软件测试简介及认识误区

本文简单介绍了软件测试,并对人们意识中一些比较普遍的关于软件测试的误区进行剖析,使人们对软件测试的认识更为清晰。     

多传感器信息融合中时间同步方法的研究

多传感器信息融合技术日前广泛应用于自主车辆导航等信息技术领域,而时间同步技术是多传感器信息融合中的一项关键技术,是实现多传感器信息融合的必备条件之一.为了提高多传感器系统中时间同步的精度,提出了一种局域网内的时间同步方法,方法实现简便且可以提供很好的时间同步精度.通过仿真实验证明了所提出的方法不但在网络延时较小的情况下可以满足多传感器信息融合对时间同步精度的要求,而且在网络延时明显增大的情况下也可达到毫秒级以内的时间同步精度.     

基于GIS组件的地下管线系统的设计与实现

目前城市的地下管线错综复杂,传统的人工管理方式已不能满足行政管理部门的决策和各专业管线单位的管理需要。为此文章在对地理信息系统研究的分析的基础上,分析了地下管理系统的开发模式和实现技术,确定了基于GIS组件二次开发的控件和算法,设计并实现了城市地下管线信息系统,在实际的应用中取得了较好的效果。     

基于3G流媒体的养殖厂远程监测控制系统研究

3G网络具有传输速度快覆盖面广等特点,文章以远程工厂化养殖系统为对象,研究一种基于3G的具有测试终端、后台计算机和移动终端的三方可远程监控系统的相关问题,由DSP测控终端完成现场的测试分析和控制,远程计算机数据管理系统完成对数据的存贮和分析,移动终端起作远程监测和控制,制定的3G用户协议解决多种数据综合流媒体方式的实时任务交换,研制的系统实现了远程数据采集、分析、监测和控制功能,具有良好的应用价值。     

基于CPLD的ГОСТ18977总线发送卡设计

针对某型俄制机载产品的测试需求,提出了一种ГОСТ18977总线发送卡的设计方法;介绍了ГОСТ18977总线标准和80C196KB单片机、EPM7128LC可编程逻辑器件的使用方法,并利用外围电路和上述芯片设计并实现ГОСТ18977总线发送卡,介绍了并口EPP模式下ГОСТ18977总线数据的控制过程,给出了ГОСТ18977总线发送卡的部分设计电路,并阐述了它的设计原理;实践验证了该板卡能够完成ГОСТ18977总线数据信息格式转换和传输,完全可以满足对某型俄制机载产品性能检测的要求。     

基于PXI总线舰载光电经纬仪伺服控制系统

为了克服舰船摇摆及风阻力矩干扰所造成舰载光学测量设备跟踪稳定性下降、目标丢失的影响,伺服系统通过接收主控微机提供的船摇信息,将船摇速度校正放大后引入速度回路,实现经纬仪的自稳定跟踪;通过对PXI总线技术进行探讨,分析PXI总线的规范和特点,结合伺服控制器的工作原理和组成,基于PXI总线的FPGA、DSP应用以及外围接口电路设计,大大减小了系统的体积,提高系统集成度、可靠性和稳定性。     

基于PCA和SVM的电磁模板分析攻击

在分析密码芯片电磁辐射数据相关性的基础上,提出了一种基于主成分分析(PCA)技术和多分类支持向量机(SVM)的模板分析密码旁路攻击方法。将密码设备运行时采集到的泄漏的电磁信号经过PCA处理之后作为特征向量,其对应的密钥作为类别,用已知密钥情况下获得的样本训练多分类SVM,用训练好的多分类SVM对未知密钥的电磁信号进行分类,并根据分类结果推测密钥值。实验表明,在用相同多个主成分和训练样本的条件下,SVM的分类效果好于大多数文献上使用的Bayes判别的分类效果。     

基于DSP的光纤捷联惯导系统设计与实现

介绍了一种基于DSP的光纤陀螺捷联惯导系统的设计与实现方法;系统采用DSP+MCU的体系结构,DSP主要完成导航计算,利用单片机实现对数据采集模块的控制,并通过双口RAM实现单片机和DSP的数据通信,构成了一套小型捷联惯导系统,同时给出了一种捷联惯导算法编排,简要介绍了SPI通信和TMS320C6713的二次bootloder方式;经测试,系统速度和精度都满足了设计要求,已应用于实际系统。     

基于CPLD的ARINC429通信板卡设计

ARINC429是航空电子设备之间数据传输的航空工业标准;针对航空电子设备之间的数据传输,介绍了基于CPLD的ARINC429标准通信板卡的硬件组成原理及软件设计;采用C8051F005单片机作为板内CPU来完成控制数据收发和数据处理,在一块板上实现了8收4发的功能,并且带有RS485通信接口,可接收上位机的命令并与其进行交互通信;具有易扩展、实时性好、可靠性高等特点。已在半物理仿真实验系统中成功应用。     

基于TSEOPM的在轨航天器故障预报方法研究

针对在轨航天器非线性系统的故障预报,提出一种基于时间序列事件征兆模式挖掘的在轨航天器故障预报方法,该方法以在轨航天器遥测数据建立状态监测时间序列,根据事件特征函数利用层次聚类算法挖掘出故障事件征兆模式,然后利用故障事件征兆模式对航天器的状态监测时间序列数据进行分析,判断是否为故障征兆点,从而实现故障预报;实验结果表明,该方法能有效地预测在轨航天器状态监测时间序列数据中的故障事件。