基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。     

基于多级频谱分析和能熵比的应答器系统设计

为解决传统应答器系统在模拟不同距离水下目标时易受强噪声干扰及转发时延精度不高的问题,提出一种粗-细两级波达时刻估计方法并开发一套高精度时延的可靠应答器系统.该系统主要由以信号采集、信号处理为主的上位机和以功率放大器、换能器为主的下位机组成.其中上位机利用多级频谱分析及其峰均比大于设定门限进行粗估计,初步获取信号的波头;再利用基于能熵比的双门限检测算法进行细估计,获得更精准的波达时刻,进而解决了时延不准的问题;最后,系统下位机通过 TCP 接收上位机传输的应答信号并在预定时刻应答回波信号.湖试结果显示,该系统的时延误差小于 40 ms,具有高精度的转发时延优势,并且在强噪声干扰下具有良好的鲁棒性.     

一种新的TDCS基函数生成方法及性能分析

针对变换域通信系统基函数生成过程中硬判决门限难以精确设置且判决复杂度高的问题,提出了一种功率谱翻转的基函数生成方法。该方法在对电磁环境采样估计的基础上,利用环境谱翻转来构造基函数幅度谱,省去了传统门限值设置和判决的步骤,从而大大降低了通信系统的运算复杂度;另外,由于没有完全舍弃被干扰的频段,与传统的"0"、"1"硬判决相比,该方法生成的基函数频率组成更加丰富而具有更好的相关特性。仿真结果表明:功率反转的基函数生成方法可以降低系统的运算复杂度,同时提高基函数的相关性能,为TDCS的深入研究提供了新的思路。     

基于OPNET的典型1394b总线拓扑结构建模与仿真

为评价IEEE1394b总线节点传输速率不匹配时的性能,研究和分析了典型stack-tree拓扑结构的可靠性,提出在OPNET仿真环境中构建1394b总线异步通信模型的方法。采用层次化建模的理念设计节点模型进行仿真:应用层处理模块负责总线初始化、树标识过程和自标识过程,完成总线的配置;介质访问控制层实现异步仲裁和流入流出报文的处理。通过仿真,得到了1394b总线利用率、异步仲裁申请次数以及端对端延时等特性。实验结果表明:自然优先级比较高的节点可以率先获得总线使用权,同时节点间的ETE平均延时随拓扑距离的增大而增大。仿真结果考虑了节点传输速率不匹配时的情况,实现了1394b总线的拓扑配置和异步仲裁,扩展了OPNET模型库。     

语音自动查询系统的开发

报道了一种新的信息传播方式,开发的电话多路监控语音自动查询系统,将计算机技术与电话通迅技术结合,取得了较好的效果。     

基于密码学的通信安全性——语音的数字加密方法

基于密码学的通信安全性思考,提出了语音的数字加密方法,设计了一种加密体制及两部密钥的模型。     

扩频系统中自动频率校正单元的设计与实现

针对ＩＳ－９５码分多址蜂窝通信系统标准,给出了一种在从导引信道上提取信道参数并同时获取对载频频差的估计方案,给出了自动频率校正环路的设计方案,及其ＦＰＧＡ实现。该方案简单可行,硬件资源消耗少,且能明显改善移动台接收机的性能。     

一种应用神经网络的实时语音增强方法

提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性．它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要．     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．