摘要：针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。

摘要：为了便于开展嵌入式系统实验,设计了一种新型的虚拟仿真实验系统,由服务器端软件与一定数量的监控终端组成。其中监控终端为双内核结构,包括被测芯核与监测芯核,被测芯核负责运行用户编写的应用代码,监测芯核负责对被测芯核的各类端口进行监听与控制。服务器与监控终端之间采用C/S架构,与客户端采用B/S架构。学生使用浏览器登录服务器客户端,可以完成实验程序的在线虚拟仿真,并观察虚拟外设的运行效果。该系统装置组装于服务器机柜中,便于管理且占据空间小,相对传统硬件实验室成本大大减小,有效弥补了实验室开放时间以及实验设备数量的限制,也为学生掌握实验课程内容,加深实验课程认识提供有力的帮助。

摘要：针对嵌入式系统课程实验教学需求,课程教学团队设计了一套基于STM32的船舶防碰实验装置,该实验包括AIS数据流远距离传输、船舶动静态信息实时提取以及手机客户端智能APP设计等软硬件内容,实现了没有安装AIS设备小型船舶的安全航行。实验具有开放性、综合性、扩展性的特点,提升了学生的应用实践能力和综合创新能力,同时为科研工作提供了良好的开发平台。

摘要：悬浮泥沙浓度是水体监测中极为重要的指标。本论文基于神经网络具有弥补传统经验算法固有误差的潜力,设计并开发了基于人工神经网络的神经网络校正器来对经验反演结果进行二次校正。为了防止在小数据集的情况下出现过拟合问题,采用了特殊设计的正则化项。基于高分五号高光谱遥感数据以及在长江口和沿海水域同时收集的悬浮泥沙浓度实地测量结果,研究了4种基线经验模型,并评估了使用神经网络校正器后的精度。在每个基线模型上都测试了神经网络校正器模型的两个典型应用,包括基线模型校正和时间校正。在这两种应用中,结果均表明,经校正的D′Sa模型具有最高的准确性。通过使用基线模型校正,均方根误差从0.1495 g/L降低至0.1436 g/L,平均绝对百分比误差从0.7821降低至0.7580,决定系数从0.6805升高至0.6926。实施时间校正后,平均绝对百分比误差从0.8657降低至0.7817,决定系数从0.6688升高至0.7155。最后,基于神经网络校正器校正后精度最高的模型处理了整幅高分五号高光谱图像。本论文结果为各种经验反演算法提供了一种通用的二次校正方法,以最大程度地减少基线模型的固有误差,并且保证了反演精度。

摘要：提出了一种基于无线信息与能量同时传输的波束成形设计方案。该方案在满足源节点信干噪比和中继传输功率等约束条件下,通过联合优化波束成形向量、功分因子和发射功率等参数实现能量收集的最大化。此设计是一个非凸的优化问题,为了有效求解该问题,采用分步优化方法将原问题分解成3个子问题。提出利用半定松弛技术和约束激活准则分别求解3个子问题,并通过收敛迭代算法求得原问题的次优解。仿真结果表明,所提联合优化算法相比预编码、资源分配算法具有更好的性能,且与传统的半双工算法相比,在计算复杂度略增的前提下其能量收集效率可提升2~3倍。

摘要：针对现代化生产监管需求,为便于对车间工作人员活动信息的统计和管理,结合低频唤醒、有源射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)、WiFi无线网络及嵌入式系统,设计一种新型的人员活动信息监测系统。系统硬件由触发器、移动终端和无线网关组成,将人员活动信息经无线网络送云服务端,完成对人员信息数据的存储。通过PC机或手机终端的管理平台可以从服务器的数据库获取数据,对人员进行实时考勤及动态监测。系统采用无接触式低频唤醒及有源射频通信相结合的打卡方式,具备终端功耗低、监测稳定性高、自动化程度高的特点,能够有效地促进生产管理水平,提升企业整体形象。

摘要：因对功能性服装的需求越来越迫切,设计了一款可穿戴的心电监护服装系统。系统设计了3个灵敏度较高的柔性织物电极,并选取导电性能良好的纺织线来完成信号采集。信号处理采用AD8232芯片搭配的简单电路和STM32F103C8T6为核心的单片机,然后通过蓝牙将数据实时发送至上位机并显示心电信号波形。针对穿戴过程中大幅度运动所带来的运动伪迹干扰,运用经验模态分解,结合主成分分析方法抑制。实验结果表明,该系统能有效实时监测人体在不同状态下的心电图。

摘要：针对海上未配备AIS的小型船舶存在航行安全等问题,设计一种基于LoRa的海上航行安全及应急救援系统。该系统利用LoRa技术在大船-小船间进行AIS数据流的远距离传输,并通过设计AIS解析算法实时提取船舶的动静态信息,结合船舶的GPS信息和姿态传感信息,可在手机终端APP里实时显示未配备AIS的小型船舶信息,有效实现海上航行安全及应急救援。测试结果表明,该系统的有效通信距离可以满足安全航行需求。且与传统的互联网装置及手持式AIS设备相比,该系统突破了距离覆盖和电能消耗的制约,具有广泛的应用前景。

摘要：文中对显著性目标检测(Salient Object Detection)领域内的国内外发展现状进行了综述。首先,介绍了显著性目标检测的研究背景和发展历程;然后,根据各个模型所使用特征的不同,分别从手工设计特征和深度学习特征这两个方面对显著性计算进行综述,在论述基于手工设计特征的显著性计算的研究进展时,将其细分为基于对比度先验的显著性计算、基于前景先验的显著性计算以及基于背景先验的显著性计算3个子类,并对每个类别中的若干典型算法的建模思路进行了描述;最后,进行分析与总结,并指出显著性目标检测领域仍需解决的问题及未来的研究方向。

摘要：为了有效延长全双工双向无线供电中继系统的工作时间,提出了一种基于"储能-发送"模式下和速率最大化的波束成形设计方案。该方案在满足中继收集能量与消耗能量,以及中继发射功率与最大门限等关系约束下,通过联合优化中继波束成形向量以及时间切换系数,实现系统的和速率最大化。由于该问题是非凸的,首先分别优化中继波束成形向量和时间切换系数,然后利用变量等效代换和半定松弛技术将其转化为可解的凸优化问题,最后通过收敛迭代算法求得原问题的最终解。仿真结果表明,与两时隙半双工和传统的全双工算法相比,所提的联合优化算法能有效提升系统性能2~3倍。