基于SPCE061A和GPS的车载终端设计研究

针对传统车载终端难以满足对更高处理能力、更快的数据传输速度和更丰富的接口等的要求。该文基于SPCE061A和GPS技术,采用GPRS网络作为短信平台,设计了一个车载监控终端。在硬件上,以SPCE061A为核心微处理器,设计了GPS和GPRS模块,研究了各硬件模块的连接方式;在软件设计方面,研究了GPS定位数据的获取、存储、压缩和传输方法。     

基于MVC模式的角色访问控制系统设计

为了解决角色访问控制系统的实用性,对该系统采用了基于MVC模式的J2EE技术进行分析与设计。在这个架构中,采用Struts架构来实现视图层、业务层和控制层的分离,采用Hibernate架构来实现数据持久层,从而得到一个扩展性强、耦合低、易维护的系统解决方案。     

基于改进BP-PID的带式输送机速度控制方法

针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比（LSNR）条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（ImGSAA）优化的BP-PID带式输送机速度控制方法（ImGSAA-BP-PID）。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联,并引入反余弦函数增加遗传模拟退火算法（GSAA）动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理,提出加权Metropolis准则,对新种群个体进行修正,提升GSAA的噪声稳健性。最后利用ImGSAA对BP-PID初始参数进行优化,自动确定BP-PID的最优参数组合,从而提升参数整定的实时性和控制精度及对LSNR环境的适应能力。试验结果表明：(1) ImGSAA仅需11次迭代即可收敛,表明利用改进的交叉、变异策略和加权Metropolis准则对GSAA进行优化,能够有效提升算法的收敛速度和实时性。(2) ImGSAA-BP-PID的控制误差为-0.468 5～0.572 3 m/s,与遗传算法（GA）-BP-PID、粒子群算法（PSO）-BP-PID、GSAA-BP-PID...     

基于SPCE061A和GPS的车载终端设计研究

针对传统车栽终端难以满足对更高处理能力、更快的数据传输速度和更丰富的接口等的要求。该文基于SPCE061A和GPS技术,采用GPRS网络作为短信平台,设计了一个车载监控终端。在硬件上,以SPCE061A为核心微处理器,设计了GPS和GPRS模块,研究了各硬件模块的连接方式;在软件设计方面,研究了GPS定位数据的获取、存储、压缩和传输方法。