A blockchain-based framework for data quality in edge-computing-enabled crowdsensing

With the rapid development of mobile technology and smart devices, crowdsensing has shown its large potential to collect massive data. Considering the limitation of calculation power, edge computing is introduced to release unnecessary data transmission. In edge-computing-enabled crowdsensing, massive data is required to be preliminary processed by edge computing devices (ECDs). Compared with the traditional central platform, these ECDs are limited by their own capability so they may only obtain part of relative factors and they can’t process data synthetically. ECDs involved in one task are required to cooperate to process the task data. The privacy of participants is important in crowdsensing, so blockchain is used due to its decentralization and tamper-resistance. In crowdsensing tasks, it is usually difficult to obtain the assessment criteria in advance so reinforcement learning is introduced. As mentioned before, ECDs can’t process task data comprehensively and they are required to cooperate quality assessment. Therefore, a blockchain-based framework for data quality in edge-computing-enabled crowdsensing (BFEC) is proposed in this paper. DPoR (Delegated Proof of Reputation), which is proposed in our previous work, is improved to be suitable in BFEC. Iteratively, the final result is calculated without revealing the privacy of participants. Experiments on the open datasets Adult, Blog, and Wine Quality show that our new framework outperforms existing methods in executing sensing tasks.     

一种6~18 GHz宽带高精度有源移相器

设计了一种6 bit 6~18 GHz工作频段的宽带高精度有源移相器。片上集成了输入无源巴伦、逻辑编码器、RC多相滤波器、矢量合成单元、数控单元等。该移相器的设计采用55 nm CMOS工艺实现,芯片尺寸为1.29 mm×0.9 mm,移相器核心尺寸为1.02 mm×0.58 mm。后仿结果表明,在6~18 GHz频率范围内,增益误差RMS值小于1 dB,相位误差RMS值小于0.75°,输入回波损耗、输出回波损耗分别小于-8.5 dB、-8.9 dB,芯片总功耗为20.7 mW。该6 bit移相器的相对带宽为100%,覆盖C、X和Ku波段,适用于雷达探测等领域。     

基于模型识别相关性的光伏发电并网联络线纵联保护

针对集中式光伏并网系统联络线的保护原理存在适应性问题,提出了一种基于模型识别相关性判别的并网联络线纵联保护方法。在分析并网联络线故障特性的基础上,利用差动电压导数与差动电流的相关系数,对并网联络线区内、外故障模型进行区分：当三相线路的相关系数都接近1时,判定为光伏发电并网联络线的区外故障,而当相关系数小于保护整定值时,判定为区内故障;当单相（或多相）的相关系数小于整定值时,则判定为单相（或多相）故障。建立了光伏发电并网系统模型,仿真结果表明,提出的保护方法不受控制暂态响应影响,具有较强的抗过渡电阻能力。     

基于周期性极化钽酸锂晶体的连续激光倍频技术研究

针对连续激光倍频的需求,对比分析了周期性极化钽酸锂晶体和铌酸锂晶体的非线性光学特性,从技术研究角度确定了周期性极化钽酸锂晶体更适合用于连续激光倍频。依据非线性转换效率和晶体结构安装尺寸,确定了基频激光压缩及倍频激光准直的参数,从保证工程应用的角度选择了81μm极化周期的钽酸锂晶体,设计并实现了双光路倍频,获得了超过5W的540nm连续倍频激光输出。     

基于YOLOv5增强模型的口罩佩戴检测方法研究

人脸口罩佩戴检测是公共场所疫情防控中极为重要的措施,智能、高效地检测口罩佩戴情况对实现疫情防控的自动化和数字化具有重要意义。使用卷积类深度神经网络实现端到端的人脸口罩佩戴检测具有可行性,但卷积类神经网络具有结构复杂、参数量和浮点计算量庞大的特点,从而产生较高的计算开销和内存需求,极大地限制了其在资源有限的终端设备上的应用。为了使人脸口罩佩戴监督功能更易获取,并实现多尺度条件下的模型压缩和加速检测,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化增强网络模型。设计参数量和计算量更小的GhostBottleneckCSP和ShuffleConv模块并替换原YOLOv5网络中的C3及部分Conv模块,以降低特征通道融合过程中的计算量并增强特征表达能力。实验结果表明,该模型的识别精度达95%以上,模型在精度近乎无损失的前提下,参数量和计算量分别仅为原YOLOv5网络的34.24%和33.54%,且在GPU和CPU上的运行速度分别提升13.64%和28.25%,降低了模型对内存存储及计算能力的要求,更适用于在资源有限的移动端部署。     

基于熔喷过程的等规聚丙烯中拟六方与α混合晶的构成及其稳定性

采用微型熔喷实验机制备得到等规立构聚丙烯熔喷非织造布,采用广角X射线衍射技术研究了熔喷过程中非织造布生产条件对所形成的非织造布中拟六方和α混合晶晶相结构的影响,采用等温热老化方法研究了混合晶的热力学稳定性及拟六方晶向α晶转变的热力学规律。结果表明,受热风牵伸和室温冷却的共同作用,等规立构聚丙烯熔喷非织造布在成型过程中,易形成含α晶型与拟六方晶型的混合晶。混合晶中α晶与拟六方晶型的比例随牵伸风力的增大和熔体冷却成型时温差的减小而增加。温度高于70℃的热老化可促使混合晶中拟六方晶型向α晶型转变。混合晶晶粒尺寸随α型晶体比例增加而增大。     

城市大面积停电事件影响及特征分析

为全面准确了解和把握大面积停电事件的诱发因素和基本特征,对国内外近十余年来发生的典型大面积停电事件进行梳理,从中归纳和总结出事态演化的基本规律.以大面积停电事件的诱发、发展和灾情蔓延过程作为逻辑主线,梳理出事件应对处置的各项主要任务;以有效完成这些任务为目标,全面梳理相关主体所需匹配的应急能力和应急资源,做好应对城市大面积停电事件应急准备工作,提升应急处置及救援能力.     

表面贴装式永磁同步电机弱磁控制策略的研究

研究表面贴装式永磁同步电机的弱磁控制策略,提出了一种修正电流设定值的方法.该方法由两部分组成:弱磁区域的确定和设定电流修正值的计算.电机运行所在的弱磁区域由恒转矩曲线方向和电流调节器输出电压递减方向之间的夹角来确定,输出电压的递减方向信息通过梯度下降法计算得到.设定电流修正值的大小根据该弱磁区域内转矩、电压变化量的方向...     

球杆系统的网络化控制设计与实现

网络诱导时延和数据包丢失、错序等问题会严重影响网络化控制系统的性能甚至使系统不稳定.对于球杆系统这样具有开环不稳定和典型的非线性特征的系统来说尤其明显.为了解决这一问题,采用网络化预测控制算法(Networked Predictive Control,NPC)来设计球杆网络化控制系统.介绍了网络化预测控制算法的设计,球...     

基于ARM和FPGA的服务机器人运动控制系统研究

介绍了一种基于ARM和FPGA的嵌入式控制系统,该系统既能独立运行又能在计算机辅助下运行,是一种兼具柔性和开放性的系统.利用ARM的强大的数据流转换功能和FPGA的快速配置能力,实现硬件可重构.给出了系统的总体结构、ARM和FPGA之间的通信设计,重点给出了基于Nios Ⅱ的嵌入式可重构底层控制设计,PWM功能模块在FPGA上的实现.设计的系统集成度高、灵活.实验表明系统具有高可靠性,能满足服务机器人外围器件多样性控制的要求.ARM和FPGA不仅可以并行运行处理数据,其之间又可以互相通信,实现了系统的扩展应用.