为降低超宽带(ultra wide band,UWB)定位系统运行负担,实现对目标位置的精确化估计,基于UWB 定位系统,提出一种信号到达时间(time of arrival,TOA)联合到达方向(direction of arrival,DOA)估计的UWB 定位方法。首先,介绍了UWB 定位系统模型以及混合参数定位法理论基础。其次,对TOA联合DOA 估计算法的理论基础和相关算法进行概述。最后,采用实验仿真的方式,验证该定位方法的有效性和可靠性。结果表明,该定位方法具有简单易行等特点,在估计时延、角度方面表现出较高的精确度,符合实际应用需求。
针对传统毫米波雷达点云数据处理与分析算法存在效率低、实时性较差的问题,提出了毫米波雷达点云聚类自适应的实时目标定位算法,提升了点云数据处理的实时性。该算法可有效提升对复杂背景下地面目标的检测、识别,同时对比图像与激光点云融合的实时目标定位算法,实时性更高,具有明显优势。
针对应急救援经常面临高温、高寒、特殊地形地貌等特殊场景的情况,以及低功耗、小体积等特殊装备需求,提出并研制了一种抗恶劣环境自组网通信装备。该装备融合了语音、数据、图像、视频等多种功能,为应急指挥部门提供更为准确和全面的态势信息;其可以结合应用场景和搜救阶段,自适应选择组网模式;通过开展装备耐高温、耐高寒技术等研究,该装备可以满足各种恶劣环境下的应急救援需求,具有较高的工程应用价值。
研究了基于数字孪生的移动网络机房数智化管控应用,首先,介绍了其整体架构,包括软件架构和硬件架构;其次,对该应用的功能进行了分析,包括生产运维、安防管控和辅助能力;最后,阐述了该应用的优势,包括提升机房管控安全系数、简化机房进出流程和缩短异常报警响应时间。为移动网络机房的智能化管控提供了重要参考。
研究了碳化钨(WC)与炭黑(C)分别作为导电粒子制备而成的两种过电流保护元件;对保护元件的体积、正温度系数(positive temperature coefficient,PTC)效应、电阻—温度(resistance-temperature,R-T)特性、耐电压等级、动作可靠性和环境可靠性等进行对比分析。结果表明,与聚偏氟乙烯/ 炭黑(PVDF/C)复合体系保护元件相比,聚偏氟乙烯/ 碳化钨(PVDF/WC)复合体系保护元件具有体积小、R-T 转折温度高和R-T 强度高的特点。当辐照剂量超过160 kGy 时,可以消除负温度系数(negative temperature coefficient,NTC)效应现象,并将耐压等级提升至30 V 以上。但是相较于PVDF/C 复合体系保护元件,PVDF/WC 复合体系保护元件在环境可靠性以及动作可靠性上还存在一定的差距,探究了产生上述差距的内在机制。
在传统Brokaw 型带隙基准电压源结构的基础上,添加了一种电阻温度补偿网络,利用不同温度系数电阻的温度特性,实现了带隙基准电压源的高阶温度补偿,提高了带隙基准电压源的温度稳定性;通过添加低压差输出结构,扩展了带隙基准电压源在不同电压输入情况下的应用区间。仿真结果表明:在-45~155℃的温度范围内、5.1 V电源电压下,温度系数为3.96×10-6 V/℃,电源抑制比为-78 dB,输出压差低至100mV左右。
为了掌握变量式交流同步机电液耦合器的性能特点,从而提升该装置的设计水平,利用Maxwell 软件对该装置进行电磁特性仿真。首先,根据麦克斯韦方程组和有限元理论建立数值模型;其次,针对有限元模型开展磁通密度、磁力线、气隙磁密分布、空载反电势、齿槽转矩模拟,确定电流超前角、柱塞、永磁体厚度对电磁转矩输出结构的影响。结果显示,气隙磁密的谐波分量、空载反电势的谐波分量、齿槽转矩增加了机电液耦合器的振动效应;提高永磁体厚度有利于增大输出转矩;柱塞结构增大了磁阻,在一定程度上制约了输出转矩;电流超前角导致转矩的波动性和整体幅值有所增加。在优化机电液耦合器时,应尽可能提高输出转矩,同时消除谐振和齿槽转矩造成的振动。
为保证网络爬虫抓取效率和稳定性,通过应用Scrapy框架,完成对分布式网络爬虫系统的设计。首先,介绍网络爬虫工作原理、Scrapy框架等相关技术。其次,在设计系统架构和系统数据库的基础上,分别设计代理池服务、实体管道、网页判重、网页下载等模块。最后,测试系统性能。结果显示,设计的系统具有网页抓取成功率高、运行效率高等特点,符合预期设计标准和要求,可以为相关人员提供有效的借鉴和参考。
针对当前床垫舒适性研究方面存在的不足,设计了一种空气弹簧床垫系统。通过分区空气弹簧控制技术,适应个性化需求的人体工效学承托;通过多重材料支撑结构,提升体表释压的综合支撑;通过睡前放松功能,改善睡前身心放松的功能助眠体验;通过翻身自适应功能,优化体压分布的智能调节。系统从分区空气弹簧人体工效学承托、多重材料分级支撑结构、睡前放松功能助眠、翻身自适应动态体压智能调节等多个方面进行床垫舒适性提升的创新设计,为用户提供舒适的健康睡眠环境和睡眠改善体验。
采用边缘计算以实现多传感器的调用,从而能够对智能物联网系统进行多维感知。基于ARM 架构设计了Web 服务器,以实现数据的处理和控制。利用有线网或者Wi-Fi 实现数据传输,并且访问外部终端。实验结果显示,该系统能够感知测量多维物理量,并且运行稳定,还能够降低物联网数据传输过程中的时延。
变频模块是射频系统不可或缺的组成部分,提出了一种8 通道X 波段的下变频模块设计方案,从原理分析,关键指标分析和计算,部分器件的仿真优化,电路布局,结构设计、热设计、电磁兼容设计等方面进行介绍。通过对变频模块一些关键技术指标进行客观和完整的分析,为X 波段变频模块设计方案应用于实践提供了理论支撑和实践基础,并为X 波段变频模块设计方案产业化生产提供相应的技术支撑。
提出了一种基于单片机的气象站设计方案,通过收集气象数据、实时监测和数据处理来提高气象观测和预测的能力,介绍了气象观测的重要性和现有气象站的不足,详细阐述了基于单片机的气象站的硬件设计和软件实现。在硬件设计方面,选择了适合气象观测的传感器并搭建了传感器模块,同时设计了电路板和供电系统。通过仿真实验,证明了系统在数据采集、传输和处理方面的高效性和准确性。实验结果显示,系统能够实时监测气象数据并传输至监测平台,用户可以随时查看气象信息并进行分析。系统表现出良好的稳定性和可靠性,能够满足气象监测的要求。
随着全球能源系统向更加可持续和高效的方向转型,分布式电源在电网中的集成成为提升电网可靠性和效率的关键。针对这一挑战,提出了一种多目标粒子群优化(multi-objective particle swarmoptimization,MOPSO)算法来优化分布式电源在配电网中的配置。通过引入最劣目标函数和帕累托最优解,提高算法的收敛速度以及解的多样性和质量。在不同规模和类型的配电网中进行实验,所提出的方法在成本效益等关键性能指标上相较于传统方法具有显著优势。实验结果验证了改进多目标粒子群算法在分布式电源配网规划中的有效性。
针对传统的变电所设备监测面临的人工巡检等挑战,提出一种融合直线段检测(line segmentdetector,LSD)算法与深度学习的变电所设备运行状态监测。该方法首先应用LSD 算法对电柜开关进行快速定位,生成所需的图像数据集;其次,生成的图像数据集被用于训练深度学习模型,实现精确识别电力设备工作状态。通过在真实场景下的应用验证,证明了该深度学习模型结合LSD 算法在电柜设备运行状态监测中的有效性和适应性。
蓝牙耳机已经发展到真无线立体声(true wireless stereo,TWS)耳机阶段,真无线立体声通过软件来实现。介绍和分析了蓝牙耳机软件的开发过程与测试内容,软件开发工具包(soft development kit,SDK)和自动化测试能够有效加快软件开发进度,提高软件测试效率,解决了做什么、怎么做、如何才能做好的问题。
旨在通过量化分析2002—2024年的智能家居相关文献,探究智能家居领域的发展状况、研究热点和未来趋势,以推动智能家居行业的发展和技术创新。根据智能家居领域相关文献资料,结合文献量化分析工具CiteSpace,分析知识图谱,揭示智能家居研究的前沿方向、关键问题和发展趋势。研究发现智能家居领域呈现出特定的高频关键词、关键词聚类和时区图特征。未来,智能家居的研究方向将聚焦于智能家居、物联网、远程控制、无线通信、人工智能等领域,推动多领域合作。此外,智能家居将持续朝着智能化、个性化和环保方向发展。通过技术融合,不断提升智能家居的水平,并专注于节能环保技术的研发与应用。
配网设备故障预测分析是电力系统正常稳定运行的关键操作。为了提升电力系统配网设备故障运维效率和精准率,利用ResNet50 强大的特征提取能力和支持向量机(support vector machines,SVM)的高效分类性能,提出一种基于深度学习的配网设备故障预测方法,并且对配网变压器故障数据进行深入的学习和分析。实验结果显示,模型的预测结果与实际值之间的相对偏差保持在±2% 的范围内,充分证明了该模型在实际应用中的有效性和实用性。
针对传统接触式签到系统面临的问题,基于人脸识别设计一款无接触式签到系统,该系统利用MobileFaceNet模块来提取人脸特征,采用Siamese 模型获得相应的特征向量,计算该指标与数据库向量间的欧式距离,并与阈值进行对比来完成人脸识别。基于此,详细介绍了系统框架、人脸图像采集、识别等模块功能。实验结果表明,所设计系统能够高效率完成课堂签到任务,识别准确率大于99.0%。