要对节点测距。由于时间精度及硬件的限制,其定位精度有时不能达到要求。针对这一问题,提出一种对TDOA定位方法的改进算法,减小了由于测距产生的定位误差。并通过仿真证明了改进算法的优越性。