基于BLF时钟的RFID低功耗数字基带设计

提出了一种符合ISO/IEC 18000-6C协议中关于时序规定的射频识别(RFID)无源标签芯片低功耗数字基带处理器的设计.基于采用模拟前端反向散射链路频率(BLF)时钟的方案,将BLF的二倍频设置为基带中的全局时钟,构建BLF和基带数据处理速率之间的联系;同时在设计中采用门控时钟和行波计数器代替传统计数器等低功耗策略.芯片经TSMC 0.18 μmCMOS混合信号工艺流片,实测结果表明,采用该设计的标签最远识别距离为7 m,数字基带动态功耗明显降低,且更加符合RFID协议的要求.     

基于HSV的乳腺癌细胞识别方法

乳腺癌是女性致死率最高的疾病之一,严重威胁女性的身体健康。目前,病理医生判断病症等级,仍通过观察病理切片中的增殖细胞个数,具有很大的主观性。本文提出了一种将RGB彩色空间和HSV彩色空间模型结合的方法,采用各分量的色度特征,通过量化分析建立色度特征方程,实现从病理图像中检测识别乳腺癌增殖细胞。经20组乳腺癌病理切片图像验证,准确性达到了94.2%,优于单色彩空间模型方法约4%,本文提出方法能够更精确识别乳腺癌细胞,为乳腺癌细胞识别提供了一种新方法。     

一种星辐射模式下全天区星图识别算法及FPGA实现

针对在DSP中实现全天区星图识别算法耗时长导致实时性差,提出并实现了一种基于FPGA的星辐射模式下的全天区星图识别算法。该方法利用FPGA并行性、高主频等特性,在保证算法高精度、高准确度的前提下,解决了全天区星图识别耗时长的问题。首先,根据星点信息构建星辐射模式;其次,基于FPGA实现了星辐射模式下对应特征向量的计算;最后,提出了一种可预读、流水化的星辐射模式匹配算法,极大地缩短了星辐射模式匹配的时间。在Xilinx公司的Xc7a75tfgg484-2平台上进行实验验证,结果表明,在相同时钟主频下,基于FPGA的星图识别算法速度比基于DSP的算法速度快10.95倍以上,而且在使用三组特征向量同时进行匹配时,识别率超过99%。     

纸基PVA无芯片RFID湿度传感器

传统湿度传感器制造工艺复杂、需有线连接信号,对此,文中提出一种纸基无芯片射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)湿度传感器。为提升传感器谐振特性,选择非对称开口环内部分布式加载金属碎片作为传感器结构,聚乙烯醇(PVA)作为湿敏材料,使用遗传算法和HFSS射频仿真软件来设计并优化传感器结构。以喷墨打印技术制作传感器样品,采用滴涂法在传感器表面分别制备了5%、10%、15%三种质量浓度比的PVA薄膜。湿敏特性仿真及测试结果一致表明：PVA与纸基底协同作用可显著提高传感器灵敏度。随PVA浓度增加灵敏度增加,15%PVA传感器灵敏度最高,高湿灵敏度达到12.22 MHz/%RH,但随PVA浓度增加恢复特性变差,5%PVA湿度传感器具有良好的恢复特性,恢复度达83.87%。通过长期多次实验验证了PVA纸基湿度传感器具有良好的温度稳定性与中长期稳定性。与同类研究成果对比,文中设计在感湿范围及灵敏度方面有优势且制造工艺更简单,为低成本湿度传感器的大规模使用提供了可能。     

基于无人机影像的电网绝缘子自爆识别

电网因其在电能传输方面的关键性作用,在我国民生项目建设领域一直扮演着至关重要的角色。电网杆塔上的绝缘子一旦发生自爆(也称“缺陷”),绝缘子会自动剥落,输电线路就会产生安全隐患,严重时会降低输电线路的运行寿命,甚至会引发供电中断,发生大范围的停电事故,造成巨大的财产损失。目前,主流的巡检方法为人工巡检,该方法不仅耗时耗力,而且也存在一定主观出错率,已不适用于目前电路巡检的实际情况。本设计采用YOLO V5网络模型,对无人机航拍影像中绝缘子串及绝缘子自爆进行自动识别。首先通过平移、翻转、裁剪等,对航拍绝缘子影像数据集进行数据增广,并对增广后的数据集在LabelImg中进行标注,然后利用YOLO V5网络模型对绝缘子串及绝缘子自爆进行识别,最后采用PyQt5框架在PyCharm中设计了绝缘子自爆识别的系统界面,对模型进行调用,实现了绝缘子串及绝缘子自爆识别。本设计采用从网络上下载、国家电网提供、数据增广所得到的500张无人机航拍影像作为数据集,对所得数据集进行人工标注,再使用YOLO V5网络模型进行训练和测试,结果表明YOLO V5网络模型对绝缘子串具有较高的识别精度,最高识别精度为90.2%,对绝缘子自爆的最高检测精度为80.8%。这说明了YOLO V5网络模型在绝缘子串识别方面有较好的表现,但是由于训练集中绝缘子自爆的样本影像数量有限,所以该网络模型对绝缘子的自爆识别存在一定局限性,本实验能够部分代替人力实现电网绝缘子智能巡检,提高了检测效率。     

面向典型战场应用的目标智能融合技术

针对战场多源信息融合的典型应用需求,提出了基于人工智能的目标信息融合技术思路,并对其中的两项关键技术,即新型融合知识库构建技术和基于本体核的目标知识融合技术进行了分析,最后对多源信息融合系统在应用过程中存在的技术问题及其解决思路进行了探讨。     

TETRA通信与干扰信号智能识别技术

陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)数字集群通信系统因其开放性易受到内外部电磁干扰。干扰信号的类型多种多样,针对不同的干扰样式,采取的抗干扰措施也各不相同,因此干扰信号的识别具有重大意义。基于此,提出了一种干扰信号智能识别技术。该技术首先对受到不同干扰后的TETRA音频数据进行特征提取,并筛选出具有分类能力的特征,其次使用决策树、支持向量机和随机森林3种分类模型对特征提取后的待测试信号进行智能分类识别。实验结果表明,使用的这3种模型能够有效判断TETRA系统中的信号是否受到干扰,以及受到何种样式的干扰,可为后续TETRA系统中的信号干扰识别提供参考。     

目标运动对步进频率毫米波雷达图像匹配识别的影响研究

本文首先简单介绍了步进频率信号的数学模型,给出了一维距离像的外形包络表达式。接着,针对某小口径(155mm)高距离分辨率步进频率毫米波雷达导引头,分析了当弹目存在相对运动时的一维距离像数学模型。按照这一模型,通过计算机对实际系统的模拟仿真,深入研究了多普勒效应对目标一维距离像的影响。最后,获得了给定高距离分辨率步进频率毫米波雷达中,用一维距离像匹配辨识目标的速度不补偿条件。     

基于ID的一次性盲公钥

盲签名的匿名性不仅能保护个人的隐私，也同样给犯罪分子带来了可乘之机．为了解决这一问题，一些方案利用了可信中心给用户颁发的公私钥，然而，用户的不同活动可由用户的公钥及证书联系起来．为了避免这种联系，本文利用况RSA和Fiat-Shamir身份鉴别方案提出了一种简单易行的方案，只需可信中心给用户颁发一次私钥，而由用户在每次使用时根据该私钥来生成不同的公钥，从而保证了多次使用活动的不可联系性．同时在法院授权许可的情况下，可信中心可以揭示用户的身份，以防止用户的犯罪。     

一种基于波形匹配的目标检测和识别方法

基于对目标回波信号的波形匹配，提出了一种新的目标检测和识别的方法，该方法不需要进行特征提取，而是直接利用目标回波进行匹配处理来同时检测和识别目标，这种方法也可用于隐身目标的检测和识别，通过不同条件下的仿真试验可以看出这种方法能有效地检测和识别目标。