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基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法

基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

根據(jù)傳統(tǒng)蟻群算法在機(jī)器人的路線規(guī)劃中具有收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷,提供了一個(gè)經(jīng)過(guò)改進(jìn)的蟻群算法。使用柵格法建立路徑矩陣,建立一種轉(zhuǎn)角啟發(fā)函數(shù),增加選擇指定路徑的概率,提高算法的搜索速度;將A*算法與改進(jìn)蟻群算法結(jié)合,提出一種改進(jìn)的距離啟發(fā)函數(shù),避免了陷入局部最優(yōu)解;并提出一種可根據(jù)迭代次數(shù)而改變的信息素?fù)]發(fā)因子,增強(qiáng)了全域搜尋能力。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)分析,與Ant Colony Algorithm with Multiple Inspired Factor(ACAM)算法相比,改進(jìn)的蟻群算法對(duì)于解決算法收斂速度慢、防止進(jìn)入局部最優(yōu)解等方面效果更好。

發(fā)表于:1/13/2023 2:34:00 PM

基于5G架構(gòu)超密集組網(wǎng)粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)

基于5G架構(gòu)超密集組網(wǎng)粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)智能終端設(shè)備無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)計(jì)算要求,移動(dòng)邊緣計(jì)算為物聯(lián)網(wǎng)中移動(dòng)用戶提供了低延遲和靈活的計(jì)算方案。綜合考慮邊緣服務(wù)器上有限的計(jì)算資源以及網(wǎng)絡(luò)中用戶的動(dòng)態(tài)需求,提出通過(guò)二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法分配發(fā)射功率優(yōu)化傳輸能耗。將請(qǐng)求卸載與資源調(diào)度作為雙重決策問(wèn)題進(jìn)行分析,基于粒子群優(yōu)化算法提出了一種新的多目標(biāo)優(yōu)化算法求解該問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法可以節(jié)省傳輸能耗,且具有良好的收斂性。所提出的新算法在響應(yīng)率方面優(yōu)于現(xiàn)有算法,在動(dòng)態(tài)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中可以保持良好的性能。

發(fā)表于:1/13/2023 1:53:00 PM

基于能量均衡高效的LEACH改進(jìn)算法

基于能量均衡高效的LEACH改進(jìn)算法[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

LEACH路由協(xié)議是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一個(gè)經(jīng)典的分簇路由方法,但在限能嚴(yán)重的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)功耗高、生存時(shí)間短等問(wèn)題嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能,為此提出了改進(jìn)的基于能量均衡高效的LEACH-X協(xié)議。通過(guò)加入最優(yōu)簇首數(shù),提出修正的剩余能量因子,考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量、周期內(nèi)當(dāng)選過(guò)簇首的次數(shù)以及密度因子,并對(duì)部署區(qū)域分區(qū),針對(duì)區(qū)域調(diào)整距離因子增益參數(shù)的權(quán)重來(lái)修正簇首選舉閾值函數(shù);接著進(jìn)行二次競(jìng)爭(zhēng)并最終選舉簇首,從而減小節(jié)點(diǎn)能耗,使WSN存活時(shí)間得到一定的延長(zhǎng)。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)LEACH協(xié)議進(jìn)行對(duì)比,LEACH-X協(xié)議降低了網(wǎng)絡(luò)能耗,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。

發(fā)表于:1/13/2023 1:44:00 PM

基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)

基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)[其他][其他]

針對(duì)中小管徑單聲道超聲波流量計(jì)由于聲道少而易受流場(chǎng)分布不均勻的影響,提出了一種基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)。流量計(jì)的硬件系統(tǒng)由STM32L431低功耗模塊、高精度計(jì)時(shí)模塊TDC-GP22等組成。根據(jù)雙聲道管段結(jié)構(gòu),提出了基于卡爾曼濾波算法的數(shù)據(jù)融合方法,將兩個(gè)聲道的測(cè)量數(shù)據(jù)融合并完成濾波處理,提高了流量計(jì)的測(cè)量精度。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,流量計(jì)測(cè)量誤差在2.5%以內(nèi),卡爾曼融合濾波算法可以有效提高流量計(jì)測(cè)量精度。

發(fā)表于:1/13/2023 1:35:00 PM

基于ZYNQ的陣列渦流無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)

基于ZYNQ的陣列渦流無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)[其他][其他]

圓柱形金屬試件的陣列渦流檢測(cè)可以通過(guò)幾個(gè)圍繞試件布局的陣列線圈組成的探頭來(lái)完成,陣列渦流探頭由完全相同的8個(gè)線圈組成并在一定的空間結(jié)構(gòu)下完成對(duì)金屬試件的探測(cè)。設(shè)計(jì)1個(gè)基于Zynq-7020的陣列渦流檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)借助激勵(lì)通道的8個(gè)模擬開(kāi)關(guān)可以對(duì)一個(gè)或多個(gè)線圈進(jìn)行激勵(lì),借助一個(gè)8選1模擬開(kāi)關(guān)可以對(duì)8個(gè)陣列線圈進(jìn)行分時(shí)采集,通過(guò)數(shù)字相敏檢波算法完成對(duì)信號(hào)的提取。試驗(yàn)結(jié)果表明,此系統(tǒng)可以保存、傳輸、處理陣列探頭的激勵(lì)信號(hào)和感應(yīng)信號(hào),并完成測(cè)量陣列探頭靈敏度的試驗(yàn)任務(wù)。

發(fā)表于:1/13/2023 1:27:00 PM

基于ESN的鋰電池SOC評(píng)估方法與仿真研究

基于ESN的鋰電池SOC評(píng)估方法與仿真研究[電源技術(shù)][其他]

以新能源車載鋰電池為研究對(duì)象,建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)預(yù)測(cè)鋰電池的荷電狀態(tài)(SOC)評(píng)估模型。采用交叉驗(yàn)證方法優(yōu)選回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以此解決網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)選擇困難。通過(guò)帶遺忘因子的遞歸最小二乘法訓(xùn)練建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)時(shí)更新輸出權(quán)值矩陣以此提高網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和精度。通過(guò)模型仿真分析驗(yàn)證了預(yù)測(cè)算法的可行性,進(jìn)一步對(duì)比分析了所建立的ESN預(yù)測(cè)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、徑向基(RBF)網(wǎng)絡(luò)算法在UDDS、US06和NYCC工況條件下的鋰電池SOC評(píng)估預(yù)測(cè)效果,結(jié)果表明所建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型方法用于鋰電池SOC評(píng)估預(yù)測(cè)的性能和效果優(yōu)于BP算法和RBF算法,具有較好的應(yīng)用前景,可以為鋰電池SOC長(zhǎng)期長(zhǎng)效預(yù)測(cè)評(píng)估提供參考。

發(fā)表于:1/13/2023 1:19:00 PM

一種基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box實(shí)現(xiàn)方法

一種基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box實(shí)現(xiàn)方法[其他][其他]

基于查找表方法構(gòu)建的Substitution box (S-box)在可重構(gòu)分組密碼實(shí)現(xiàn)中廣泛使用,然而因消耗的資源過(guò)大,其面積利用效率低。為提高可重構(gòu)S-box面積利用效率,提出一種基于4R/1W存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的分層查找表(Hierarchy LUT),構(gòu)建可重構(gòu)S-box。所提出的4R/1W存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)能減少存儲(chǔ)單元的例化數(shù)量,提高存儲(chǔ)密度。在40nm CMOS工藝下,實(shí)現(xiàn)基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box,其面積利用效率得到改善,對(duì)比Table Lookup Unit (TLU)和Memory Sharing的可重構(gòu)S-box方案,效率分別提高了51.76%和6.88%。

發(fā)表于:1/13/2023 12:28:00 PM

基于EMIF總線接口的橋芯片設(shè)計(jì)

基于EMIF總線接口的橋芯片設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][消費(fèi)電子]

EMIF是DSP(數(shù)字信號(hào)處理器)器件上的外部存儲(chǔ)接口,基于TMS320VC5510電路的EMIF接口,提出了一種橋芯片的設(shè)計(jì)方法。該橋芯片包含了多個(gè)低速外設(shè)如I2C、UART以及SDIO接口,同時(shí)集成了IDO、ADC模擬IP,設(shè)計(jì)進(jìn)行了充分的EDA仿真和FPGA驗(yàn)證,并進(jìn)行了流片驗(yàn)證,實(shí)裝測(cè)試結(jié)果表明EMIF接口可與橋芯片通信無(wú)誤,實(shí)現(xiàn)了TMS320VC5510電路的外設(shè)擴(kuò)展功能。該橋芯片的設(shè)計(jì)方法大大增加了市場(chǎng)上SoC設(shè)計(jì)的靈活度,有效地降低了設(shè)計(jì)周期,節(jié)約了設(shè)計(jì)成本。

發(fā)表于:1/13/2023 12:19:00 PM

基于CMOS閾值電壓設(shè)計(jì)的電壓基準(zhǔn)源

基于CMOS閾值電壓設(shè)計(jì)的電壓基準(zhǔn)源[電源技術(shù)][其他]

基于TSMC 0.18 µm標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝,提出了一種新型無(wú)電阻低溫漂電壓基準(zhǔn)源。通過(guò)采用CMOS閾值電壓(Vth)和與溫度成正比的電壓(VPTAT)作為基礎(chǔ)線性溫度單元加權(quán)求和的方式,消除了電壓基準(zhǔn)源輸出中殘留的非線性溫度分量,最終得到高精度的電壓基準(zhǔn)輸出。其中CMOS閾值電壓由無(wú)電阻結(jié)構(gòu)產(chǎn)生,VPTAT的產(chǎn)生和與CMOS閾值電壓的加權(quán)求和由非對(duì)稱差分運(yùn)放完成。實(shí)測(cè)結(jié)果證明,在-55 ℃~125 ℃溫度范圍內(nèi),電壓基準(zhǔn)源輸出為1.23 V,溫度系數(shù)為4.5 ppm/℃。在無(wú)濾波電容的情況下,基準(zhǔn)電源抑制比可達(dá)-93 dB。

發(fā)表于:1/13/2023 12:10:00 PM

eFuse失效分析與可靠性電路設(shè)計(jì)

eFuse失效分析與可靠性電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

電編程熔絲(eFuse)基于電子遷移原理,通過(guò)熔斷熔絲使其電阻特性發(fā)生不可逆改變來(lái)實(shí)現(xiàn)編程操作。提高可靠性是eFuse系統(tǒng)和電路優(yōu)化設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)。從eFuse工作原理以及失效模式分析入手,重點(diǎn)介紹了影響其可靠性的系統(tǒng)原因和主要機(jī)理及過(guò)程,并在綜合常規(guī)電路設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上,結(jié)合考慮各種工作模式下和具體模塊中存在的影響可靠性的因素,最后提出了具有針對(duì)性的電路設(shè)計(jì)解決方案。

發(fā)表于:1/13/2023 12:03:00 PM

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