西湖龙井区块链溯源体系设计

目的:基于区块链技术研究西湖龙井溯源体系。方法:采用PFMEA(潜在失效模式及影响分析)确定西湖龙井生产销售全流程中数据层关键节点,并以此建立基于区块链(Blockchain)技术的西湖龙井溯源体系。结果:以PFMEA为手段对生产流程所采集的数据进行分析,确定了茶园区域、采摘、定级、销售四个环节为数据层关键节点,然后基于区块链建立西湖龙井溯源体系;该体系架构包括数据采集区、数据层、网络层、合约层、应用层等。结论:结合具体应用场景,论证了西湖龙井区块链溯源体系的可行性和有效性。     

一种高动态双模抗干扰接收机设计方法

针对抗干扰多阵元前端低功耗制约抗干扰能力的问题,为了减小功耗的同时提升抗干扰能力,提出一种新颖的BDII/GPS双通道4阵元抗干扰接收前端,在低噪声放大器中实现了一种三端口的双通带电路,具有小于0.1 dB的插损以及30 dB以上的隔离度。采用了一种频率流程设计方法,结合仿真选取频率从而减小了机内的组合干扰,同时简化了中频滤波器的种类;采用了无源混频与中频放大的下变频方案,提高通道线性度(IIP3)的同时降低功耗、优化通道噪声系数(NF),研究了采样钟fclk远端相位噪声折叠的效应,设计了一种窄带相位噪声滤波器,提高了中频采样的信噪比。该接收机包含一种形式简单的电源及晶振切换电路。测试结果表明,接收机同时实现了42 dB固定增益,4.37 W低功耗,超过29 dBm的OIP3线性度以及优于80 dB的抗三干扰能力。     

基于大数据分析的城轨列车运行路线追踪研究

传统基于移动闭塞模式下的城轨列车运行路线追踪方法在面向海量人流和车流的情况下,存在延误扩散以及线路运行的恢复能力差等问题。因此,提出基于大数据分析的城轨列车运行路线追踪方法,在Hadoop架构下塑造Map/Reduce并行计算架构的大数据运行方法,通过Map阶段任务配置与分发以及Reduce阶段任务合并与数据存储,对城轨列车运行数据进行学习、分析以及存储,塑造基于极大代数的列车运行计划模型,在分析模型参数的基础上,设计列车运行计划模型的约束条件,得到列车运行计划在极大代数中的线性模型,实现大数据环境下城轨列车运行路线的合理规划。实验结果表明,运用此方法的列车可顺利通行,对客流具有较强的调控性,确保列车均匀稳定地运行。