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RU告警信息同步過程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于循環(huán)上報(bào)和主動(dòng)查詢相結(jié)合的機(jī)制，設(shè)計(jì)了數(shù)字光纖直放站中RU的告警信息同步機(jī)制及具體方案，并且搭載嵌入式VxWorks操作系統(tǒng)，給出了具體的代碼實(shí)現(xiàn)。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)功能完善，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)，大大提高了數(shù)字光纖直放站的可靠性和穩(wěn)定性，同時(shí)也非常利于對(duì)設(shè)備的維護(hù)。

發(fā)表于：2/26/2016

GSM-R光纖分布式系統(tǒng)的時(shí)延測量與自動(dòng)補(bǔ)償

針對(duì)GSM-R光纖分布式系統(tǒng)在無線信號(hào)覆蓋時(shí)存在的同頻信號(hào)干擾問題，設(shè)計(jì)了基于VxWorks嵌入式操作系統(tǒng)的信號(hào)時(shí)延測量和自動(dòng)補(bǔ)償方法。首先介紹了系統(tǒng)時(shí)延測量的基本原理并給出了計(jì)算公式，然后利用VxWorks中任務(wù)管理和信號(hào)量傳遞機(jī)制完成了系統(tǒng)時(shí)延測量和自動(dòng)補(bǔ)償設(shè)計(jì)，最終確保系統(tǒng)在自動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償后可降低同頻信號(hào)干擾的影響，提高無線通信的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)可將系統(tǒng)時(shí)延差值補(bǔ)償至1 μs以內(nèi)，滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

發(fā)表于：2/26/2016

一種PID參數(shù)量子粒子群自整定方法

傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法由于需要決策者具有較強(qiáng)的工程經(jīng)驗(yàn)，難以處理非連續(xù)、非線性或時(shí)滯的復(fù)雜系統(tǒng)。針對(duì)這種情況，提出一種新的基于量子粒子群優(yōu)化的PID參數(shù)自整定方法。該算法采用問題的時(shí)間絕對(duì)偏差乘積積分方程來評(píng)價(jià)粒子的適應(yīng)值；設(shè)計(jì)一種時(shí)變變異算子，用來均衡粒子的全局和局部開發(fā)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間等指標(biāo)上皆優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法。

發(fā)表于：2/26/2016

二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別研究

闡述了SSR的S模式應(yīng)答信號(hào)與1090ES ADS-B系統(tǒng)的信號(hào)格式與特點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行了對(duì)比分析；針對(duì)這兩種同頻信號(hào)，提出了一種結(jié)合民航空管實(shí)際應(yīng)用的區(qū)分方法。理論分析及仿真實(shí)驗(yàn)證明，該方法可較好地解決二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別問題。

發(fā)表于：2/26/2016

一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗(yàn)證

近年來數(shù)據(jù)分類技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類問題中，作為最重要的分類算法之一，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用。在過去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力?；贑UDA的KNN并行實(shí)現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實(shí)現(xiàn)比在CPU上串行實(shí)現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍，然而，CUDA在實(shí)現(xiàn)過程中包含了大量的冗余計(jì)算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過OpenCL，在以GPU作為計(jì)算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。

發(fā)表于：2/26/2016

一種軟硬件協(xié)同控制的片上緩存功耗優(yōu)化方法

片上多處理器系統(tǒng)的發(fā)展導(dǎo)致片上高速緩存的所占面積急劇增加，其對(duì)應(yīng)的泄露功耗也相應(yīng)增加。將高速緩存行劃分成3部分進(jìn)行控制，其中數(shù)據(jù)部分的訪問分為協(xié)議訪問和數(shù)據(jù)訪問兩部分，每部分支持多種工作模式來進(jìn)行管控。通過工作模式的切換對(duì)高速緩存的三部分進(jìn)行管控可以使漏過功耗平均減少76.78%，但相應(yīng)的性能損失最高會(huì)達(dá)到7.74%。由于性能損失較大，提出了一種改進(jìn)的高速緩存衰退的方法來優(yōu)化管控策略。這種策略不僅能夠把性能損失控制在3%以下，而且能夠保證平均能耗優(yōu)化達(dá)到近75%。

發(fā)表于：2/25/2016

陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的存儲(chǔ)塊分割策略研究

陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是存儲(chǔ)和分析大規(guī)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)的常用技術(shù)方案。目前主流的陣列數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)塊分割策略采用固定邊長作為塊的邊界，若邊長過大會(huì)增加查詢分析時(shí)定位Cell的時(shí)間，反之則產(chǎn)生過多的小塊增加內(nèi)存開銷。本文提出一種改進(jìn)的Chunk邊長分割算法CLD，其通過減少讀取數(shù)據(jù)時(shí)的磁道數(shù)以及預(yù)取技術(shù)提高陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。在陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SciDB集群上的實(shí)驗(yàn)表明，在最優(yōu)情況下系統(tǒng)性能提升了10.9%。

發(fā)表于：2/24/2016

基于Vert.x的實(shí)時(shí)Web監(jiān)控系統(tǒng)

發(fā)表于：2/24/2016

基于集中式協(xié)作頻譜感知的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

針對(duì)單節(jié)點(diǎn)頻譜感知中存在的隱蔽終端和多徑衰落問題，協(xié)作頻譜感知應(yīng)運(yùn)而生。協(xié)作頻譜感知有集中式和分布式之分。主要研究了集中式頻譜感知中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過MATLAB進(jìn)行建模仿真。仿真結(jié)果表明，集中式協(xié)作感知模型下軟判決比硬判決更好地改善了檢測性能，而軟判決準(zhǔn)則中C-V準(zhǔn)則在高信噪比下檢測性能最好，EGC準(zhǔn)則在低信噪比下檢測性能最好。

發(fā)表于：2/24/2016

一種基于AHP的數(shù)據(jù)融合無線定位算法

針對(duì)LTE網(wǎng)絡(luò)，在非視距傳播環(huán)境下提出了一種基于層次分析法的混合定位算法以提高定位的魯棒性。利用AOA、TDOA、PDOA得到相應(yīng)測量值，利用得到的測量值分別估算出移動(dòng)臺(tái)的位置；再針對(duì)三種算法各自特點(diǎn)利用層次分析法構(gòu)造對(duì)比矩陣，計(jì)算出權(quán)重向量；最后根據(jù)層次分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到移動(dòng)臺(tái)最后的估計(jì)位置。仿真結(jié)果表明，該基于層次分析法數(shù)據(jù)融合的移動(dòng)臺(tái)定位算法準(zhǔn)確，提高了定位魯棒性。

發(fā)表于：2/24/2016

一種USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)

隨著電子信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)采集應(yīng)用越來越廣泛。提出了一種基于USB接口的數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)解決方案。采用PIC16F886單片機(jī)為主控制芯片，PDIUSBD12為USB的接口芯片。給出了采集卡的設(shè)計(jì)整體框圖，并介紹了采集卡的硬件電路設(shè)計(jì)以及固件程序設(shè)計(jì)。所設(shè)計(jì)的USB接口的數(shù)據(jù)采集卡電路簡單、性能穩(wěn)定，支持即插即用。

發(fā)表于：2/23/2016

實(shí)驗(yàn)室溫濕度測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)當(dāng)前實(shí)驗(yàn)室無法實(shí)現(xiàn)溫濕度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)測量、數(shù)據(jù)傳遞不方便等缺點(diǎn)，以數(shù)字式溫濕度傳感器和通用單片機(jī)為基礎(chǔ)，開發(fā)了實(shí)驗(yàn)室溫濕度測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)以AT89S52單片機(jī)為主芯片，數(shù)字式溫濕度傳感器SHT21為主要傳感器，完成了測量系統(tǒng)硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的開發(fā)，并且設(shè)計(jì)了能夠傳遞給上位機(jī)數(shù)據(jù)的通信程序。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)溫濕度測量，并且可以傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)給上位機(jī)，對(duì)于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)監(jiān)測有著積極的作用。

發(fā)表于：2/23/2016

計(jì)算機(jī)視覺檢測中自動(dòng)調(diào)焦算法的研究

為了提高計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)的精度與效率，對(duì)幾種典型的自動(dòng)調(diào)焦算法進(jìn)行詳細(xì)對(duì)比與分析，提出一種改進(jìn)的新型復(fù)合式自動(dòng)調(diào)焦算法：首先利用灰度變化率和函數(shù)分段線性插值實(shí)現(xiàn)函數(shù)大范圍快速粗調(diào)焦；再利用梯度向量平方函數(shù)二次插值實(shí)現(xiàn)函數(shù)峰值點(diǎn)附近微小區(qū)域的精確調(diào)焦；對(duì)改進(jìn)調(diào)焦算法進(jìn)行測試并做出客觀分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法自動(dòng)調(diào)焦精度高、速度快，且搜索范圍大、通用性強(qiáng)，已在數(shù)字刀具測量儀中成功應(yīng)用。

發(fā)表于：2/22/2016

基于HTML5的Application Cache技術(shù)研究

HTML5新增了很多標(biāo)簽和功能，部分功能得到了深入的研究和應(yīng)用，但是關(guān)于應(yīng)用緩存的研究介紹并不多。Web應(yīng)用逐漸興起，提高Web應(yīng)用的用戶體驗(yàn)是當(dāng)前研究的要點(diǎn)。詳細(xì)介紹了應(yīng)用緩存的建立以及在線更新。對(duì)應(yīng)用緩存提高應(yīng)用載入速度的效應(yīng)進(jìn)行了驗(yàn)證測試，實(shí)驗(yàn)表明，應(yīng)用緩存對(duì)不同文件都能較大程度地提高應(yīng)用載入速度，文件越大提高的效果越明顯。

發(fā)表于：2/21/2016

不平衡數(shù)據(jù)加權(quán)集成學(xué)習(xí)算法

針對(duì)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的少類分類準(zhǔn)確率不高的問題，基于支持向量機(jī)和模糊聚類，提出一種不平衡數(shù)據(jù)加權(quán)集成學(xué)習(xí)算法。首先提出加權(quán)支持向量機(jī)模型（Weighted Support Vector Machine，WSVM），該模型根據(jù)不同類別數(shù)據(jù)所占比例的不同，為各類別分配不同的權(quán)重，然后將WSVM與模糊聚類結(jié)合提出一種新的集成學(xué)習(xí)算法。將本文提出的算法應(yīng)用于人造數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法能夠有效地解決不平衡數(shù)據(jù)的分類問題，具有更好的分類性能。

發(fā)表于：2/21/2016