一、对1位滑动窗口协议的一种改进方案（论文文献综述）
王超[1]（2021）在《基于FPGA的彩色数字图像白平衡系统研究与设计》文中提出科学技术的创新促进机器视觉领域高速发展,集采集、处理以及工业控制为一体的图像系统成为未来工业机器视觉发展的重心,相对于传统的灰度相机识别物体的形状,彩色相机更加类似人眼加以对物体色彩进行识别。针对现有工业相机色彩质量较差以及工业应用环境中更新程序复杂的问题设计一种彩色图像白平衡系统,系统以FPGA为核心采集图像传感器的彩色图像,实现白平衡算法校正非标准光源下的偏色图像,经过处理后的彩色图像通过千兆以太网传输至上位机显示与工业控制,并且在系统中设计以太网在线更新功能提高程序更新的便利性。为保证系统传输的图像色彩质量,在系统主要器件选型的基础之上,图像传感器采集到的Bayer图像依次实现温漂校正降低外部工业环境温度影响、全分辨率定点坏点校正消除图像传感器固有缺陷以及Bayer转RGB图像三种图像预处理设计,保证了系统数据的正确性。经过对灰度世界与完美反射两种经典白平衡算法比较,在完美反射法运算量小以及曝光环境中白平衡失效的假设下,设计以暗通道理论为基础的完美反射白平衡算法,其通过筛选参考点在保证白平衡质量的前提下增加了对曝光环境的适用性。利用图像传输过程中的千兆以太网通道以及FPGA多重系统架构,完成基于千兆以太网系统在线更新功能和逻辑设计从而降低系统更新过程中拆装的复杂度。最后搭建测试平台,对系统的稳定性以及在线更新功能进行了测试,并且将三种常用场景的图像经过白平衡模块处理后对色彩值进行评价,经过处理的图像评价值均1左右,针对曝光环境中相对于完美反射法色彩还原度是原图像的3倍。证明了彩色图像系统稳定可靠的同时提高了彩色图像的色彩还原率。
彭智勇[2]（2021）在《近实时无人航空摄影测量关键技术研究》文中研究指明时效性是灾害应急响应的灵魂,无人航空摄影测量是灾害应急响应的重要手段,目前,能够快速获取测绘区域大量影像,但仍难以实现以小时为任务周期的无人机应急测绘目标。地理空间信息已经正进入大数据时代,影像尺寸、分辨率不断提升,数据量呈几何级增长,但存在自动化程度不高、数据更新速度慢、数据处理效率低等突出问题。要实现无人航空应急测量及遥感大数据时代的海量影像数据快速“消耗”,基于高速影像处理的近实时摄影测量是其中的关键。本文以实现无人航空摄影测量中高清影像的近实时高速处理为目的,针对其中的关键问题展开研究,具体研究工作如下:1.搭建了近实时无人航空摄影测量基础平台:针对高清航拍影像不能实时回传的问题,本文采用WIFI SD卡及集WIFI与700MHz无线数传为一体的单兵收发模块,实现了针对普通商业相机无人航拍影像的无线传输;针对海量航拍影像的存储管理及历史影像存储于不同技术规范传统硬盘中不方便管理的问题,本文基于阵列分组管理结构开发了低成本、可扩展、海量影像存储管理系统,实现了海量航拍影像的存储及现有航空摄影测量领域中海量历史影像存储于不同技术规范传统硬盘中的管理问题;为实现高清航空影像的高速处理,本文基于Cyclone V FPGA处理器设计了FPGA硬件处理平台,搭建了电脑CPU-FPGA协同的航空影像高速处理硬件系统。2.研究了航空影像的高速稀疏匹配:针对高性能特征点检测算法运算过于复杂的问题,本文以角点为特征点,基于Ada Boost弱分类器思想提出了高效角点检测算法,实现了与FAST算法速度相近、比HARRIS算法精度及鲁棒性更高的角点检测;针对基于金字塔特征尺度估计内存消耗大的问题,本文提出了在原始影像中进行的特征尺度估计及二进制特征矢量描述算法,解决了特征尺度估计时大内存消耗问题,实现了能针对高仿射变化影像（尺度、视角、亮度综合变化）的稳定、快速特征点匹配;针对高清航空影像稀疏特征匹配速度慢的问题,进行了算法的并行高速实现,首先对SIFT特征匹配算法中的最耗时步骤（匹配距离计算）进行了FPGA高速实现,使SIFT匹配距离计算的FPGA处理速度达到CPU单独实现的约246倍;然后设计了CPU-FPGA稀疏特征点匹配框架,对新的角点检测算法及特征描述算法进行了CPU、FPGA分工协同实现,平均速度达到SIFT算法CPU单独实现的约160倍、CPU-GPU协同实现的近十倍。3.研究了航空影像高速密集匹配:针对视差优化时视差填充准确性不高的问题,本文提出了面向边缘增强的视差优化算法,提高了密集匹配的后期优化准确性,并且在此过程中提出了新的轮廓线检测算法;针对SGM算法在金字塔上获取初始视差时内存开销大的问题,本文提出了稀疏匹配特征引导的初始视差获取算法,在获得初始视差后通过固定小视差范围内的SGM精确匹配获取准确密集匹配结果,最终通过提出的面向边缘增强视差优化得出最终视差图;针对高清航空影像密集匹配速度慢的问题,进行了算法的并行高速实现,首先对金字塔SGM算法中最耗时步骤（底层匹配）进行了FPGA高速实现,使金字塔SGM最底层FPGA密集匹配提速平均达CPU实现的255倍;然后设计了CPU-FPGA密集匹配框架,实现了对新算法的CPU、FPGA协同实现,在新算法视差准确率高于传统SGM算法的情况下,总体速度达到原始SGM算法CPU实现的32倍、金字塔SGM算法CPU实现的近十倍,FPGA实现的SGM精确匹配速度为GPU实现的5倍左右、CPU实现的145倍,同时新算法不需要人为预估视差搜索范围。论文基于高清航空影像数据集对CPU-FPGA协同的整体匹配性能及三维重建后的物方点云精度与传统经典算法进行了详细对比测试,CPU-FPGA协同的摄影测量算法在最终点云精度高于传统算法的基础上实现了5平方千米测区内以半小时为任务周期的无人航空摄影测量近实时处理。
钟晓东[3]（2021）在《量子密钥分发专用数据处理芯片关键技术研究》文中研究指明量子密钥分发（Quantum Key Distribution,QKD）技术是一种原理上绝对安全的密钥分发技术,其是量子力学和密码学相结合的产物,在保密通讯领域有着广泛的应用前景。QKD凭借其独有的安全性优势,有望成为未来保密通讯的最佳方案。我国在QKD领域耕耘多年,已经走在了世界的前列。“墨子号”科学试验卫星一系列实验的圆满成功,量子保密通信“京沪干线”的建成,标志着我国天地一体化的量子密钥分发网络已经初步建成。未来,我国将建设覆盖范围更广、性能更优的QKD网络。QKD技术的发展趋势是技术的民用化、组网的全球化和设备的小型化。设备的小型化是QKD网络大规模建设和应用的重要基础,而设备小型化的关键是QKD关键部件的芯片化。论文针对QKD系统中的数据处理子系统的集成化进行研究,提出基于ASIC（Application-Specific Integrated Circuit,ASIC）技术设计一款 QKD 专用数据处理芯片（称为QKDSOC芯片）,以替代原有QKD设备中的数据处理子系统,实现数据处理子系统的集成化。QKD专用数据处理芯片集成了光源编码、探测器控制、QKD数据后处理、密钥分发、网络协商、流程控制等多种功能,将为QKD设备的集成化、低功耗化和低成本化奠定重要的基础。更为重要的是,该款芯片是我国首款面向QKD领域的数据处理芯片,且具有完全的自主知识产权,对于我国在QKD领域实现技术自主化具有重要意义。QKDSOC芯片的设计目标是用ASIC芯片替代原有QKD设备内的数据处理子系统,协调光源子系统和探测器子系统,实现量子密钥生成的功能。QKDSOC芯片实现了以下几方面的功能。首先是光源子系统的管理。芯片为光源子系统提供驱动编码信息,驱动其产生特定的光脉冲信号,并对光源子系统的运行状态进行监控和管理。其次是探测器子系统的管理。芯片对探测器子系统的运行状态进行监控和管理,并从探测器子系统获取探测到的光子的原始信息。最后是密钥生成流程的管理。密钥生成流程包括和密钥管理设备之间的协商、设备的校准、光源编码信息的生成、探测器数据的获取与预处理、数据的后处理、密钥网络协商、密钥上传等。QKDSOC芯片采用“处理器+协处理器”架构,使用CPU（Central Processing Unit,CPU）及其子系统实现QKD任务的调度和流程的管理,使用QKD协处理器实现高速QKD数据的后处理,使用TOE（TCP/IP Offload Engine,TOE）网络卸载引擎实现密钥的网络协商功能。测试结果表明,QKDSOC芯片达到了设计预期的目标,其数据处理能力支持100kbps速率的密钥生成。本论文的创新点主要体现在以下几个方面:（1）QKDSOC芯片是我国首款面向QKD领域的数据处理芯片,具有自主知识产权。其基于现有的成熟QKD架构设计,首次在系统级层面实现了 QKD系统的集成化、低功耗化。（2）实现了基于TOE技术的网络协商方案。这是首次将TOE技术引入QKD领域。对于提高QKD网络协商的速度、稳定性、安全性具有重要意义。（3）实现了基于协处理器的密钥数据后处理方案。该协处理器集成了 QKD所需的所有数据后处理算法,包括基矢比对、信息融合、纠错、隐私放大、密钥分发、身份认证等。这对于提高密钥处理的速度和安全性具有重要意义。
刘培东[4]（2021）在《面向嵌入式系统的实时信号通道技术研究》文中研究说明日益增长的高速实时流数据传输需求对系统带宽、时延以及稳定性都带来了很大的挑战,与此同时通用处理器也逐渐成为高性能数据传输领域的瓶颈。针对此现象,本文对高性能实时信号通道技术展开研究,提出并设计了一种面向嵌入式系统的高性能实时数据传输分发系统架构。该系统融合了基于Aurora的模块间串行数据传输和基于万兆以太网TCP/IP卸载引擎技术的处理模块与服务器互联,在高性能实时流数据传输领域具有较好的应用价值。本文从课题关键技术出发,对现场可编程门阵列FPGA、Aurora总线协议,TCP/IP协议栈等技术进行研究,然后结合应用需求分析论证系统总体架构和方案,并依托FPGA平台分别对基于Aurora的高性能串行数据传输和基于TCP/IP卸载引擎的高性能实时数据网络分发两个子系统进行硬件逻辑设计,详细论述了关键模块的设计思路和实现过程。最后验证了系统的功能正确性并对其进行了性能测试。验证和测试结果表明:系统能够保证高性能实时流数据传输的正确性和稳定性,支持4路万兆以太网通道的多并发传输,单路万兆以太网最高实际传输速率可达9.7Gbps,且处理模块CPU占用率低于3%。
张晓鸣[5]（2020）在《基于多源时空数据的输电线路舞动分布及监测预警关键技术》文中研究说明输电线路舞动是导线存在非圆截面覆冰时在风激励下发生的低频率、大振幅的运动。因振幅较大,舞动一方面会导致线路疲劳、张力增大而引起金具损坏甚至倒塔事故,另一方面可能导致相间距离过近而引起闪络、跳闸等后果,对电网安全运行存在严重威胁。在宏观的舞动灾害空间分布层面上,舞动分布图是线路规划和差异化防舞的重要指导资料,研究微地形微气象多源信息融合的舞动空间分布模型以得到更细致的舞动分布图具有重要现实意义。在微观的舞动过程层面上,针对舞动易发地区的已建成线路,研究基于视频监测的舞动轨迹提取算法及预警体系构建可服务于舞动基础数据积累、机理模型验证以及运行状态评估,对舞动理论研究和电网防灾减灾具有重要战略意义。针对国家电网现行的舞动空间分布模型（气象地理法）存在未考虑气象要素同步变化、插值方法未考虑观测点空间构形、得到的舞动分布图对特殊地形地貌表达不充分等问题,本文提出了气象-地统计模型法,首先构建日最低气温、日平均相对湿度、日最大风速及对应风向的最优地统计插值模型,再根据逐日气象表面来反演舞动分布图,通过提高舞动敏感气象要素的插值精度来提升舞动分布图对微地形的表达能力。考虑到上述待插值气象要素涉及日尺度的极端值（最大/最小）与矢量特性,通过融合多源地形和地表覆盖信息、对矢量分量插值与合成、考虑回归关系空间非平稳性、引入协变量等方式确定了各气象要素的最优地统计插值模型。参考影响覆冰和风激励的微地形因子、结合河南省地形和气象概况,首次提出将经差、坡向与北方向夹角、地形起伏度、邻域内水体及林地面积因子作为解释变量,对趋势项建立局部参数随地理位置可变的混合地理加权回归（mixed Geographically Weighted Regression,m GWR）模型,对残差项利用变量自身的相关性及变量间的交叉相关性进行普通克里金（Ordinary Kriging,OK）或协同克里金（Co-Kriging,CK）插值,构建了均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）最小的最优（m）GWR（C）K模型。以河南省一次大范围舞动的气象数据为例验证最优地统计插值模型的精度,结果表明,该模型RMSE与改进的气象地理法中插值模型相比下降了22.227～48.974%不等。进一步采用1998-2013年气象数据按本文提出的气象-地统计模型法反演舞动分布图,与国网舞动分布图2013版相比,本文方法能够更好地体现峡谷风道型、高山分水岭型及水汽增大型微地形对气象要素及舞动的作用,同时能够有效地处理气象站点数据缺失或异常而低估舞动日数问题。针对视频在线监测方式中现有的导线或间隔棒定位算法过于依赖人工、自动化程度不高的问题,本文根据导线及间隔棒形态提出基于块方向场（Block Directional Field,BDF）和归一化旋转自相关（Normalized Rotation Auto Correlation,NRAC）的间隔棒形心定位新算法。该方法利用BDF来表达导线的线状特性实现导线区域分割,然后根据间隔棒的规则多边形形态、以NRAC来度量旋转对称性,间隔棒形心即为局部最优旋转对称中心。针对无辅助的距离、仰角等观测的情况,根据间隔棒运动特性进一步提出一种以间隔棒结构点为控制点的单目平面测量方案,通过形态学提取间隔棒结构点,再结合几何尺寸信息实现像素坐标到间隔棒平面坐标的映射,从而形成完整的基于视频监测的舞动轨迹提取方案。利用尖山真型输电线路在线监测视频对上述间隔棒形心定位算法进行验证,结果表明基于BDF和NRAC的方法能够极大降低人工干预程度,且点位RMSE相较于归一化互相关模板匹配方法下降了5.900～34.079%。以人工控制点结果为参考,对连续帧间隔棒形心平面测量的精度进行验证。间隔棒形心坐标的RMSE介于2.760～9.521cm,与序列均值差分后的X、Y方向运动位移RMSE介于0.220～7.090cm,该厘米级精度与现有的加速度传感器和RTK监测方法相当,可满足舞动监测需要。另通过舞动监测装置检定平台对本文提出的间隔棒形心定位及平面测量的结果进行检定,舞动Y向最大位移差和频率的相对误差均小于5%。针对目前没有统一的舞动灾害预警指标及分级标准的问题,本文结合输电线路舞动发生必要的覆冰和风激励条件,分析舞动可能导致的电气故障,参考我国气象灾害分级预警机制及类似的预警系统,提出了“气象预警+相间安全系数预警”的预警模式,构建了舞动发生可能性与舞动发生强度双层预警体系。气象预警是在舞动发生前,对逐小时气象要素进行插值,以环境达到覆冰条件（IV级）、达到冰风条件（III级）、存在持续稳定的风激励（II级）、风向与线路垂直（I级）实现了对舞动发生可能性的4级预警。舞动幅值是表征舞动强度的重要参量,本文提出了基于频域和时域的舞动特征参数两步提取方法,并引入相间安全系数来描述潜在的电气性能威胁,实现了对舞动强度及潜在电气威胁的4级预警。论文汇总了全文模型及算法,采用组件地理信息系统（Geographic Information System,GIS）开发技术构建了输电线路舞动在线监测与预警综合系统。该GIS系统嵌入了本文的气象要素地统计插值模型、基于视频监测的间隔棒定位、平面轨迹测量、舞动特征参数提取、双层预警等专题功能,实现了可视化的舞动数据管理、分析与决策支持。
张开[6]（2020）在《基于脑皮质计算的多步攻击检测与预测研究》文中认为近年来,随着多步攻击向精细化、智能化方向发展,网络安全形势越发严峻,传统的多步攻击检测和防御体系正面临着新的挑战。随着大数据技术的应用,数据价值不断增长,数据泄露事件呈上升态势,因此,研究能够适应新形势的多步攻击检测和防御技术具有重要意义。本文针对现有技术在多步攻击检测各个阶段的不足展开研究,分别从告警预处理阶段、入侵会话验证阶段、入侵场景构建阶段提出一系列解决方法,使多步攻击检测技术更加适应流数据的分析要求,实现新一代轻量级、智能化的多步攻击检测系统。本文的主要工作和创新点包括以下几个方面:1、在告警预处理阶段,提出数据归并、删除冗余和噪声的新方法。本文针对现有告警处理技术因为过早使用聚类或数据挖掘等方法而导致入侵逻辑遭到严重破坏的问题,提出了一系列新的告警预处理方法:基于告警“强关联性”的入侵动作抽取方法、基于时间约束的入侵会话重建及修剪方法,这些方法在告警预处理阶段,有效保证了入侵逻辑的完整性,同时,大大降低了噪声和冗余数据对后续各阶段的影响。比如,所提出的入侵动作抽取方法,充分利用告警的“强关联性”,按指定策略将原始告警分组,从而抽取入侵动作,避免打乱入侵动作的时间顺序;所提出的入侵会话生成方法,通过统计入侵动作的时间间隔来确定入侵会话的结束点,从而有效避免中断会话;而会话修剪方法可以迭代地移除会话中重复、冗余的动作和模式,最大限度地保留了会话的核心逻辑。实验结果表明,这些方法不仅可以准确地从原始告警中抽取入侵动作进而形成会话,还可以避免破坏入侵逻辑,大幅减少冗余和噪声数据,其性能表现优于现有方法。2、在入侵会话验证阶段,提出基于“影响力”模型的会话验证和修正方法。本文针对会话中所包含的随机噪声、动作次序错乱和动作缺失等会话问题,提出一种会话验证方法。该方法通过建立入侵动作之间的“影响力”模型,来分析和发现潜在的会话问题,并通过计算综合影响值来修正会话。实际上,从原始告警中抽取的入侵会话并不一定反映真实的入侵过程,因为会话中可能引入了大量随机噪声、动作次序错乱等问题,这些问题很难在告警预处理阶段被发现,因此,需要对入侵会话进一步验证和修正。基于“影响力”的模型会计算某个动作对其影响范围内的其他动作的影响值,而不像传统方法只关注相邻两个动作之间的相互关系。实验结果证明,该方法对于受环境破坏的入侵会话具有很好的验证和修正效果。3、在入侵场景构建阶段,针对现有智能算法不能很好地适应在线序列学习的要求,本文提出一种基于层级实时记忆脑皮质学习算法（Hierarchical Temporal Memory Cortical Learning Algorithm,下文简称HTM算法或脑皮质学习算法）的入侵场景构建方法。HTM算法有很强的抵御噪声的能力,具有优秀的持续在线序列学习的能力,非常适合分析入侵会话。为能够充分利用HTM算法的优势,本文对HTM进行了一些改进:首先,针对算法输入空间较小的问题（可表示的数据类型较少）,提出一个有效扩充输入空间的编码方法;然后,针对HTM模型随着数据迁移过快的问题,本文提出入侵动作关联矩阵来延长HTM的“短期记忆”。另外,本文提出多个关联矩阵搜索策略,不同的策略可以生成不同的多步攻击场景,增加了系统的灵活性。实验结果表明,本文提出的方法能够对入侵会话进行连续地在线分析,并根据搜索策略构建入侵场景（或关联图）,所建立的关联图节点少,动作关系简单,能更准确地反映真实的入侵场景。总之,本文在分析现有多步攻击检测方法的基础上,分别针对告警预处理阶段、会话验证阶段和入侵场景构建阶段存在的问题提出了相应的解决方法。这些方法提高了在线多步攻击检测系统的性能,具有一定的实用价值。
廖宗榜[7]（2020）在《收发平衡与码率优化的单兵应急视频通信装备研制》文中研究表明灾害救援的信息化处置是国家的重大需求,搭建灾害现场与指挥中心之间的信息互通是开展应急救援的关键所在。针对重大灾害的发生伴随的断电、断网等次生灾害造成的信息孤岛,本文工作在国家重点研发项目“基于广电体系的融合应急通信关键技术研究与应用示范”的支持下,开展面向应急救援场景的高效视频压缩方案,并研制面向融合通信的单兵应急救援装备,实现应急救援业务的高效传输,具体包括:（1）针对应急融合通信网络环境下带宽不足而业务数据量大的问题,提出了三维显着性下的视频编码码率分配方案。基于已有图融合模型获取三维场景像素级别的视觉显着性参数,通过k-means聚类的中心值对显着图中所有像素下采样,高斯滤波平滑后得到适用编码的编码显着图,再将其与基于纹理复杂度的复杂度图融合得到融合显着图。最后融合显着图每个块的显着权重引导码率预分配和宏块级目标比特分配策略,调节编码器中的λ参数,达到码率控制的目的。所设计的方法HTM16.8平台上得到了验证,分别对Bicycle和Fountain Bench序列进行了验证并获得了13.60%和2.78%的码率提升,达到了显着性引导的编码码率策略有效提高视频数据压缩比、减少视频业务中传输数据量的目的。（2）针对异构融合通信网络给应急视频传输稳定性带来的挑战,本文采用分级缓冲机制和收发自适应平衡机制保证数据流平稳传输,使得应急视频通信业务能够适应不稳定的信道环境。（3）基于上述码率分配方案与自适应收发平衡机制,研制了单兵应急视频通信装备,克服了异构融合通信网络应急视频传输带来的带宽小、信道抖动难题。在基于无线Wi-Fi、4G以及广电无线网络的三种异构融合信道上,此装备能够在100K～1M的低码率下传输清晰画面的视频,单向传输时延和丢包率分别在0.307s和6.6%,同时还能自适应改变吞吐率达到收发平衡,具有较好的视频业务传输能力和抗干扰能力。该装备经由国家救灾应急装备工程技术中心主任为组长的验收专家组考察和验收,认为“单兵融合应急通信设备”的研制工作满足项目既定要求;该装备经遴选参加了由中国外交部和中国地震应急搜救中心联合举办的“东盟地区城市搜救”装备演练,取得了良好的效果。
张艺琳[8]（2020）在《基于物联网技术的地下停车场车位引导系统设计与实践》文中研究指明基于现代信息技术的停车场车位引导系统已经成为解决停车难问题的有效办法。通信不稳定、开发建造成本高、安装复杂是制约现代化车位引导系统在地下停车场中普及的关键。本文针对地下环境中信号分布不均匀以及通信波动较大,反向寻车协同复杂且成本较高的两个问题,构建了一种基于WSN+NB-IoT和资源受限嵌入式端车牌识别的地下停车场车位引导系统方案,实现了空闲车位引导和反向寻车两个主体功能,具有通信稳定、安装简单、成本较低和使用便捷等特点。本文主要内容如下:（1）面向地下停车场空闲车位引导和反向寻车需求,提出一种利用WSN+NB-IoT网络架构应对地下复杂的通信环境,利用终端节点车牌识别简化反向寻车机制的车位引导系统,方案具有通信稳定、安装简单、低成本、交互便捷等特点。（2）针对地下停车场环境中通信波动较大的问题,对终端WSN+NB-IoT无线通信进行适应性优化。面向车位引导应用场景,对ZigBee协议结构进行适应性优化,提高WSN通信稳定性并降低通信时延,设计数据包重传机制与节点健康检查机制,进一步减少终端WSN+NB-IoT无线通信波动,提高终端与服务器数据交互稳定性。（3）针对传统反向寻车中车牌识别成本较高、协同较复杂的问题,提出一种在低资源节点上实现车牌识别的框架。该框架对用于字符识别的LeNet-5模型进行适应车牌识别场景与降低资源消耗两个方向上的优化,再结合图像预处理、字符分割等技术,最终在信息采集节点上实现低成本车牌识别,为反向寻车奠定数据基础。（4）为提高车位引导系统交互的便捷性,设计微信端车位引导小程序为用户提供空闲车位引导和反向寻车功能。最后综合以上研究,实现了一款低成本、通信稳定、安装灵活、使用便捷的地下停车场车位引导系统。实践表明该引导系统功能正常,通信成功率99.1%,车位状态信息准确率可达百分百,实现了研究目标,可为现代化车位引导系统的铺设提供参考。
张立倩[9]（2020）在《RFID系统标签防冲突算法研究》文中研究说明物联网系统中,信息采集是进行数据处理和实现反向控制的第一步。常用的数据采集方法有条形码、传感器、视频监控和射频识别等。其中射频识别由于其非接触性、标签内容可修改、批量读取等优势成为自动识别采用的最主要的技术之一。目前射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）技术广泛用于智慧交通、智能物流、智慧制造等需要实现大规模自动识别对象的领域。一个RFID系统包括阅读器、标签和应用系统。通常情况下,阅读器主动质询标签信息,标签被动响应质询并回送信息。随着RFID系统在物联网中广泛应用,不仅需要价格低廉、反应快速的标签,更需要读取速度快、识别效率高、精准度高、标签丢失率低的阅读器。在现有存储容量、运算能力和运算速度的基础上提高阅读器识别效率、速度和精准度,是RFID技术在发展过程中亟待解决的关键性问题,并且对进一步扩大RFID在智慧物联网和智能信息采集领域的应用具有极其重要的意义。本文围绕DFSA算法在应用过程中的不足,针对标签数估计、动态标签到达率等问题,提出RFID标签防冲突算法,在捕获效应、标签到达率在线预测等方面展开深入研究,主要的创新点包括以下几个方面:（1）基于最大后验概率和捕获效应构建RFID防冲突算法,提升标签数预测准确性和RFID系统识别速度。针对在静态RFID系统中,每一帧内标签数量不变的情况,结合捕获效应现象和最大后验概率方法,提出基于DFSA构建的防冲突算法MAPCE。首先,利用考虑捕获效应的最大后验概率方法估算标签数量。然后,根据不等长时隙阅读器帧长设定方法设定帧长。最后,执行标签识别操作。这种算法考虑了信号在空间传播时的捕获效应,能够在标签冲突发生的情况下,根据能量关系识别一个标签,极大地提升了标签识别的效率和速度。（2）基于移动RFID系统的识别过程,建立标签在识别区域的移动的模型,提出采用后向修正方法预测标签到达率,并对消除识别区内新旧标签的冲突进行研究。在移动RFID系统中,标签不间断进入阅读器识别范围,同时有标签移动出识别区。利用标签移动的动态到达模型,采用后向修正标签到达率方法,并建立新旧标签的优先级,提出基于轮次优先级的移动标签防冲突算法RPA。该算法利用两个优先级能够完全消除新旧标签的冲突问题,降低冲突发生的概率,降低标签漏读率。（3）基于灰色模型GM（1,1）构建标签到达率在线预测模型,利用加权方法对微分方程初始值进行修正,并采用滑动窗口机制实现序列更新和等长建模,继而实现标签到达率连续在线预测。移动RFID系统中,标签到达率是未知的,如何准确预知标签到达率是准确设定阅读器帧长的关键。GM（1,1）模型能够利用至少4个数据完成动态在线预测,满足RFID阅读器存储容量小、计算能力弱的特点。对灰色微分方程利用加权方法改进初始值,采用滑动窗口机制保证建模长度为4,从而提出基于滑动窗口的加权GM（1,1）算法WGMSW（1,1）,极大提升了标签到达率预测的准确性。（4）采用WGMSW（1,1）预测标签到达率,结合DFSA基本算法,提出移动RFID系统防冲突协议GM-DFSA。对GM-DFSA的识别速度、识别效率仿真分析得出,此协议比EPC C1G2的Q算法具有更好性能,能够应用在移动RFID系统中,实现标签高效的连续识别。
刘丁柯[10]（2020）在《基于车联网的数据采集系统及定位技术研究》文中研究指明融合智能化与网联化的车联网是汽车行业的发展趋势,不仅可以有效地解决车辆管理问题,更能够减少交通安全事故发生次数,为安全出行保驾护航。高效、准确地获取车辆行车数据和定位信息是车联网发展重要一环,也是车联网更多业务实现的基础。在获取车辆位置信息时,广泛使用的是由全球定位系统（Global Positioning System,GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）结合的组合导航系统。但随着城市道路的日益复杂,会出现卫星信号被遮挡、多路径传播等问题导致卫星定位系统失效,而独立INS定位信息会随着时间的推移而产生累积误差。因此,论文围绕卫星导航不稳定问题展开理论和技术研究,分别从终端设备与数据采集、导航定位算法两方面来提高定位导航精度和稳定性。具体研究内容如下:首先,设计开发了整套面向车联网的数据采集系统,包含车载终端和服务器端,能够高效准确的实现车辆行车数据的采集、上传和存储功能。车载终端硬件包括Cortex-M3嵌入式微处理器主控单元,定位数据模块、OBD模块、数据通讯模块和惯性模块等硬件结构。较好的实现了车载终端小型化以及提高车载终端抗抖动能力和对恶劣环境的适应能力,进而对其硬件及相应电路进行了详细的分析。车载终端软件使用嵌入式RTX实时操作系统,实现设备远程在线升级,卫星定位信息获取及OBD接口数据获取、无线模块发送数据等功能。其次,在服务器端,设计开发了车辆数据接收、解析和管理程序,实现终端设备管理、升级和日志查看等功能。围绕卫星定位信号失锁期间车辆无法进行定位的问题,提出一种基于滑动窗口的定位误差建模思路,根据改进的XGBoost回归算法补偿并预测定位误差,同时通过PSO对SW-XGBoost的模型参数进行优化,提高模型的预测准确性,提升GPS信号消失阶段车辆组合导航系统的定位性能,实现车辆在复杂环境下连续可靠的导航定位。最后在真实的城市道路中开展实验,通过对比,验证提出的SW-XGBoost算法的有效性。
二、对1位滑动窗口协议的一种改进方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对1位滑动窗口协议的一种改进方案（论文提纲范文）
（1）基于FPGA的彩色数字图像白平衡系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 2 总体方案设计 |
| 2.1 系统组成及主要功能 |
| 2.2 系统主要器件选型 |
| 2.2.1 数字图像采集传感器选型 |
| 2.2.2 系统核心控制处理器选型 |
| 2.2.3 动态缓存芯片选型 |
| 2.2.4 Flash芯片选型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 数字图像采集预处理设计 |
| 3.1 CMOS数字图像采集 |
| 3.2 传感器像素温漂自补偿预处理设计 |
| 3.3 自适应动态窗口坏点校正预处理设计 |
| 3.4 Bayer转 RGB彩色图像 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 白平衡算法研究设计 |
| 4.1 白平衡算法研究 |
| 4.1.1 灰度世界法 |
| 4.1.2 完美反射法 |
| 4.1.3 暗通道灰度世界白平衡 |
| 4.2 暗通道完美反射法 |
| 4.3 暗通道完美反射法逻辑设计 |
| 4.3.1 偏色图像校正增益计算 |
| 4.3.2 偏色图像校正 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统远程在线更新设计 |
| 5.1 远程更新电路设计 |
| 5.2 在线更新设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统性能测试与验证 |
| 6.1 系统平台的组成与搭建 |
| 6.2 系统稳定稳定性与在线更新验证 |
| 6.3 系统图像处理效果评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 设计研究总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）近实时无人航空摄影测量关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 无人机航空摄影平台 |
| §1.2.2 影像稀疏特征匹配 |
| §1.2.3 影像密集匹配 |
| §1.2.4 匹配并行加速 |
| §1.3 研究内容与结构安排 |
| §1.3.1 本文研究内容 |
| §1.3.2 文章结构安排 |
| 第二章 无人航空摄影测量近实时处理基础 |
| §2.1 无人航拍高清影像无线传输 |
| §2.2 容量可伸缩的影像数据存储与管理 |
| §2.2.1 影像存储平台总体结构 |
| §2.2.2 影像存储平台硬件电路设计 |
| §2.2.3 影像存储管理平台设计与实现 |
| §2.3 FPGA加速处理平台硬件电路设计 |
| §2.3.1 FPGA处理平台总体结构设计 |
| §2.3.2 电源电路设计 |
| §2.3.3 数据存储器电路设计 |
| §2.3.4 时钟电路设计 |
| §2.4 三维点云生成算法基础 |
| §2.4.1 三维重建坐标关系 |
| §2.4.2 空间前方交会 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 CPU-FPGA协同的高清航空影像稀疏特征匹配 |
| §3.1 CPU-FPGA协同的SIFT特征匹配 |
| §3.1.1 SIFT特征点检测 |
| §3.1.2 SIFT特征描述 |
| §3.1.3 CPU-FPGA协同匹配框架 |
| §3.1.4 FPGA高速矢量距离计算 |
| §3.1.5 CPU-FPGA协同匹配性能测试 |
| §3.2 CCDA特征点检测 |
| §3.2.1 算法设计与原理 |
| §3.2.2 算法性能测试 |
| §3.3 直接尺度估计DSE下的特征描述与匹配 |
| §3.3.1 直接尺度估计 |
| §3.3.2 编码区域仿射纠正 |
| §3.3.3 特征矢量描述 |
| §3.3.4 算法性能测试 |
| §3.4 CPU-FPGA协同的CCDA-DSE特征匹配 |
| §3.4.1 CPU-FPGA协同处理框架 |
| §3.4.2 FPGA端功能设计 |
| §3.4.3 CPU-FPGA协同匹配性能测试 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 CPU-FPGA协同的高清航空影像密集匹配 |
| §4.1 SGM原理与局限性分析 |
| §4.1.1 互信息匹配代价计算 |
| §4.1.2 视差能量最小化计算 |
| §4.1.3 SGM金字塔匹配加速 |
| §4.1.4 SGM局限性分析 |
| §4.2 面向边缘增强的视差优化 |
| §4.2.1 传统视差优化 |
| §4.2.2 面向边缘增强视差优化策略 |
| §4.2.3 Middlebury影像视差优化测试 |
| §4.3 稀疏匹配特征引导的视差初始化 |
| §4.3.1 稀疏像素点匹配 |
| §4.3.2 稀疏视差优化 |
| §4.3.3 初始视差准确性测试 |
| §4.4 CPU-FPGA协同密集匹配 |
| §4.4.1 FPGA端精确视差计算 |
| §4.4.2 CPU-FPGA协同的金字塔SGM匹配与性能测试 |
| §4.4.3 CPU-FPGA协同的改进SGM匹配与性能测试 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 应急遥感三维(点云)重建实验与分析 |
| §5.1 测试环境与评价方法 |
| §5.1.1 测试环境 |
| §5.1.2 评价方法 |
| §5.2 稀疏匹配测试 |
| §5.2.1 整体匹配性能 |
| §5.2.2 典型区域结果分析 |
| §5.3 密集匹配测试 |
| §5.3.1 整体匹配性能 |
| §5.3.2 典型区域结果分析 |
| §5.4 测区三维(点云)重建效率分析 |
| §5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 研究成果与创新 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间的主要研究成果 |
（3）量子密钥分发专用数据处理芯片关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 量子密钥分发技术发展概述 |
| 1.1.1 量子密钥分发发展回顾 |
| 1.1.2 量子密钥分发网络建设 |
| 1.1.3 量子密钥分发发展趋势 |
| 1.2 量子密钥分发面临的挑战 |
| 1.2.1 单光子探测技术 |
| 1.2.2 量子中继 |
| 1.2.3 技术标准化 |
| 1.2.4 设备小型化 |
| 1.3 本论文内容 |
| 第2章 QKD系统集成化方案 |
| 2.1 40MHz-QKD设备 |
| 2.1.1 量子密钥分发流程 |
| 2.1.2 40MHz-QKD设备结构 |
| 2.1.3 数据处理子系统需求 |
| 2.1.4 40MHz-QKD设备面临的挑战 |
| 2.2 基于ASIC技术的QKD方案 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 关键技术 |
| 2.2.3 可行性分析 |
| 第3章 QKD_SOC芯片设计 |
| 3.1 QKD_SOC芯片总体结构 |
| 3.1.1 设计指标 |
| 3.1.2 结构及功能划分 |
| 3.1.3 工作流程 |
| 3.2 光源编码 |
| 3.2.1 发光编码 |
| 3.2.2 存储控制 |
| 3.2.3 流量控制 |
| 3.3 探测器模型 |
| 3.4 探测器控制 |
| 3.5 QKD协处理器 |
| 3.5.1 QKD协处理器结构 |
| 3.5.2 基矢比对 |
| 3.5.3 密钥累积 |
| 3.5.4 密钥纠错 |
| 3.5.5 隐私放大 |
| 3.5.6 密钥下发 |
| 3.5.7 身份认证 |
| 3.5.8 存储空间分配 |
| 3.5.9 复分接 |
| 3.6 TCP/IP卸载引擎 |
| 3.6.1 TOE整体结构 |
| 3.6.2 MAC模块 |
| 3.6.3 ARP模块 |
| 3.6.4 IP模块 |
| 3.6.5 ICMP模块 |
| 3.6.6 UDP模块 |
| 3.6.7 TCP模块 |
| 3.7 CPU及其子系统 |
| 3.7.1 中央处理器 |
| 3.7.2 互联总线 |
| 3.7.3 低速外设 |
| 第4章 QKD_SOC验证 |
| 4.1 验证目标 |
| 4.2 TCP/IP卸载引擎验证 |
| 4.3 CPU子系统验证 |
| 4.4 QKD子系统验证 |
| 4.5 QKD业务验证 |
| 4.6 验证总结 |
| 第5章 芯片测试 |
| 5.1 QKD_SOC芯片 |
| 5.2 芯片测试大纲 |
| 5.3 测试板 |
| 5.3.1 测试板结构 |
| 5.3.2 核心板功能 |
| 5.4 芯片测试项目 |
| 5.4.1 系统启动测试 |
| 5.4.2 JTAG调试模式测试 |
| 5.4.3 CPU子系统测试 |
| 5.4.4 调试网口测试 |
| 5.4.5 密钥协商网口测试 |
| 5.4.6 QKD子系统测试 |
| 5.5 测试总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（4）面向嵌入式系统的实时信号通道技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 高速串行总线通信 |
| 1.2.2 万兆以太网 |
| 1.2.3 TCP/IP卸载引擎技术 |
| 1.3 本文要点及组织结构 |
| 2 课题相关技术概述 |
| 2.1 现场可编程门阵列 |
| 2.2 Aurora总线协议 |
| 2.3 TCP/IP协议栈 |
| 2.3.1 网际协议IP |
| 2.3.2 传输控制协议TCP |
| 2.4 AXI4 总线 |
| 2.4.1 AXI4 的类别及特点 |
| 2.4.2 AXI4 的架构和机制 |
| 2.4.3 AXI4 的结构互联 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统总体方案 |
| 3.1 系统总体方案分析与论证 |
| 3.2 系统总体方案设计与架构 |
| 3.2.1 模块互联接口 |
| 3.2.2 时钟域划分 |
| 3.2.3 带宽评估 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于Aurora的高性能串行数据传输系统 |
| 4.1 总体方案概述 |
| 4.2 逻辑功能模块设计 |
| 4.2.1 数据打包模块 |
| 4.2.2 数据仲裁模块 |
| 4.2.3 Aurora模块 |
| 4.2.4 数据拆包解析模块 |
| 4.2.5 DDR缓存模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于TOE的高性能实时数据网络分发系统 |
| 5.1 总体方案概述 |
| 5.2 TCP/IP卸载引擎子系统设计 |
| 5.2.1 TCP传输层 |
| 5.2.2 IP网络层 |
| 5.2.3 万兆以太网子系统 |
| 5.3 数据流调度与分发 |
| 5.4 系统软件相关工作 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 验证及测试 |
| 6.1 系统验证 |
| 6.1.1 基于Aurora的串行传输子系统验证 |
| 6.1.2 TCP/IP卸载引擎子系统验证 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 ARP请求 |
| 6.2.2 TCP建立连接 |
| 6.2.3 Aurora收发端链路状况 |
| 6.2.4 数据包正常传输状况 |
| 6.2.5 差错重传恢复 |
| 6.2.6 TCP终止连接 |
| 6.2.7 数据传输全流程 |
| 6.2.8 系统传输正确性测试 |
| 6.3 性能分析 |
| 6.3.1 实际传输速率 |
| 6.3.2 多并发传输 |
| 6.3.3 CPU占用率 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）基于多源时空数据的输电线路舞动分布及监测预警关键技术（论文提纲范文）
| 主要创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国外内研究现状 |
| 1.2.1 舞动空间分布模型 |
| 1.2.2 气象要素的空间插值模型 |
| 1.2.3 舞动在线监测与轨迹提取技术 |
| 1.3 研究方法和路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 论文框架 |
| 2 输电线路舞动机理与影响因素分析 |
| 2.1 舞动激发机理 |
| 2.1.1 Den Hartog横向激发机理 |
| 2.1.2 Nigol扭振激发机理 |
| 2.1.3 Yu偏心惯性耦合激发机理 |
| 2.2 影响舞动的微气象条件 |
| 2.2.1 覆冰状态 |
| 2.2.2 风激励 |
| 2.2.3 其他气象参数 |
| 2.3 影响舞动的微地形环境 |
| 2.3.1 典型微地形类型 |
| 2.3.2 微地形因子 |
| 2.4 影响舞动的线路结构参数 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 微地形微气象多源信息融合的舞动空间分布模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 气象地理法 |
| 3.2.1 气象舞动日反演 |
| 3.2.2 气象舞动日的空间插值 |
| 3.2.3 舞动区域分级标准 |
| 3.2.4 气象地理法的局限性 |
| 3.3 克里金空间插值方法及其扩展 |
| 3.3.1 区域化变量与(半)变异函数 |
| 3.3.2 克里金插值方法 |
| 3.3.3 泛克里金与回归克里金 |
| 3.3.4 普通线性回归与地理加权回归模型 |
| 3.3.5 混合地理加权回归模型 |
| 3.4 气象-地统计模型法(GMM方法) |
| 3.4.1 微地形因子提取 |
| 3.4.2 因变量与协变量处理 |
| 3.4.3 气象要素日值的最优地统计插值模型 |
| 3.4.4 逐日气象表面生成与舞动空间分布反演 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于气象-地统计模型法的河南舞动空间格局分析 |
| 4.1 研究区域概况及多源数据获取 |
| 4.2 微地形因子提取 |
| 4.3 日最低气温的最优插值模型 |
| 4.3.1 日最低气温与微地形因子的回归趋势 |
| 4.3.2 回归残差的空间结构分析及插值 |
| 4.4 日平均相对湿度的最优插值模型 |
| 4.4.1 日平均湿度与微地形因子的回归趋势 |
| 4.4.2 残差的空间结构分析及插值 |
| 4.5 日最大风速与对应风向的最优插值模型 |
| 4.5.1 日最大风速与微地形因子的回归趋势 |
| 4.5.2 风速残差的空间结构分析及插值 |
| 4.5.3 日最大风矢量的插值模型与风向计算 |
| 4.6 舞动分布图与空间格局分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于视频监测的舞动轨迹提取关键技术 |
| 5.1 分裂导线与间隔棒的检测定位方法 |
| 5.1.1 光流法 |
| 5.1.2 模板匹配 |
| 5.2 基于BDF和 NRAC的间隔棒形心定位 |
| 5.2.1 累积帧差法检测运动区域 |
| 5.2.2 基于块方向场的导线区域分割 |
| 5.2.3 基于归一化旋转自相关的间隔棒形心定位 |
| 5.3 基于间隔棒结构尺寸的单目平面测量 |
| 5.3.1 相机标定 |
| 5.3.2 间隔棒平面内的结构点提取 |
| 5.3.3 平面测量原理 |
| 5.4 基于单目视觉的真型输电线路舞动轨迹提取 |
| 5.4.1 首帧导线区域分割与间隔棒形心定位 |
| 5.4.2 连续帧间隔棒形心定位 |
| 5.4.3 间隔棒位置平面测量 |
| 5.4.4 舞动轨迹提取的精度检定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 输电线路舞动在线监测与预警体系研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 舞动特征参数提取与分析 |
| 6.2.1 舞动位移序列的频谱分析 |
| 6.2.2 舞动位移序列的三角函数建模 |
| 6.3 输电线路舞动预警判据研究 |
| 6.3.1 基于气象条件的舞动预警判据 |
| 6.3.2 基于相间安全系数的舞动预警判据 |
| 6.4 输电线路舞动在线监测与预警系统研制 |
| 6.4.1 系统平台与框架设计 |
| 6.4.2 数据库设计 |
| 6.4.3 系统功能实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 研究工作总结与结论 |
| 7.2 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 期刊论文 |
| 软件着作权 |
| 致谢 |
（6）基于脑皮质计算的多步攻击检测与预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 多步攻击及检测方法概述 |
| 1.2.1 多步攻击相关的术语解释 |
| 1.2.2 多步攻击过程 |
| 1.2.3 多步攻击检测过程 |
| 1.2.4 多步攻击检测与关联分析技术 |
| 1.2.5 多步攻击检测模型分类 |
| 1.2.6 多步攻击带来的挑战 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 多步攻击检测相关技术 |
| 2.1 多步攻击检测研究现状 |
| 2.1.1 基于相似度的检测方法 |
| 2.1.2 基于时间规则的检测方法 |
| 2.1.3 基于因果关系的检测方法 |
| 2.1.4 基于图模型的检测方法 |
| 2.1.5 基于数据挖掘技术的检测方法 |
| 2.1.6 基于案例的检测方法 |
| 2.2 关于脑皮质学习算法的研究现状 |
| 2.3 HTM学习算法的工作原理 |
| 2.4 HTM算法用于序列学习的可行性分析 |
| 2.5 原型系统架构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 HTM算法数据预处理方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 入侵动作抽取方法 |
| 3.2.1 告警的强关联性 |
| 3.2.2 入侵动作抽取方法 |
| 3.2.3 入侵动作的比较 |
| 3.3 入侵会话生成方法 |
| 3.3.1 入侵会话的时间特征 |
| 3.3.2 基于时间约束的入侵会话生成算法 |
| 3.4 入侵会话修剪算法 |
| 3.5 实验评估与分析 |
| 3.5.1 实验环境和数据准备 |
| 3.5.2 基于DARPA 2000数据集的实验结果和分析 |
| 3.5.3 基于CICIDS2017数据集的实验结果和分析 |
| 3.5.4 实验总结 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于影响力模型的会话模式挖掘方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于信息熵的入侵会话筛选方法 |
| 4.3 入侵会话挖掘与验证 |
| 4.3.1 针对序列问题的典型解决方法总结 |
| 4.3.2 基于“影响力”的入侵会话建模 |
| 4.3.3 入侵会话验证和修正过程 |
| 4.4 实验结果和分析 |
| 4.4.1 测试数据准备 |
| 4.4.2 基于基线数据集的评估 |
| 4.4.3 基于随机噪声数据集的评估 |
| 4.4.4 基于错乱数据的评估 |
| 4.4.5 基于不完整数据集的评估 |
| 4.4.6 基于多种数据缺陷的综合评估 |
| 4.4.7 入侵会话修正评估 |
| 4.4.8 与现有方法的对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于HTM算法的多步攻击检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于HTM算法的入侵场景构建方法 |
| 5.2.1 改进的入侵动作编码方法 |
| 5.2.2 基于HTM算法的多步攻击建模 |
| 5.2.3 基于多种搜索策略的多步攻击场景构建方法 |
| 5.3 多步攻击预测 |
| 5.3.1 多步攻击预测基本思路和面临的挑战 |
| 5.3.2 多步攻击预测常用方法 |
| 5.3.3 基于多步攻击场景的预测方法 |
| 5.3.4 基于ATT&CK框架的多步攻击预测方法的思考 |
| 5.4 实验和评估 |
| 5.4.1 基于自动生成数据集的评估 |
| 5.4.2 基于CICIDS2017入侵检测数据集的评估 |
| 5.4.3 基于DARPA 2000数据集的评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）收发平衡与码率优化的单兵应急视频通信装备研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 2 实时视频传输关键技术研究 |
| 2.1 视频编码技术 |
| 2.2 基于显着性优化编码 |
| 2.3 业务数据传输协议 |
| 2.4 业务传输控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于显着性的码率分配和收发端自适应平衡 |
| 3.1 显着性引导的编码码率分配 |
| 3.2 收发端自适应平衡 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 单兵应急视频通信装备研制与测试 |
| 4.1 单兵应急视频通信装备的需求及目标 |
| 4.2 单兵应急视频通信装备研制与关键技术 |
| 4.3 实验测试 |
| 4.4 应用场景示范 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
（8）基于物联网技术的地下停车场车位引导系统设计与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 物联网技术在车位引导系统中的研究现状 |
| 1.2.2 反向寻车研究现状 |
| 1.2.3 现存问题 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 车位引导系统总体方案设计及相关技术 |
| 2.1 车位引导系统需求分析 |
| 2.1.1 功能需求 |
| 2.1.2 性能需求 |
| 2.2 车位引导系统总体方案设计 |
| 2.2.1 系统框架设计 |
| 2.2.2 单元功能设计 |
| 2.3 车位引导系统相关技术 |
| 2.3.1 物联网技术 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 嵌入式构件化思想 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 终端节点软硬件设计 |
| 3.1 软硬件平台基础 |
| 3.2 终端节点软硬件构件化设计 |
| 3.2.1 电源模块构件设计 |
| 3.2.2 超声波模块软硬件设计 |
| 3.2.3 车牌识别模块软硬件设计 |
| 3.3 终端节点无线通信设计 |
| 3.3.1 数据格式设计 |
| 3.3.2 终端通信适应性优化 |
| 3.4 终端节点程序执行流程设计 |
| 3.4.1 信息采集节点程序流程设计 |
| 3.4.2 网关节点程序流程设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低资源嵌入式端车牌识别设计 |
| 4.1 低资源端车牌识别框架 |
| 4.2 STM32上的LeNet-5模型适应性优化 |
| 4.2.1 模型适应性优化 |
| 4.2.2 训练集获取与模型训练 |
| 4.3 STM32上车牌识别流程 |
| 4.3.1 图像采集 |
| 4.3.2 图像预处理 |
| 4.3.3 字符分割 |
| 4.3.4 字符识别 |
| 4.4 嵌入式端车牌识别性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 人机交互软件设计与系统测试 |
| 5.1 微信端与侦听软件数据交互 |
| 5.1.1 微信小程序与侦听软件通信设计 |
| 5.1.2 车位引导系统数据表设计 |
| 5.2 微信端车位引导小程序页面功能设计 |
| 5.2.1 页面功能设计 |
| 5.2.2 页面数据传输流程 |
| 5.3 车位引导系统测试 |
| 5.3.1 系统功能测试 |
| 5.3.2 系统通信丢包率和时延性测试 |
| 5.3.3 车位状态检测和车牌识别准确率测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（9）RFID系统标签防冲突算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 RFID标签防冲突算法的研究现状 |
| 1.2.1 ALOHA防冲突算法 |
| 1.2.2 基于树的防冲突算法 |
| 1.3 研究内容及结构安排 |
| 2 RFID系统基本理论和算法 |
| 2.1 RFID系统架构与标准 |
| 2.2 RFID系统通信模式和冲突检测 |
| 2.2.1 RFID系统通信模式 |
| 2.2.2 RFID编码和冲突检测 |
| 2.3 EPC C1G2标准和防冲突Q算法 |
| 2.3.1 EPC C1G2标准 |
| 2.3.2 EPC C1G2防冲突算法 |
| 2.3.3 EPC C1G2标签数量与帧长设定 |
| 3 基于最大后验概率和捕获效应的标签防冲突算法 |
| 3.1 捕获效应 |
| 3.2 捕获效应下阅读器帧长设定方法 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.4 算法仿真及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于轮次优先级的移动标签防冲突算法 |
| 4.1 移动RFID系统标签到达分析 |
| 4.1.1 移动RFID系统标签到达模型 |
| 4.1.2 后向修正标签到达率预测方法 |
| 4.1.3 后向修正标签到达率预测方法性能评估 |
| 4.2 基于轮次优先级的标签防冲突算法RPA |
| 4.2.1 轮次优先级策略 |
| 4.2.2 基于轮次优先级的标签识别过程 |
| 4.2.3 RPA算法性能分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 改进灰色模型GM(1,1)标签防冲突算法 |
| 5.1 灰色模型GM(1,1) |
| 5.1.1 灰色模型GM(1,1)概述 |
| 5.1.2 灰色模型GM(1,1)的理论和分析 |
| 5.1.3 灰色模型GM(1,1)的性能衡量 |
| 5.2 基于改进灰色GM(1,1)模型的标签到达率预测方法 |
| 5.2.1 改进灰色GM(1,1)模型WGMSW(1,1) |
| 5.2.2 WGMSW(1,1)模型性能分析 |
| 5.3 基于WGMSW(1,1)的标签防冲突协议GM-DFSA |
| 5.3.1 GM-DFSA协议工作过程 |
| 5.3.2 GM-DFSA协议性能评估 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论 |
| 7 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（10）基于车联网的数据采集系统及定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.2 车联网及导航定位应用现状及发展趋势 |
| §1.2.1 车联网(设备)应用现状及发展趋势 |
| §1.2.2 车辆导航定位技术应用现状及发展趋势 |
| §1.3 论文的主要内容及结构 |
| 第二章 车联网设备与车辆定位关键技术 |
| §2.1 车载终端通讯关键技术 |
| §2.1.1 CAN总线技术 |
| §2.1.3 TCP及粘包处理技术 |
| §2.2 车辆定位技术分析 |
| §2.2.1 卫星定位技术 |
| §2.2.2 惯性导航技术 |
| §2.2.3 组合导航技术 |
| §2.3 本章总结 |
| 第三章 车载终端硬件设计与实现 |
| §3.1 硬件整体结构设计与实现 |
| §3.2 车载终端主控板电路设计与实现 |
| §3.2.1 主控板电源模块电路设计 |
| §3.2.2 最小系统模块电路设计 |
| §3.2.3 定位数据模块电路设计 |
| §3.2.4 OBD模块电路设计 |
| §3.2.5 数据通信模块电路设计 |
| §3.2.6 惯性模块电路设计 |
| §3.3 主控板PCB设计 |
| §3.4 本章总结 |
| 第四章 车载终端软件设计与实现 |
| §4.1 车载终端软件整体框架 |
| §4.2 主控芯片与模块通讯设计 |
| §4.2.1 OBD模块通信设计 |
| §4.2.2 定位数据模块通信设计 |
| §4.2.3 数据通讯模块通信设计 |
| §4.3 车载终端IAP程序设计 |
| §4.4 车载终端APP程序设计 |
| §4.4.1 RTX实时操作系统 |
| §4.4.2 数据通讯任务 |
| §4.4.3 数据采集任务 |
| §4.4.4 设备状态任务 |
| §4.5 车载终端软件算法设计 |
| §4.5.2 数据帧设计 |
| §4.5.3 数据传输业务过程 |
| §4.5.4 软件在线升级设计 |
| §4.3 本章总结 |
| 第五章 基于SW-XGBoost的组合导航定位技术 |
| §5.1 SW-XGBoost算法 |
| §5.1.1 XGBoost算法 |
| §5.1.2 PSO优化算法 |
| §5.1.3 滑动窗口算法 |
| §5.2 定位误差补偿方案 |
| §5.2.1 训练阶段 |
| §5.2.2 预测阶段 |
| §5.3 实验结果及分析 |
| §5.3.1 直线路段分析 |
| §5.3.2 弯道路段分析 |
| §5.3.3 交叉路段分析 |
| §5.4 本章总结 |
| 第六章 系统部署与应用 |
| §6.1 系统部署 |
| §6.2 系统应用 |
| §6.3 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| §7.1 主要研究工作总结 |
| §7.2 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 |
四、对1位滑动窗口协议的一种改进方案（论文参考文献）
- [1]基于FPGA的彩色数字图像白平衡系统研究与设计[D]. 王超. 中北大学, 2021(09)
- [2]近实时无人航空摄影测量关键技术研究[D]. 彭智勇. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [3]量子密钥分发专用数据处理芯片关键技术研究[D]. 钟晓东. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [4]面向嵌入式系统的实时信号通道技术研究[D]. 刘培东. 浙江大学, 2021(01)
- [5]基于多源时空数据的输电线路舞动分布及监测预警关键技术[D]. 张晓鸣. 武汉大学, 2020(06)
- [6]基于脑皮质计算的多步攻击检测与预测研究[D]. 张开. 北京邮电大学, 2020(01)
- [7]收发平衡与码率优化的单兵应急视频通信装备研制[D]. 廖宗榜. 华中科技大学, 2020(01)
- [8]基于物联网技术的地下停车场车位引导系统设计与实践[D]. 张艺琳. 苏州大学, 2020(02)
- [9]RFID系统标签防冲突算法研究[D]. 张立倩. 内蒙古农业大学, 2020(01)
- [10]基于车联网的数据采集系统及定位技术研究[D]. 刘丁柯. 桂林电子科技大学, 2020(04)