基于激光和单目相机信息融合的智能轮椅避障策略研究

针对智能轮椅使用环境复杂多变,障碍物形状各异,单一传感器无法获得完整的环境信息的问题,提出一种基于激光传感器和单目视觉传感器信息融合的障碍物检测方法。通过单目相机和激光雷达传感器感知智能轮椅周围环境,得到障碍物的形状、距离分布状况等信息;在此基础上提出两种传感器信息的融合策略,建立局部障碍物地图,进一步采用模糊神经网络完成整体避障算法,实现智能轮椅安全、快速避障等功能。实验结果验证了文中所提避障算法的可行性及有效性。     

基于WinCC Flexible和PLC的高压发泡机控制系统设计

设计以西门子S7-300PLC和MP277 Touch触摸屏为控制核心、具有多种工作模式选择的高压发泡杌控制系统,解决了注射流量比例的精确控制、自动补料、故障报警、压力控制、工艺过程实时监控等问题,实践证明该系统稳定、可靠、易于操作,满足了系统的要求.     

基于攻击效果的WSN路由安全评估模型

为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的路由安全评估能力,提出了一种基于攻击效果的评估模型.根据路由攻击前后网络安全性能的变化,提出了"网络安全熵"的概念,选取并简化能客观真实地反映安全性的安全评估指标,分析了网络安全熵的计算方法.其次利用Monte Carlo方法进行统计,确定节点的安全度,对安全指标进行归一化处理,通过模型观察攻击效果,评估网络的安全性,并进行安全态势预测,从而提升了WSN网络安全评估的能力,且能够为制定反击敌方的恶意攻击的策略提供依据.经过应用实例的仿真计算与分析,表明该模型能够比较合理地评估网络安全.     

一种实时倾斜跟踪处理机设计

针对自适应光学系统中的倾斜跟踪回路,设计了以TMS320C6701数字信号处理器和XC2V1500现场可编程门阵列为核心处理器、基于PCI 总线的新型实时倾斜跟踪处理机平台。阐述了该平台的基本组成,根据点目标介绍了质心跟踪算法的软件实现。实验结果表明,该平台能满足倾斜跟踪回路的实时性要求。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断系统的研究

针对机械设备滚动轴承的振动特性,研究一种优化的小波变换算法,并将其投入到滚动轴承的故障诊断中。对小波进行分解,以及阈值的选取方面进行技术性的研究,提高信噪比,提高故障诊断的精确性。在系统服务层上,使用Web开发技术开发基于B/S结构的在线监测系统,实现机械设备滚动轴承的远程监测、诊断管理。     

计算机显示器常见故障分析与维修

首先介绍了计算机硬件维修的基本方法和维修的技巧,然后对常见的计算机硬件故障进行了分析,最后提出了显示器的维修实例。     

UWB标签定位系统接收机基带部分的FPGA实现

脉冲无线电(IR-UWB)技术利用极窄脉冲传输良好的时间分辨率特性,可以为收发机之间提供精确的距离测量,从而为室内与室外的定位系统提供一种低成本、高精确度的定位技术。本文对一种UWB标签定位系统作了简单的介绍,提出了一种UWB能量检测接收机的方案,并对能量检测接收机中的积分窗作了一种新颖合理的设计,简化了接收机的同步捕获模块。最后还对接收机FPGA基带处理部分作了仿真,给出了仿真波形。仿真结果证实了设计的可行性,说明UWB定位厘米级的精度是可实现的。     

面向机载惯性稳定云台的微姿态参考系统的研究

基于MEMS传感器设计了面向机载惯性稳定云台的微姿态参考系统.首先,对磁力计受到的环境干扰磁场的影响进行了信号补偿;然后,在分析角速度陀螺、加速度计和磁力计等传感器特点的基础上,提出一种新的卡尔曼滤波算法模型;最后,通过性能测试,验证了微姿态参考模型具有较好的静态和动态性能,完全满足机载惯性稳定云台的需求.     

基于中间节点效应的无标度网络演化模型研究

原BA模型以网络中已存在的各个节点与新增节点的连接相互独立为前提。然而,在真实系统中,当网络中一个节点与新增节点连接后,该节点对其邻居节点与新增节点的连接会存在影响。针对该现象,提出了基于中间节点效应的无标度网络演化模型。首先描述与定义了中间节点效应,然后给出了中间节点效应模型的生成算法,并从理论上分析了该模型的度分布情况,最后利用仿真验证了理论分析的正确性,并就度分布、群聚系数、平均路径长度等复杂网络参数与原BA模型进行了对比,结果表明此模型能生成无标度网络并且更符合现实网络的演化过程。     

一种融合噪声网络的深度强化学习通信干扰资源分配算法

针对传统干扰资源分配算法在处理非线性组合优化问题时需要较完备的先验信息,同时决策维度小,无法满足现代通信对抗要求的问题,该文提出一种融合噪声网络的深度强化学习通信干扰资源分配算法(FNNDRL)。借鉴噪声网络的思想,该算法设计了孪生噪声评估网络,在避免Q值高估的基础上,通过提升评估网络的随机性,保证了训练过程的探索性;基于概率熵的物理意义,设计了基于策略分布熵改进的策略网络损失函数,在最大化累计奖励的同时最大化策略分布熵,避免策略优化过程中收敛到局部最优。仿真结果表明,该算法在解决干扰资源分配问题时优于所对比的平均分配和强化学习方法,同时算法稳定性较高,对高维决策空间适应性强。