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CFMMQ：一種共享內(nèi)存多隊(duì)列協(xié)同取證方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了使網(wǎng)絡(luò)取證系統(tǒng)能夠協(xié)同多個(gè)安全取證系統(tǒng)有效取證，提出了一種共享內(nèi)存多隊(duì)列的協(xié)同取證方法。該方法采用了共享內(nèi)存通信方式，借助信號(hào)機(jī)制，設(shè)計(jì)了基于多個(gè)隊(duì)列進(jìn)行數(shù)據(jù)交換算法，解決網(wǎng)絡(luò)協(xié)同取證大數(shù)據(jù)量通信問題，基于入侵檢測(cè)報(bào)文格式協(xié)議（IDMEF）設(shè)計(jì)了協(xié)同取證網(wǎng)絡(luò)報(bào)文協(xié)議。通過實(shí)現(xiàn)取證系統(tǒng)，驗(yàn)證了協(xié)議設(shè)計(jì)的有效性。

發(fā)表于：12/6/2016

基于DTW和K-means的動(dòng)作匹配和評(píng)估[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

為滿足基于Kinecrt的康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)的需要，提出一種人體動(dòng)作匹配和評(píng)估方法。該方法通過Kinect實(shí)時(shí)提取骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)三維坐標(biāo)，計(jì)算骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)的角度，得到一組動(dòng)作序列的空間角度變化值；然后通過改進(jìn)的DTW算法把兩組動(dòng)作序列的角度值進(jìn)行匹配，得到兩個(gè)序列之間的距離；最后通過K-means聚類方法對(duì)距離的大小評(píng)估。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能很好地實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作匹配和評(píng)估，實(shí)時(shí)性好，較傳統(tǒng)DTW算法在識(shí)別速率上有明顯提高。

發(fā)表于：12/6/2016

基于量子行為粒子優(yōu)化的電路板紅外成像增強(qiáng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

為了提高電路板紅外成像增強(qiáng)的效果，采用量子行為粒子優(yōu)化算法。首先在量子空間中更新粒子位置，建立粒子停滯系數(shù)與收縮擴(kuò)張系數(shù)之間的關(guān)系；接著通過判斷粒子停滯有效地減少無效迭代；最后采用非完全Beta函數(shù)實(shí)現(xiàn)電路板紅外圖像增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)仿真顯示該算法對(duì)電路板紅外成像細(xì)節(jié)增強(qiáng)效果比較清晰，均方誤差明顯減小，相對(duì)信噪比明顯提高。

發(fā)表于：12/6/2016

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的VoIP流量在線識(shí)別系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)目前VoIP離線識(shí)別無法滿足復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中流量監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與高精度要求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了VoIP流量在線識(shí)別系統(tǒng)。首先，基于數(shù)據(jù)挖掘工具WEKA中集成的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在擴(kuò)大訓(xùn)練集的基礎(chǔ)上對(duì)流統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行篩選并搭建分類器模型。然后，利用JPcap庫(kù)提出并設(shè)計(jì)邊抓包邊檢測(cè)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)VoIP流量快速識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該在線識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)性高，且能達(dá)到92%的精度。

發(fā)表于：12/6/2016

MUSA系統(tǒng)中一種快速多用戶檢測(cè)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

多用戶共享接入是一種5G非正交多址接入方案，由于采用了串行干擾消除（SIC）檢測(cè)算法，算法運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，時(shí)延和復(fù)雜度較大。針對(duì)5G低時(shí)延、高可靠性的需求，提出了一種基于并行干擾消除（PIC）結(jié)構(gòu)的快速非線性檢測(cè)算法，該算法不需要多級(jí)PIC結(jié)構(gòu)。首先讓接收信號(hào)經(jīng)過最小均方誤差（MMSE）檢測(cè)器，并把MMSE檢測(cè)器的輸出作為PIC檢測(cè)器的輸入。該算法避免了串行干擾消除算法中多次排序和對(duì)矩陣多次求逆的問題，在不降低符號(hào)錯(cuò)誤率的情況下，算法的運(yùn)行時(shí)間減小了54%，復(fù)雜度降低了一個(gè)級(jí)別。

發(fā)表于：12/6/2016

Protel技術(shù)論談[嵌入式技術(shù)][其他]

Protel技術(shù)論談

發(fā)表于：12/6/2016

BDNC：基于網(wǎng)絡(luò)編碼的車載網(wǎng)商業(yè)消息傳輸協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

通常采用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)提高VANETs中商業(yè)應(yīng)用的帶寬利用率。然而，網(wǎng)絡(luò)編碼會(huì)引入額外的消息傳輸時(shí)延，這就存在帶寬利用率和消息傳輸時(shí)延的權(quán)衡問題。為此，針對(duì)車載商業(yè)應(yīng)用中的消息傳輸，提出了面向帶寬和基于網(wǎng)絡(luò)編碼時(shí)延的消息傳輸協(xié)議(BDNC)。當(dāng)兩個(gè)源節(jié)點(diǎn)同時(shí)向同一區(qū)域廣播消息時(shí)，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)(Relay)就利用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)降低重播次數(shù)和帶寬消耗。當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)接收到消息時(shí)，它有兩個(gè)選擇：等待編碼機(jī)會(huì)，節(jié)省帶寬；或直接轉(zhuǎn)發(fā)消息，降低時(shí)延。BDNC采用了兩個(gè)不同的時(shí)延控制策略：緩沖區(qū)域控制(BSC)策略和時(shí)間控制(TCS)策略，以降低傳輸消息每一跳的時(shí)延和提高帶寬利用率。仿真結(jié)果表明，兩個(gè)策略較好地控制時(shí)延，且?guī)捓寐侍岣吡?8%。

發(fā)表于：12/5/2016

基于通信鏈路的NoC映射算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

片上網(wǎng)絡(luò)映射算法對(duì)系統(tǒng)通信能耗、延時(shí)等性能具有重大影響?；谕ㄐ沛溌吠ㄐ帕看笮。岢鲆环N改進(jìn)的多目標(biāo)遺傳映射算法，以降低系統(tǒng)能耗和延時(shí)。算法中提出根據(jù)通信鏈路通信量大小決定任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲杏成湮恢玫姆绞絹懋a(chǎn)生初始染色體，并通過改進(jìn)的變異操作產(chǎn)生新的子代，有效降低了算法復(fù)雜度，加快了算法的收斂速度。實(shí)驗(yàn)通過NIRGAM仿真平臺(tái)進(jìn)行，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的多目標(biāo)遺傳算法相比，在實(shí)際應(yīng)用DVOPD中，能耗降低了49.76%，通信延時(shí)降低了53.23%；在VOPD實(shí)驗(yàn)中，能耗和延時(shí)分別降低了29.54%和32.45%；而MPEG-4的能耗和延時(shí)則分別降低了45.72%和49.40%。同樣，提出的算法與模擬退火算法相比，能耗和延時(shí)性能也有明顯提高。

發(fā)表于：12/5/2016

基于二維空間域移動(dòng)通信統(tǒng)計(jì)信道的空時(shí)特性[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了減小無線環(huán)境中的多徑效應(yīng)，要求提供信道模型多徑分量的到達(dá)角度(AOA)和到達(dá)時(shí)延(TOA)。因此產(chǎn)生了幾何單反射信道模型（GBSBCMs）的概念，即假定散射體均勻分布在橢圓區(qū)域（宏蜂窩）或圓形區(qū)域（微蜂窩）。在宏蜂窩和微蜂窩中，假定散射體為橢圓模型(EM)或圓模型(CM)時(shí)或許是合理的，但對(duì)于一般散射體模型而言，要確保當(dāng)散射體為其他分布類型的情況下都是有效的，就需要獲得信道參數(shù)。推導(dǎo)了在一般散射體模型中基站信號(hào)的到達(dá)角度和到達(dá)時(shí)延的聯(lián)合概率密度函數(shù)、邊緣概率密度函數(shù)，它適用于多種蜂窩型，重點(diǎn)研究高斯分布的散射體，最后仿真驗(yàn)證了推導(dǎo)的合理性。

發(fā)表于：12/5/2016

互耦條件下窄帶循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)陣列測(cè)向方法的誤差分析[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

常規(guī)陣列各陣元感應(yīng)電流間的耦合作用是很難消除的，互耦效應(yīng)的存在會(huì)導(dǎo)致窄帶循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)陣列測(cè)向方法產(chǎn)生角度估計(jì)偏差。為了分析這一偏差，首先基于互耦條件下的陣列接收數(shù)據(jù)建立了用于窄帶循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)測(cè)向的陣列偽數(shù)據(jù)矩陣模型，并以此為基礎(chǔ)得到了均勻線陣和一般線陣中測(cè)向誤差的解析表達(dá)式。仿真結(jié)果表明該理論偏差在各種信號(hào)環(huán)境和陣列結(jié)構(gòu)中都具有很高的準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：12/5/2016

時(shí)鐘共享多線程處理器SIMD控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)圖形圖像處理器中指令與數(shù)據(jù)加載以及數(shù)據(jù)收集的問題，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種時(shí)鐘共享多線程處理器中的SIMD控制器，完成相關(guān)SIMD指令的發(fā)送、數(shù)據(jù)的加載和數(shù)據(jù)的收集。該控制器以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)級(jí)并行計(jì)算為目標(biāo)，采用有限狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)了前向處理單元、行控制器和列控制器的設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的專用硬件電路能夠有效提高圖形圖像處理器處理并行數(shù)據(jù)的能力。

發(fā)表于：12/5/2016

H.264中逆量化逆變換的高層次綜合實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

逆變換與逆量化是H.264解碼器中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，由于其算法復(fù)雜度較高，利用傳統(tǒng)的RTL方法設(shè)計(jì)其硬件電路需要消耗大量的設(shè)計(jì)時(shí)間并經(jīng)歷復(fù)雜的驗(yàn)證過程。提出了采用高層次綜合的方法進(jìn)行高效快速的逆變換逆量化硬件模塊設(shè)計(jì)。測(cè)試結(jié)果表明，該方法可以較快地得到針對(duì)FPGA平臺(tái)的逆變換逆量化硬件模塊，同時(shí)可對(duì)其設(shè)計(jì)空間進(jìn)行有效探索，得到滿足不同需求的硬件模塊。

發(fā)表于：12/5/2016

地鐵車庫(kù)恒溫集控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][智能交通]

針對(duì)地鐵車庫(kù)“燃?xì)廨椛涔┡到y(tǒng)”供暖方式，基于STM32和CAN總線技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種既可單臺(tái)運(yùn)行也可多臺(tái)聯(lián)合群控運(yùn)行的智能恒溫集控系統(tǒng)。該系統(tǒng)由PC客戶端、信息集控器、溫控器和溫度采集器等四部分組成。對(duì)系統(tǒng)方案、硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并給出了實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果。系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵供熱設(shè)備的集中監(jiān)控、獨(dú)立設(shè)置、自動(dòng)運(yùn)行、節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展、功耗檢測(cè)和故障保護(hù)預(yù)警等功能，具有很好的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：12/5/2016

艾德克斯大功率電子負(fù)載在DC-DC轉(zhuǎn)換器測(cè)試中的解決方案[電源技術(shù)][汽車電子]

DC-DC轉(zhuǎn)換器的在電動(dòng)汽車中的應(yīng)用，以及對(duì)其進(jìn)行電壓精度、效率、線性/負(fù)載調(diào)節(jié)率和瞬態(tài)響應(yīng)等測(cè)試方法，重點(diǎn)介紹了艾德克斯IT8900大功率直流負(fù)載在DC-DC測(cè)試中的優(yōu)勢(shì)以及ITS9500電源測(cè)試系統(tǒng)的特點(diǎn)功能。

發(fā)表于：12/5/2016

超寬帶低噪聲放大器的頻帶選擇性設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于ADS和MATLAB平臺(tái)，設(shè)計(jì)一種新的具有頻帶選擇性的多諧振負(fù)載網(wǎng)絡(luò)，并構(gòu)建了一種具有頻帶選擇性的超寬帶低噪聲放大器，使之既能夠屏蔽來自授權(quán)頻帶WLAN信號(hào)的干擾又同時(shí)放大UWB的信號(hào)。在3.1 GHz～10.6 GHz的頻帶范圍內(nèi)對(duì)其仿真獲得結(jié)果為S11小于-10 dB，最大增益為20.23 dB，最小噪聲系數(shù)為4.25 dB以下。

發(fā)表于：12/3/2016