设计应用-AET-电子技术应用

对相控阵雷达自适应旁瓣对消干扰技术研究[微波|射频][通信网络]

自适应旁瓣对消雷达系统能够有效对抗来自副瓣方向的有源干扰，在分析相控阵雷达自适应旁瓣对消工作原理基础上，基于设计的辅助天线配置方案，针对干扰源相对雷达角度变化以及雷达天线方向图差异，对自适应旁瓣对消雷达系统的对消性能进行了系统全面仿真。仿真实验结果表明，多个单一极化干扰源和单个极化干扰源对自适应旁瓣对消雷达系统分别干扰时，闪烁干扰和极化干扰方法都存在干扰不理想的情况，因此，建议对自适应旁瓣对消雷达系统实施旁瓣干扰时，采用多点干扰源闪烁干扰和极化干扰复合的干扰策略。

发表于：2020/12/31 上午9:14:00

基于锁相环路技术的二次雷达信号发生器设计[通信与网络][航空航天]

为了满足实验室教学与研究的需求，基于锁相环路技术设计了一款二次雷达信号发生器，实现了700 MHz～1 100 MHz范围内的频率合成。首先，对锁相环路频率合成原理进行分析，设计实现了三阶无源环路滤波器，滤除鉴相器产生的高频分量，并与锁相环芯片ADF4350构成锁相环控制回路。其次，利用仿真工具软件ADI simPLL，对锁相环路进行仿真，得到环路滤波器的参数和仿真输出特性。最后，搭建二次雷达信号发生器系统，并利用SPSS软件对系统输出进行分析，结果表明，在1 GHz～1.1 GHz频带范围内系统偏差小于0.02 MHz且为固定偏差，经过补偿后系统精度能很好地满足实验室教学与研究的需求。

发表于：2020/12/30 上午9:02:00

基于微波雷达的近距离移动物体检测系统设计[测试测量][通信网络]

为了快速识别一定范围内的移动物体并提高检测的准确度，提出了一种基于STM32的微波雷达近距离移动物体的检测系统设计。该系统使用电磁波的多普勒原理来检测移动物体的反射波波长差异。通过STM32和优化算法对接收的信号进行处理以提高检测判定速度和准确度。最后对系统测试，表明该系统具有成本低、工作环境稳定、快速准确显示的能力。

发表于：2020/12/30 上午8:55:00

单心动周期分割及MFCC特征提取系统[其他][医疗电子]

目前，在基于医疗大数据与机器学习的心音识别系统研究中，对于单心动周期的提取大多依赖人工截取或基于同步心电信号进行分割，大大降低了整个系统的实用性和易用性。针对以上问题提出了一种基于低频提取的单心动周期分割及MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)特征提取的嵌入式硬件系统，能够更高效地实现单心动周期分割并计算其MFCC特征参数，综合分割准确率达98.3%，解决了单心音周期分割中对心音信号纯净度要求较高和没有成熟系统的问题，并且降低了数据存储成本，具有较好的实用性和潜在的应用前景。

发表于：2020/12/29 下午5:02:00

毫米波自适应调制解调器的FPGA设计实现[通信与网络][通信网络]

毫米波通信链路是5G/6G以及无线专网的重要传输技术，自适应调制解调器可以对抗雨衰等环境影响，有效保障通信链路质量。利用System generator和Vivado等工具在FPGA实现并验证了适应于毫米波通信链路的自适应调制解调模块，支持BPSK-4096QAM的7种调制方式，实现时延小于18个时钟周期，并保证误信率在低于10-5情况下，可依据信道测量和信令指令进行自动切换。

发表于：2020/12/29 下午4:54:00

一种自适应网页结构化信息提取方法[通信与网络][通信网络]

面向互联网信息采集挖掘应用，针对传统的网站信息整页采集方式存在采集信息混杂、无法直接使用，而人工结构化采集方式成本高、工作效率低的问题，研究提出了一种自适应网页结构化信息提取方法，实现了网页分类算法、基于子树的标题项、内容项的结构化信息提取算法。基于典型网站网页分类标注数据集进行分类模型的学习建模，可以自适应不同网站的差异，对网页进行分类，按照网页分类分别提取出网页中的列表项结构化信息、内容项结构化信息。该技术对提高网站信息结构化采集处理的自动化水平及处理效率具有重要作用。

发表于：2020/12/25 上午9:01:00

基于Kinect的动态姿势识别方法在医疗康复中的应用[通信与网络][医疗电子]

在三维虚拟实验领域，人体姿势识别属于其中的一项关键技术，将该技术应用于现代医疗当中，可对医疗康复提供一定的辅助和推进作用。在此研究中，把Kinect人体骨骼跟踪技术与医疗康复结合起来，在广泛收集标准医疗康复动作的基础上，构建了一套标准医疗康复动作数据库，作为与传感器收集到的数据进行比较的基础。为了提升对关节点角度测量的稳定性和姿势识别的准确度，提出了一种根据关节点之间的欧式距离和角度来进行姿势判定的方式。结果表明，通过这一技术的运用，对姿势的识别率较高，可针对训练者的康复训练及时给出反馈，使得针对训练者的动作评价和指导更加便捷、高效，有利于医疗科技的发展，具有推广价值。

发表于：2020/12/24 上午9:09:00

自动化构建移动端神经网络的技术研究[通信与网络][通信网络]

深度学习已在视觉、语音、自然语言等应用领域取得巨大成功，然而随着网络结构日趋复杂，神经网络参数量也迅速增长，设计网络结构和调节参数这一过程需要大量的专业知识与反复试验，成本极高。此外，由于功耗限制与存储空间等因素，移动端设备上的神经网络模型规模受限。设计了一种高效的移动端神经网络架构搜索算法，具体包括：(1)设计了一种在预先给定神经网络架构的情况下可以自动计算模型浮点数运算次数的算法；(2)改进现有的基于梯度的神经网络架构搜索算法，设计了一种带约束的架构搜索算法；(3)在神经网络架构搜索过程中加入对浮点数运算次数的约束，通过调节约束的强弱搜索到几种不同的神经网络架构。训练搜索到的神经网络，测试其在图像分类任务上的性能，并与工业界常用的模型相比较。实验结果表明，该方法搜索到的模型能达到目前工业界主流模型性能。

发表于：2020/12/23 上午9:06:00

NLOS环境下基于WSN的救援人员定位系统研究[通信与网络][通信网络]

在大型建筑灾难发生过程中，由于受到有毒烟雾、噪声、大火、漏电、光线等不利因素影响，加上大型建筑内部结构复杂，很多救援人员难以获得可靠的信息。针对上述情况，无线传感器网络在室内复杂环境定位方面可以发挥其优势作用，但目前面临的挑战就是在LOS环境下其定位精度非常高，然而在NLOS环境下其测量可能会受到非视距传播的污染，从而导致定位精度下降。针对这一现象，提出一种改进的无迹卡尔曼滤波(MKF)定位方法。首先，采用检验统计方法识别移动节点和信标节点之间的传播状态。然后，利用线性卡尔曼滤波器(LKF)平滑测量距离，在此基础上利用MKF削弱NLOS对于测量产生的影响。之后，采用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法来确定未知移动节点的位置信息。最后通过数值仿真实验验证了所提算法的有效性。

发表于：2020/12/23 上午8:59:00

基于生命体征监测与室内定位技术的消防员协助系统[测试测量][医疗电子]

现代科技发展带来高层建筑和复杂建筑结构增多，导致消防员很容易在火场内受到生命危险。针对消防人员进入复杂火场后的生命体征状态及室内定位问题，提出了一套完整的协助系统。提出使用LSTM神经网络预测消防人员的动作姿态，使用光电传感器监测消防员的心率血氧以及周边气体环境。同时，提出了一种基于超宽带通信定位与高精度惯性元件导航进行数据融合的室内消防员定位手段。最后，终端通过LoRa-170M无线系统上传给移动监测平台，利用LabVIEW软件完成了监测上位机，并通过实验验证了其可靠性及稳定程度。

发表于：2020/12/22 上午9:02:00