ADS程序与AutoLISP交互通讯过程的分析

通过对ＡＤＳ应用程序中的用户函数的定义，调用过程的分析，探讨了ＡＤＳ应用程序与ＡｕｔｏＬＩＳＰ之间的交互通讯，消息驱动机制。

一种交互式CAN通讯协议设计及软件实现方法

目前CAN总线通讯已经在工业控制系统中得到了广泛的应用。虽然CAN底层通讯架构已经使其具备了高可靠性和强实时性,但是应用层设计是否合理也对交互双方通讯可靠性有至关重要的影响。首先提出了一种交互握手式通讯机制以及一种以包含消息序号、指令码及确认标识为特点的协议设计方法。然后依据协议特点进行了基于配置文件的指令交互软件设计。最后,基于QT进行了软件实现。经工程验证,提出的协议设计及软件实现方法,不仅具有扩展性好、灵活可配置的优点,而且在应用层进一步提高了CAN交互通讯的可靠性。

一种VANET交互协助式通信策略

在VANET网络中,在V2I与V2V的网络通讯模式下,一辆汽车在高速公路上行驶,当此车行驶到两个基站之间的网络信号盲区时,恰好被迫停驶或抛锚。为了协助此车最大程度地维持网络通讯,我们提出了一种交互式网络通讯策略,它征用过往车辆的部分通讯能力协助分发数据,以交互的方式为目标车辆服务。我们用NS2对此策略进行了模拟与仿真,将MVA策略的性能与DSDV、AODV、DSR路由协议在VANET网络盲区中进行动态路由的通讯表现性能进行比较。实验结果表明:AODV与DSR协议在VANET盲区中的网络通讯表现较差;与DSDV协议相比,本策略在网络流量与平均网络带宽性能表现上比DSDV协议有较大幅度的提升。

基于Android的学生与学校信息沟通软件设计

近年来,伴随着科学技术的快速发展Android系统取得了快速的发展普及这使得移动互联网网络在人们生活中发挥的作用越来越大,这也促使手机等移动智能终端的应用更加广泛。在学校教育中,加强学生的管理工作,使学生和学校之间顺利的进行沟通,能够为学校开展学生工作提供重要帮助。文中基于学校与学生之间沟通的切实需要,设计一套学生与学校之间的交互通讯软件,有效提高学校和学生之间的沟通和交流,促进了学校学生工作发展。

基于单片机的CNG加气控制系统的抗干扰技术

针对已成型CNG加气控制系统中由电气干扰导致的CPU卡无法解灰的问题,提出一种新的交互式通讯协议,从软件层面解决单片机与CPU卡机之间的通讯问题,大大降低了锁卡的数量,提高了系统运行的稳定性。

环境试验设备自动检测系统的研究

本系统主要基于Fluke26XX系列数据采集器与Rotronic温湿度巡检仪,通过开发其通讯功能模块,编制与上位机通讯、数据自动采集、计算处理、结果判定、数据库管理、不确定度即时评定等功能的软件,以RS232和USB接口形式实现与上位机的交互通讯,实现环境试验设备的自动化校准。

基于Android平台和兰吉尔表的蓝牙无线电表监测技术的研究

当电能表安装到用户现场后,需要检查电表安装是否正确,计量是否准确无误。计量管理部门对某只电能表的运行工况进行检查时,需要实时监测电表的运行状况,监测电压、电流、功率、功率因数,相角,向量图等。当某一只电表出现可疑情况,或出现缺陷时,需要读出电表的历史数据和事件记录,用于故障分析。如果能研发出一种既方便操作又简单直观的工具,既可以实现与电能表的实时交互通讯,又能将数据分析结果直观呈现。那么,必将大大提高现场工作的效率,且不需要再配备笔记本电脑和专用的服务软件,可以极大节省计量装置的运维成本。本文研究分析了一种基于Android平台和兰吉尔表的蓝牙无线电表监测技术,提出理论依据,并经实际运用验证,供同行借鉴。

Predicting heartbeat arrival time for failure detection over internet using auto-regressive exogenous model

Predicting heartbeat message arrival time is crucial for the quality of failure detection service over intemet. However, intemet dynamic characteristics make it very difficult to understand message behavior and accurately predict heartbeat arrival time. To solve this problem, a novel black-box model is proposed to predict the next heartbeat arrival time. Heartbeat arrival time is modeled as auto-regressive process, heartbeat sending time is modeled as exogenous variable, the model＇ s coefficients are estimated based on the sliding window of observations and this result is used to predict the next heartbeat arrival time. Simulation shows that this adaptive auto-regressive exogenous （ARX） model can accurately capture heartbeat arrival dynamics and minimize prediction error in different network environments.