自适应压缩频谱感知的采样率动态调整策略

受奈奎斯特-香农采样定理的限制,宽带频谱感知(wideband spectrum sensing,WBSS)的首要难点是采集宽带信号。根据变步长自适应滤波算法原理,基于自适应压缩频谱感知(adaptive compressed spectrum sensing,ACSS)提出了一种动态调整采样率的压缩频谱感知方法(dynamically adjust sampling rate ACSS,DASR-ACSS)。采用调制宽带转换器结构,针对传统ACSS固定步长的问题设计了步长动态调整策略。针对原始信号难以获取的问题,通过对信道占用状态相关性和检测率的变化趋势进行数据统计分析,设计了利用信道占用状态相关性的停止准则;通过对停止准则的实验数据分析,以sigmoid函数为基础设计了分段函数作为步长调整策略,利用步长补偿因子充分提升性能。仿真结果表明,与传统ACSS相比,DASR-ACSS能更快达到高检测率,能够平衡算法的实时性能和采样率压缩比性能,当信噪比在-30~30 dB时,DASR-ACSS表现出更好的检测性能。

基于感知网格的无线传感器网络动态采样策略

在分析无线传感器网络时空相关性模型的基础上,提出一种基于感知网格的无线传感器网络动态采样策略。将监测区域划分为多个感知网格,感知网格内只有簇头节点保持活跃状态,当出现异常数据后再激活感知网格内其他节点来获得更详细的信息。该策略通过减少无线传感器节点之间相同的或相近的采样数据上传来降低冗余信息的传输。仿真结果表明:该策略显著提高了无线传感器网络能量效率。

一种无线传感器节点动态采样策略

信号随着时间的变化是众多应用领域的测量要求。传统的传感器连续采样模式功耗大,不适用于无线传感器节点。文章提出一种无线传感器节点动态采样策略DSI,通过分析当前和历史采样数据引入负反馈调节的方法来动态确定传感器节点的采样间隔,以较低的采样频度、数据上传频度满足测量要求,从而降低能耗提高传感器节点寿命。仿真结果表明,与周期采样策略、SOD采样策略相比,DSI采样策略显著降低了传感器节点能耗。

冲击加速度存储测试的变频采样策略分析

冲击加速度测试过程中信号存在低速、中速和高速变化的特点,采用固定采样频率完成整个测试过程的参数测试是不合理的,为了减少数据冗余、保证信号无失真恢复,在改变ADC采样频率的变频采样策略基础上,提出一种数字变频采样策略。使用两片存储器,以高速采样频率得到充足数据源并且以同样频率写入存储器1,根据信号变化特征改变存储器2的地址推进频率,对存储器1里的数据进行抽点存储,实现变频采样。经过Hopkinson杆上的冲击测试,变频测量系统具有抗冲击可靠性。仿真和测试表明,变频采样方法可以有效解决采样频率、数据容量之间的矛盾。

基于FDSI的无线传感器网络煤矿甲烷气体监测系统

针对煤矿矿井开采过程中对甲烷气体安全监测系统的固定采样频率和固定数据传输频率能耗高的问题,该文设计了一种基于无线传感器节点动态采样策略FDSI的无线传感器网络甲烷气体监测系统。该方案将FDSI动态采样策略、基于ZigBee协议的传感器网络等技术融为一体,实现对矿井中甲烷气体的在线动态监测。试验验证该系统对矿井甲烷气体的实时监测具有能耗低、稳定性好、信息丢失率低等优点。

动态神经网络分类器主动学习算法及其智能控制应用

针对动态神经网络分类器训练时采样时间长、计算量大的问题,提出一种动态神经网络分类器的主动学习算法。根据主动学习AL(Active Learning)算法中一种改进型不确定性采样策略,综合考虑样本的后验概率及其与已标记样本间的相似性,标注综合评价得分值较小的样本,将其用于对网络分类器的训练。通过Sobol’敏感度分析法,神经网络适时地增加敏感度值较大或删减敏感度值较小的隐层神经元,以提高其学习速率,减小输出误差。分类器训练仿真实验结果表明,与被动学习算法相比,该算法能够大大缩短网络分类器训练时间,降低其输出误差。将该算法用于液压AGC系统中,实验结果表明,该算法可实现系统中PID控制器参数的在线调节,提高了厚度控制精度,以此验证了该算法的适用性。

基于FDSI的无线传感器网络配电室温度监测系统

设计了基于自适应动态采样策略的无线传感器网络配电室环境温度监测系统。该系统由DS18B20温度传感器、MSP430单片机、CC1101数据发送模块组成,采用自适应动态采样策略采集温度数据和发送温度数据。试验结果表明,该系统能准确实时监测配电室环境温度,且具有能耗低、稳定性好、信息丢失率低等优点。

某导弹模型动态参数的采集单元设计

文章研究设计了某导弹模型动响应动态参数的采集单元 ,全面论述了该单元的设计思想与硬件实现途径 .研制完成的导弹模型动响应动态参数采集单元能够实现导弹模型在水中运动过程中五路加速度信号与五路应变信号之间的 AD转换、记录、存储。

基于RRT^(*)改进的移动机器人路径规划算法

针对RRT^(*)算法在复杂环境路径规划中存在的盲目搜索、冗余节点及路径较长等问题,提出一种融合树扩展策略和采样策略的改进RRT^(*)算法(AF-RRT^(*))。通过创造父节点改进RRT^(*)扩展树的结构,缩小路径长度;引入自适应探索,增加采样导向的选择性,减少路径搜索时间,同时不会陷入局部最优陷阱;通过动态步长,减少冗余节点。仿真结果表明,AF-RRT^(*)算法在多种环境下,路径获取效率和路径质量均优于RRT^(*)和F-RRT^(*)。消融实验验证了AF-RRT^(*)算法和算法各功能模块的有效性。

改进RRT算法的路径规划研究

针对传统的快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划研究中发现路径规划的过程中存在随机性大、目标导向性差、冗余节点过多、路径规划速度慢、轨迹平滑度差等问题,提出一种增强目标导向性、减少冗余节点同时对路径进行优化处理的改进RRT算法。首先,针对传统的RRT算法存在目标导向性差、搜索时间长的问题在采样中添加了概率采样策略,增强目标的导向性;其次,用全局自适应步长的方法,可以根据地图中障碍物的空间大小来动态调整步长,达到快速路径规划,对地图的探索能力增强;针对规划过程中的冗余节点过多、路径规划速度慢的问题结合了贪心优化策略减少多余的节点,提高规划速度;最后再利用三次B样条曲线对生成路径进行平滑处理。在MATLAB进行仿真,实验结果表明改进的RRT算法在规划时间、路径长度和平滑度方面均得到有效的提高。

基于容错测试的高鲁棒性模拟电路演化设计

为提高电磁环境下电路的抗干扰特性,基于电路进化设计思想,采用基因编程算法自动实现鲁棒性模拟电路的进化设计,使电路在局部元件受扰情况下仍然能够保持原有功能,并且电路的整体性能衰减较小。同时定义了电路局部短路和局部断路两种故障模式,通过调节电路中每个元件并联电阻的阻值来模拟电路故障状况及其损伤程度,采用基于动态抽样的近似鲁棒性评估技术实现低通滤波器的进化设计;最后分别对标准进化电路和鲁棒电路在不同状况下电路的输出响应进行测试。实验结果表明:通过引入假设故障模型和鲁棒性评价模型,在电路进化适应度评估过程中增加电路鲁棒性评价能够进化出固有鲁棒的电路;在局部短路故障情况下,在频率响应曲线中,鲁棒电路基本保持原始弯曲状态,频域响应曲线仅有6.27%的衰减率;局部断路故障情况下,鲁棒电路能够很好的保持原始输出响应,频域响应曲线仅有3.4%的衰减。

油井射孔压力测试仪

射孔时的瞬态压力会对射孔枪和油井井壁套管产生巨大的冲击,冲击力可能对井壁套管造成不可修复的破坏,严重的可能会导致油井报废,造成巨大浪费。为了研究射孔压力变化规律,设计了射孔压力测试仪,该仪器以CPLD为控制核心,实现数字逻辑控制功能。通过分析射孔枪上相邻两射孔弹爆炸的时间间隔确定了仪器的采样频率,依据被测信号的特点,设计了编程自适应分段均匀采样策略。使用该测试仪对不同射孔工艺过程进行了测试,获得了大量压力曲线,为研究射孔工艺机理、评价射孔施工效果以及促进新的射孔产品研发提供了数据依据。

新概念石油井下压力测试系统设计与研究

射孔是石油开采过程中一个非常重要的环节,准确地获取井下射孔压力-时间数据,能够从根本上完善完井技术,促进射孔器改进,达到提高油气井产能的目的。以新概念动态测试为指导设计了新概念石油井下压力测试系统。系统主要解决的关键技术有:选用差分输入放大器INA128降低温度对传感器的影响;采样策略和负延迟的设计;低功耗和微体积的设计。系统已在长庆、大庆等油田中取得了应用。

基于改进RRT算法的狭长空间无人车辆路径规划

针对狭长空间无人车辆路径规划系统,提出一种基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)路径规划算法,以解决传统RRT算法随机性较大、路径缺乏安全性的问题.该算法通过加入自适应目标概率采样策略、动态步长策略对传统的RRT算法进行改进,同时考虑到实际情况中无人驾驶车辆的动力学约束,该算法加入车辆碰撞约束和路径转角约束,并针对转角约束会导致迭代次数激增的问题提出了一种限制区域内随机转向的策略,最终得到一条安全性较高的路径.采用计算机仿真对所提算法和现有算法的性能进行对比验证.所提算法在狭长空间相较于传统人工势场引导下的RRT算法迭代次数降低了33.09%,规划时间减少了6.44%,路径长度减少了0.06%,并且在简单环境和复杂障碍物环境下规划能力均有提升.所提算法规划效率更高、迭代次数更少.

转速、电流环并联结构直流调速系统的研究

本文介绍采用单片机的具有转速和电流并联结构的新颖直流调速系统，与传统的串级结构比较，这种系统具有较好的动态性能且易于设计和调试。本文详细讨论了该系统的原理、特点及控制策略的实现。实验结果表明系统的性能良好，具有很好的实用价值。

量子图像传感器的过采样优化和读出电路设计

量子图像传感器(QIS)在不同的过采样位深下信息冗余程度和动态范围(DR)不同,对于读出电路的要求也不同。研究了QIS成像过程中引入的读噪声,优化了QIS成像的数学模型。在动态范围和失调容限的约束下,得到了子像素过采样的最优位深。仿真结果表明,当QIS的成像位深为12 bit、等效满阱容量为4095 electron时,子像素过采样的最佳比特位深是3,为保证区间误码率小于千分之一,读出电路失调应低于0.22 electron。根据采样策略,设计了一种基于复用结构的flash型低噪声读出电路。相对于传统flash型模数变换器(ADC),所提ADC比较器的个数减少了4个,采样频率为10 MSa/s时,功耗降低了17.5%;采样频率为1 MSa/s时,ADC的功耗为116 nW,ADC的失调为0.196 electron。