基于NIOSⅡ的高速多路数据采集系统

针对复杂战场环境对数据采集的需求,利用FPGA构建了可编程片上系统(SOPC),实现了高速多路数据采集,详细论述了NIOSⅡ嵌入式系统以及其外设的设计方法;传感器采集的数据经过高速AD转换后,由SOPC系统进行数据缓冲和格式转换并存入存储器,SD卡的使用方便了数据的存取、处理和存储空间的扩展;实验结果表明,该系统能够可靠、准确地对多路信号进行采集,且运行稳定。

一种地面网域化微武器系统

基于无线传感器网络,集感知、识别、定位、攻击于一体的地面网域化微武器系统,提出的一种全新概念的高性能微型智能武器。能感知网域内战场态势,自动对人员、车辆目标识别和定位,完成战场侦察和攻击准备;能利用网络进行通讯,将一群微战斗单元组成若干个簇来对目标实施多模协同攻击;将在要塞防御、驻地值勤、边防职守以及反恐作战等方面发挥重要作用。

车辆声信号的小波去噪在TMS320F2812中的实现

为了解决无线传感器网络采集到的车辆声信号易动态时变,易受外界环境影响,导致后续识别效果很差的问题,运用离散小波理论对其进行阈值去噪处理。采用"Daubechies4"小波,对信号进行5次分解,小波阈值函数采用软硬阈值折衷法,阈值系数的选取采用局部(分层)阈值,并利用XDS510仿真器在CCSLink中对算法进行编程,在主控芯片TMS320F2812器件中得以实验验证。实验肯定了运用离散小波算法能有效地去除混叠在车辆声信号中的噪声信号,有助于后续的识别工作,能够将对车辆声信号的识别率提高约30%。

一种新的基于DSP的声时延估计方法

针对传统声时延估计算法速度较慢的问题,提出了基于脉冲声源和DSP的时延估计方法。声脉冲信号可认为是脉冲信号对声信号的调制,解调出脉冲信号,利用DSP捕捉单元捕捉脉冲边沿,即可得到时延估计。该方法不需要对声信号进行数模转换,也不需要大量数据处理,速度较快。设计了系统硬件电路,通过实验验证和分析,证明了该方法能够满足高速定位的需要。

基于NIOSII和蓝牙的炮弹装订系统

针对新型捷联结构中相对旋转运动下的初始参数装订问题，设计了基于蓝牙的解决方案。在FPGA中构建基于NIOSII处理器的SOPC系统，实现对蓝牙的控制。实验结果表明，系统在高速相对转动以及高过载情况下能够进行稳定的数据传输，能够满足弹体飞行时对通信可靠性的要求。

红外图像综合处理算法研究

本文对点运算的图像增强算法和红外滤波增强算法进行探讨和研究,包括灰度变换和直方图修正,平滑滤波和锐化滤波。平滑滤波能够有效的对噪声进行平滑处理,达到去除噪声、提高图像质量的目的。锐化滤波中的拉普拉斯模板算法能够对图像的轮廓线进行有效的增强,图像的视觉效果得到了很大的提高。但是该算法处理后的图像视觉效果生硬、不够柔和,同时也会对噪声进行增强。以上方法的单独应用只能针对图像的某些特征进行处理,为了能够提高图像的综合质量,我们需要对以上算法的综合应用进行研究。

小波理论在光纤陀螺中的运用

光纤陀螺除了具有无运动部件,无加速度引起的误差等优点外,其与传统机电陀螺的一个重要区别是存在较大的白噪声,这是光纤陀螺的特性所决定的。随机漂移是光纤陀螺的一个重要的指标,微小的漂移经过积分都将产生不可容忍的误差,因此对漂移的消噪具有重要的意义。光纤陀螺作为敏感角度信息的元件对其精度要求高,仅在硬件方面提高它的精度增大成本,而从软件提高精度显得尤为重要。本文用小波消噪的方法来提高光纤陀螺精度,具体介绍了快速小波算法和对小波不同阈值的选取,并且针对软、硬阈值的不足介绍一种新的滤波方法,软、硬阈值相结合的消噪方法。通过实验比较证明这种方法能更好地进行消噪。

双核无线传感器网络节点通信接口设计

设计了基于ZigBee协议无线微控制器JN5121与TMS320F2812 DSP双核体系结构的无线传感器网络节点,重点阐述节点内无线微控制器单元与DSP系统单元间通信接口的硬件连接方案和驱动程序。无线微控制器单元通过SPI接口与DSP系统单元进行通信,采用SPI主-从式工作模式+I/O口硬件中断方式进行数据的传输。该网络用于对人员和车辆进行感知与识别,具有较好的应用价值。

基于ADS8364和DSP的高精度数据采集系统设计

本文简要介绍了ADS8364和TMS320VC33的功能、性能和特点,比较详细的介绍了由二者构成的数据采集系统的硬件设计。由它们构成的数据采集系统可广泛应用于传感器信号采集、智能仪表中,有着非常好的市场应用前景。

卡尔曼滤波在陀螺仪随机漂移中的应用

本文针对MIMU中微机械陀螺的静态随机漂移,采用时间序列分析的方法建立了其随机漂移误差的AR模型,并在此基础上,探讨了利用Kalman滤波降低该随机噪声的具体方法.对实测数据的仿真结果表明,本文所介绍的滤波方法是正确、有效的。