摘要：可见光通信(Visible Light Communication,VLC)具有通信速率高、绿色环保、安全性高、无需频谱许可等优点,已经成为目前的研究热点。针对可见光通信系统设计复杂及系统通信距离短的问题,文章在接收端加入二级放大电路,进一步改善系统抗干扰能力,同时还研究了室内可见光通信系统的信道模型,并结合高亮发光二极管在室内空间进行了光照强度、接收功率、信噪比及误码率的仿真分析,分析了不同调制方式的抗噪声性能及带宽利用率。将数字信号处理器FPGA(Field Programmable Gate Array,FPGA)作为光通信系统的控制芯片,设计了基于2PPM(Pulse-Phase Modulation,PPM)调制的室内可见光通信系统,通过搭建实验平台验证了该方案下的系统通信性能,在通信距离为3.5m时,误码率小于1×10-5,实验结果表明该通信系统具有误码率低、结构简单等优点,满足高性能室内可见光通信系统的要求。

摘要：大多数基于深度学习的跨模态哈希方法直接通过神经网络学习不同模态数据的统一哈希码。这些方法忽略了单模态数据不同尺度包含不同语义信息这一影响数据特征表示的因素以及低维特征在弥合模态鸿沟上的重要性。基于上述问题,提出一种基于多尺度融合和投影匹配约束的跨模态哈希方法(MFPMC)。通过设计图像多尺度融合网络和文本多尺度融合网络来获取不同模态数据的低维特征,引入低维特征投影匹配约束和对抗训练来保证低维特征在模态间分布的一致性,同时用包含丰富语义信息的低维特征作为哈希函数的输入,进一步构建模态内哈希码损失、模态间哈希码损失、量化损失、标签嵌入损失来约束哈希函数及哈希码的学习,以此保证生成具有判别性的离散二进制哈希码。在MIRFlickr-25K和NUS-WIDE两个基准的跨模态检索数据集上的实验表明:所提方法比现有的几种哈希方法具有更好的检索性能。

摘要：为了提高小车自主路径规划能力,需要对小车进行智能定位、导航设计,本文提出了一种基于坡度环境下同步定位与地图构建算法(SLAM)的小车智能激光自主定位、导航技术。本文方案采用激光雷达传感器量化跟踪、并融合图优化方法构建小车当前定位地图环境。在地面具有坡度与障碍物的环境下采取SLAM算法构建避障规则,结合激光雷达传感技术实现小车定位以及运动路径规划。因此,本文基于SLAM算法为背景,以树莓派平台搭建一个激光雷达小车系统,实现了坡度环境构建、自主运动、智能决策等重要功能。通过在不同坡度大小环境下进行上百次实验测试,证明该方法具备高适应性、鲁棒性、低延迟性等优点,在坡度环境下能够较精确地构建出环境地图,从而提升了激光雷达小车SLAM性能。

摘要：温度是工业对象中主要的被控参数之一,在各个种类的企业中应用广泛的各种加热设备、反应炉设备等都需要严格的控制温度。本系统采用单片机控制,可以实现多路温度信号采集与显示,可以使用按键来设置温度限定值通过进行温度数据的运算处理,发出控制信号。