一种基于支持向量机的内模控制方法

在基于数据的基础上,采用SVM回归理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器.首先简要介绍了SVMR的原理,然后将其应用于内模控制问题,并建立了SVMR模型.其次,在控制过程可逆的条件下设计了SVMR控制器.最后将该控制方法应用于一可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题,仿真结果表明该方法与神经网络IMC相比,具有较简单的模型和较好的控制性能.     

空中交通管制指挥监测系统中的多雷达数据处理

针对基于信息集成的空中交通管制指挥监测系统（ATCCMS）的体系结构，本文根据一般多雷达处理的模型，按照系统的特定要求分析了模型中各个流程的算法，给出了ATCCMS中信息集成时多雷达数据融合的方法，从而为ATCCMS的上层应用提供实时准确的数据基础。     

基于规则的多模型集成化异常入侵检测系统

在讨论相关技术的基础上,提出一种多模型集成的入侵检测系统,然后运用不同的模型和方法,构建系统的正常行为,并将其使用基于规则的方法集成,实验证明系统的检测率得到提高的同时,大大降低了误警率.     

基于局部递归线性NF模型智能非线性识别系统设计

主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220s和225s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性。     

基于SOPC的USB密码模块硬件与固件设计

SOPC是一种灵活、高效的软硬件解决方案。本文在研究SOPC密码模块设计技术的基础上,提出了基于SOPC的USB密码模块“双核＋双总线”硬件架构;针对此架构,设计实现了MCU、双核协调控制、内部总线桥,完成了其固件功能的编程,并通过实验验证了该密码模块的正确性。     

全像素双核成像技术及应用研究综述

全像素双核(dual-pixel, DP)自动对焦(dual-pixel CMOS auto focus, DP CMOS AF)采用混合检测自动对焦,其在每个像素配备两个光电二极管,使每个像素既参与对焦又参与成像,克服了传统相位检测自动对焦和反差检测自动对焦技术的缺点。根据离焦视差估计图像合焦镜头所需移动的距离,DP自动对焦具有更快的对焦速度和更高的对焦精度,因此广泛应用在手持设备中(如手机相机、单反相机等)。由于全像素双核传感器将每个像素分成两半,该传感器一次拍摄即可得到两幅图像。这两幅图像(全像素双核图像对)可以看做一个具有相同曝光时间和严格校正的小基线立体图像对。该图像对的视差与图像模糊程度相对应,只在离焦区域存在视差。全像素双核传感器不仅用于自动对焦,而且可以用于深度估计、散焦去模糊和反射去除等方面。本文系统地综述了全像素双核传感器的自动对焦、成像原理及研究现状,并进一步展望其未来发展。1)对自动对焦技术进行介绍,对比了传统对焦与全像素双核对焦;2)详细分析了全像素双核传感器的成像原理、成像模型及特点;3)系统地介绍了全像素双核在计算机视觉领域应用的最新进展,从深度估计、反射去除和离焦模糊去除等方面进行全面阐述及分析; 4)适当的数据集是基于深度学习方法的基础,对目前的全像素双核数据集进行了介绍;5)分析了全像素双核在计算机视觉领域面临的挑战与机遇,对未来的全像素双核应用方向进行了讨论与展望。     

数字预失真系统对各种误差的敏感度分析

大多数数字预失真（DPD）系统都是在各种理想假设条件下进行的理论验证和算法仿真。在真实的硬件系统中由于受到各种误差分量的影响, 仿真环境下所得的补偿效果与性能指标有时很难在实际系统中复现。针对DPD系统中常见的几种误差分量进行分析, 根据其数字域体现建立基带误差模型及数字域DPD仿真系统。通过大量细致的仿真实验, 归纳和分析了各种误差分量对DPD系统的影响, 最终为硬件系统各主要部件设计指标的提出提供了依据并同时降低了后期系统调试的工作量。     

大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统设计

针对星载或机载高分辨率合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）实时成像后的大幅宽SAR图像舰船实时检测的应用需求，传统的基于FPGA+DSP的嵌入式系统很难同时实现SAR成像处理和基于人工智能技术的大幅宽SAR图像舰船实时检测，为此设计了一种基于3U VPX FPGA+GPU架构的大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统；提出了一种基于YOLOv5s的舰船检测模型，采用基于L2-范数稀疏性惩罚的缩放因子控制法进行轻量化，轻量化舰船检测模型的参数量减小了47.39%，计算量减少了18.67%，平均检测精度为0.968；将轻量化舰船检测模型应用于大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统，并针对典型的10 km×10 km的大幅宽图像应用场景，设计开发基于多线程技术和基于GPU的众核并行计算技术的大幅宽SAR图像嵌入式实时检测系统软件；通过公开的SAR数据集进行功能验证和性能评估，该系统能够满足不同分辨率的大幅宽SAR图像舰船实时检测需求。     

基于EFI和双核处理器的协处理器模型

为了提高双核处理器系统的性能,提出一种基于可扩展固件接口(EFI)、利用双核技术和IPI协议实现的协处理器模型。在EFI的DXE阶段,利用IPI协议引导启动一个与EFI系统并行的用户操作系统,将EFI系统作为一个后台服务系统(协处理器)处理用户系统的RPC请求。实验证明该分工协助的方式可以提高双核处理器系统的整体性能。     

ARM+DSP嵌入式系统BootLoader在LTE中的实现

选取基于ARM+DSP双核系统的C6A8168为硬件平台,根据TD-LTE系统中的设计要求,介绍了基于ARM+DSP的嵌入式双核系统从系统上电到双核完全启动的BootLoader设计和实现,包括从中断向量表的建立、主处理器启动到进入应用程序的整个过程,并重点阐述了基于ARM+DSP双核非对称架构与传统的单核处理器的BootLoader的异同。经验证,本BootLoader在实现ARM+DSP双核系统启动的同时满足了TD-LTE射频一致性系统的要求。     

两种优化训练的FNN在船舶柴油机故障诊断中的性能研究

本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和蚁群优化算法（ant colony optimization algorithm,ACOA）构造了2种优化训练的模糊神经网络（fuzzy neural network,FNN）智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。     

小波域人类视觉感知模型的数字水印算法

提出基于小波域人类视觉感知模型的有意义二值图像数字水印,利用 Arnold变换置乱和Logistic混沌系统对水印进行加密,增强了水印系统的安全性,充分利用了小波域人类视觉系统,增强了水印系统的鲁棒性与容量.     

小型电机高精度重复定位测量研究与测试平台设计

随着测试信息处理领域对嵌入式高性能处理需求的快速增长,基于FPGA构建的嵌入式单核系统逐渐暴露出功耗高、并行性差等性能上的不足,针对此问题,提出了基于Xilinx Virtex-5系列FPGA构建嵌入式双核系统的设计方法,搭建了嵌入式双核系统的整体架构,解决了系统中双核之间的数据交互、双核同步以及双核系统配置文件的存储和自动加载等关键问题。最后,通过Virtex-5 ML510开发平台上的实验,验证了设计方法的合理性和正确性,同时,有效的设计方法可以为其它基于FPGA的嵌入式双核系统设计提供可靠参考。     

安全关键系统需求形式化建模分析实例研究*

近年来,基于模型的安全性分析技术(MBSA)在航空等领域有着广泛应用,因此对以xSAP安全分析平台为核心,基于MBSA的系统安全性评估方法进行了研究,并通过一个真实的综合航电系统Garmin G1000的自动飞行控制系统(AFCS)GFC700为实例来详细介绍。该方法的实现包括使用NuSMV形式化语言对系统进行需求建模,根据系统设计故障模式,在NuSMV模型中注入故障事件,使用xSAP对NuSMV需求模型进行模型扩展得到故障扩展模型,以及对故障扩展模型进行故障分析及系统安全性评估,例如生成故障树及FMEA表等。从分析结果来看,使用xSAP平台对实际系统进行基于模型的系统安全分析是行之有效的。     

基于FPGA的双核嵌入式系统构建

基于Xilinx的Virtex-II Pro开发板实现了双核嵌入式系统构建,具有共享存储器及共享串口输出的特性。主要给出了双核系统的构建方法及原理,共享串口的输出验证了双核系统的可行性。     

基于Zynq7000 FPGA异构平台的YOLOv2加速器设计与实现

当前,卷积神经网络已在图像分类、目标检测等计算机视觉领域被广泛应用。然而,在前向推断阶段,许多实际应用往往具有低延时和严格的功耗限制。针对该问题,采用参数重排序、多通道数据传输等优化策略,设计并实现了一种基于FPGA的SIMD卷积神经网络加速器架构。以YOLOv2目标检测算法为例,介绍了将卷积神经网络模型映射到FPGA上的完整流程;对加速器的性能和资源耗费进行深入分析和建模,将实际传输延时考虑在内,缩小了加速器理论时延与实际时延的误差;改进了加速器架构中的输入和输出模块,有效提高了总线带宽的实际利用率。实验结果表明,在Zedboard上获得了30.15 GOP/s的性能,与Xeon E5-2620 v4CPU相比,能效是其120.4倍,性能是其7.3倍;与双核ARM-A9 CPU相比,能效是其86倍,性能是其112.9倍。     

基于MAS的在线测试系统研究

随着agent技术的不断研究和发展,agent领域的理论正逐步应用于教学过程中。在分析在线测试特点的基础上,结合多Agent技术,提出了基于MAS的在线测试系统。讨论了各Agent的功能,介绍了基于MAS的在线测试系统的系统组成和工作流程。分析表明该模型具有良好的灵活性和智能性。     

基于隐马尔可夫模型的入侵检测系统

首先介绍了基于隐马尔可夫模型(HMM)的入侵检测系统(IDS)框架,然后建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型,最后通过实验论述了该系统的工作过程。通过仅仅考虑基于攻击域知识的特权流事件来缩短建模时间并提高性能,从而使系统更加高效。实验表明,用这种方法建模的系统在不影响检测率的情况下,比传统的用所有数据建模大大地节省了模型训练的时间,降低了误报率。因此,适合用于在计算机系统上进行实时检测。     

基于数据驱动方法的汉语文本-可视语音合成

计算机文本-可视语音合成系统(TTVS)可以增强语音的可懂度,并使人机交互界面变得更为友好.给出一个基于数据驱动方法(基于样本方法)的汉语文本-可视语音合成系统,通过将小段视频拼接生成新的可视语音.给出一种构造汉语声韵母视觉混淆树的有效方法,并提出了一个基于视觉混淆树和硬度因子的协同发音模型,模型可用于分析阶段的语料库选取和合成阶段的基元选取.对于拼接边界处两帧图像的明显差别,采用图像变形技术进行平滑并.结合已有的文本-语音合成系统(TTS),实现了一个中文文本视觉语音合成系统.     

基于MAS的分布式AI学习系统

在大多传统的智能家居系统中,各智能终端设备之间相互独立,缺乏数据交互过程,致使每个设备所记录的用户使用数据都是离散型的、毫无利用价值的数据,从而导致家庭中大量的用户数据流失浪费。因此,设计了一种基于多智能体系统（Multi-Agent System,MAS）的分布式智能家居控制系统,提出了一个基于多Agent协同的人工智能（Artificial Intelligence,AI）学习模型,使用Apriori算法对家庭环境下采集的用户数据进行行为学习,再利用Linux平台对模型进行仿真实验。实验结果表明,所设计的基于MAS的分布式AI学习系统响应速度快、学习效果较为准确、用户数据利用率高。