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全方位移動載人機器人輪系的優(yōu)化設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

自主設(shè)計的全方位移動機器人在載人時行進阻力較大，無法滿足任務(wù)要求。針對這一問題，從材料選用和小輪安裝方式兩個方面改進設(shè)計機器人的全方位輪系，并通過ADAMS運動學仿真的手段初步驗證了優(yōu)化設(shè)計的正確性。最后，在全方位移動機器人上先后搭載舊式和新式兩代全方位輪系做載人實驗，結(jié)果證明：搭載新設(shè)計的全方位輪系后，載人機器人的移動效率、穩(wěn)定性和平順性都得到了大幅提升，滿足任務(wù)要求。

發(fā)表于：9/17/2020 3:43:00 PM

改進型恒溫晶振三次方補償電路的研究與設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

通信系統(tǒng)中收發(fā)同步離不開精確的時鐘頻率源，時鐘頻率源的精確與否直接影響系統(tǒng)的可靠性，而AT切晶體是頻率源的重要組成部分，其頻率與溫度呈現(xiàn)三次函數(shù)的變化關(guān)系，導致其不適應較寬溫度范圍的應用場景。為克服溫度對頻率的直接影響，設(shè)計了一種用于溫度補償?shù)娜魏瘮?shù)發(fā)生電路，包括基準源、一次方電壓產(chǎn)生電路、三次方產(chǎn)生電路及相加電路，在工作時能與AT切晶體產(chǎn)生的負溫度系數(shù)相抵消。仿真結(jié)果表明，基準源電路恒定輸出1.8 V，三次方電路輸出波峰1.65 V、波谷0.85 V，加和后經(jīng)調(diào)整的補償電路產(chǎn)生波形波峰2.04 V、波谷1.74 V，很好地抑制了來自溫度變化引起的頻率誤差，解決了振蕩器輸出頻率隨溫度變化的問題。

發(fā)表于：9/17/2020 3:34:00 PM

一種模擬3 V鋰電池供電的DC-DC設(shè)計[其他][其他]

微光像增強器采用3 V鋰電池供電，隨著電池電壓下降，直流工作點變化或調(diào)整可能引起其內(nèi)部高壓電源輸出異常，導致像管出現(xiàn)閃爍、熄滅或高亮等故障。通常使用具有“電池模擬功能”的直流電源進行供電特性驗證，該類設(shè)備功率大，功能多，價格也昂貴，像增強器功率小，若采用這種設(shè)備則利用率低以至于研發(fā)成本高?；诤懔髟纯刂芁DO輸出，設(shè)計一種模擬1.4 V~3.4 V鋰電池充放電的DC-DC電路，經(jīng)仿真和實測驗證，輸出電壓能夠線性上升或下降且速率可在數(shù)十毫秒至數(shù)小時內(nèi)可調(diào)，具備模擬電池供電功能，該電路成本較低，其改進線路還可用于其它領(lǐng)域功率產(chǎn)品作直流掃描分析驗證。

發(fā)表于：9/16/2020 8:51:00 AM

基于幀循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率技術(shù)[其他][其他]

對比于單張圖像超分辨，視頻圖像超分辨率技術(shù)需要對輸入的連續(xù)時間序列圖像進行融合、對齊等處理?；趲h(huán)的視頻超分辨率網(wǎng)絡(luò)共分為三部分：(1)幀序列對齊網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，并將鄰居幀對齊到中心幀；(2)幀融合網(wǎng)絡(luò)將對齊完成的幀進行融合，使用鄰居幀的信息補充中心幀信息；(3)超分辨網(wǎng)絡(luò)將融合完成的圖像放大，得到最終的高清圖像。實驗表明，與現(xiàn)有算法相比，基于幀循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率技術(shù)產(chǎn)生圖像更為銳利，質(zhì)量更高。

發(fā)表于：9/16/2020 8:45:00 AM

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井安全帽佩戴檢測[其他][其他]

在煤礦生產(chǎn)中，工人由于未佩戴安全帽而受傷的事故時有發(fā)生。為了構(gòu)建數(shù)字化安全帽監(jiān)測系統(tǒng)，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全帽佩戴檢測模型。采用先進的Darknet53網(wǎng)絡(luò)作為模型主干，用于提取圖片的特征信息。此外，在模型中引入注意力機制用于豐富特征之間的信息傳播，增強模型的泛化能力。最后，制作了安全帽佩戴預訓練數(shù)據(jù)集和實際礦井場景數(shù)據(jù)集，并在PyTorch平臺進行全面的對比實驗驗證了模型設(shè)計的有效性，模型在實際礦井場景數(shù)據(jù)集上獲得92.5 mAP的優(yōu)異性能。

發(fā)表于：9/16/2020 8:37:00 AM

YOLOv3網(wǎng)絡(luò)在車標檢測中的應用[其他][其他]

針對車標檢測存在檢測時間長、檢測率低、可識別類型少的問題，提出一種采用You Only Look Once(YOLOv3)網(wǎng)絡(luò)的方法。為了使該網(wǎng)絡(luò)適用于小目標的車標檢測，將目標特征提取結(jié)構(gòu)Darknet-53換成Darknet-19，并且將多尺度預測層數(shù)減少為兩層以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量。同時，為了增大車標在圖像中所占比例，讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學習更多的車標特征，采用將車輛從圖像中裁剪后進行人工標注的方法，構(gòu)建了一個包含46類車標的數(shù)據(jù)集(VLDS-46)。實驗結(jié)果表明，采用該模型進行車標檢測時能在實現(xiàn)高檢測率的同時達到實時性要求，檢測平均耗時為9 ms。

發(fā)表于：9/15/2020 11:57:00 AM

空管監(jiān)視系統(tǒng)中的無線通信技術(shù)及安全性分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

空管監(jiān)視領(lǐng)域不斷更替的新概念與新技術(shù)對準確認識其運行機制提出了愈加多元的需求，其中安全性研究作為基本問題之一，由于貫穿空管監(jiān)視系統(tǒng)的各個層面而成為認識系統(tǒng)涌現(xiàn)的重要線索?；诳展鼙O(jiān)視領(lǐng)域的安全研究尚未形成明晰體系的現(xiàn)狀，重點介紹了當前空管監(jiān)視系統(tǒng)中的無線通信技術(shù)以及面臨的安全性問題，將空管監(jiān)視系統(tǒng)分為兩大類：空中交通管制和信息服務(wù)?？罩薪煌ü苤朴糜诠苤茊T與機組人員之間的通信，信息服務(wù)主要為機組人員提供飛行所需信息，提高飛行員的情景意識。最后指出了空管監(jiān)視領(lǐng)域尚待解決的安全性問題，及未來的關(guān)注熱點及研究趨勢。

發(fā)表于：9/10/2020 9:24:00 AM

DSS中LTE/NR物理層上行配置方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

4G/5G動態(tài)頻譜共享(Dynamic Spectrum Sharing，DSS)技術(shù)能夠更高效地利用有限的低頻頻譜資源，是4G向5G平滑演進的重要手段。設(shè)計DSS運行于授權(quán)LTE頻段的關(guān)鍵點之一是解決4G LTE和5G NR上行物理層信道/信號時頻沖突問題。針對2.1 GHz DSS場景下的上行物理資源分配沖突，從時域、頻域、碼域等多維度研究LTE/NR上行物理信道和參考信號格式選擇和資源占用，結(jié)合現(xiàn)網(wǎng)負載情況及5G網(wǎng)絡(luò)演進，提出一種基于業(yè)務(wù)比例的DSS上行時頻資源分配方法，為DSS部署中物理層上行配置提供合理化建議。

發(fā)表于：9/10/2020 9:19:00 AM

5G無線網(wǎng)絡(luò)切片增強技術(shù)標準化進展研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

2019年12月，3GPP確定了針對5G R17版本的20多個研究和工作項目，其中無線切片增強技術(shù)是賦能垂直行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。分析3GPP R15版本中無線切片的關(guān)鍵技術(shù)成果，結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)的進展和存在問題，從解決實際網(wǎng)絡(luò)問題和使能更豐富應用為導向，探討了R17無線切片增強技術(shù)最新的研究方向。

發(fā)表于：9/9/2020 10:43:00 AM

5G NSA與SA混合組網(wǎng)下切換技術(shù)的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著在2020年大規(guī)模商用5G網(wǎng)絡(luò)，全球運營商加快了5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的步伐。介紹了NSA和SA的組網(wǎng)架構(gòu)以及NSA/SA混合組網(wǎng)的演進方案，并在NSA/SA混合組網(wǎng)共存的場景下，研究了NSA到SA、SA到NSA的連接態(tài)切換技術(shù)，對R16新增加的 SA向NSA優(yōu)化切換功能進行了分析。

發(fā)表于：9/9/2020 9:21:00 AM