简介：近年来基于双内核架构增强Linux操作系统实时性的RTAI^[1]（Real—TimeApplicationInterface）在工业控制等硬实时领域已经得到了越来越多的应用。本文提出的调度器通过采用基于服务策略的CBS算法对RATI内核下的EDF调度器进行扩展，可以保证分配一定的CPU资源供Linux上的软实时应用，即使在有硬实时任务并发时也能得到处理器资源。实验结果证明了基于CBS算法扩展RTAI内核调度器的正确性。

简介：通过分析ZigBee协议中Cluster—Tree和AODVjr算法的优缺点，提出一种基于Cluster—Tree＋AODvjr的优化路由算法。该算法利用ZigBee协议中的邻居表，通过定义分区来确定目的节点的范围，从而控制广播RREQ分组的跳数，防止无效的RREQ泛洪。此优化算法能够有效地减小路由跳数，缩短传输时延，减少网络中死亡节点的数量，提高数据传送的成功率。

简介：随着绿色软件概念的提出，嵌入式软件优化不再只以提高性能作为目标，嵌入式软件的功耗优化已成为低功耗软件系统的重要研究方向。在研究4种常用软件优化方法的基础上，对源码级和算法级的功耗进行测试与分析，并将分析结果运用到嵌入式操作系统μC／OS—II及其应用软件上，对μC／OS—II进行源码级和算法级的功耗优化。实验结果表明，该优化方法能有效地降低嵌入式软件的功耗。

简介：Blowfish算法是在1993年由Bruce　Schneier等提出的一种对称分组加密算法^[1]，具有快速、安全、简单、紧凑等优点。本文分析了Blowfish算法的加密、解密过程和性能，在单片机上实现了该算法，并将它们封装成加密盒，有效地保护了大型软件的知识产权，取得了良好的实用效果。

简介：详细分析了SVPWM的原理，介绍一种根据负载的功率因子来决定电压空间零矢量的分配与作用时间的SVPWM算法，使得桥臂开关在通过其电流最大时的一段连续时间内没有开关动作。这样在提高开关频率的同时减小了开关电流，以此得到具有最小开关损耗的SVPWM算法。Simulink仿真结果验证了理论的正确性，ModelSim的仿真结果表明该算法在FPGA平台上实现的可行性。

简介：针对射频多标签识别多种防碰撞算法，提出了对标签设计的改进和相应的分组识别算法，利用各标签与阅读器距离不同这一物理条件对发生冲突的标签进行分组，把数量大的冲突标签划为多个小部分。实际应用过程中，该方法使多标签识别效率有较大幅度的提高，碰撞问题也比较容易得到解决。

简介：在REID系统中，当阅读器作用范围内有多个标签同时向阅读器发送数据时，就会产生冲突，需要防冲突算法解决该问题。本文主要是针对二进制搜索算法进行详细的研究，并提出一种改进算法的实现方法。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：针对目前电子装配车间自动化水平低、传统作业过程中产品加工装配效率低下的问题，提出了一种适用于电子装配车间生产智能排程的改进遗传退火算法。首先，根据电子装配车间特点建立了车间排程的数学模型，该模型以最小化最大完成时间和客户满意度指标为总目标函数。其次，在遗传算法的基础上，引入了模拟退火的思想，以模拟退火替代变异操作保证基因的多样性，引入了最优解存储器，保证适应度值一直往最优化方向发展。最后，采用FT06基准问题数据验证了遗传退火算法的有效性，并给出了动态干扰下的再调度方法及甘特图。

简介：过去十年间,几项技术的进步使人工智能(AI)成为最令人振奋的技术之一。2012年,GeoffreyEverestHinton在Imagenet挑战赛中展示了他的广义反向传播神经网络算法,该算法使计算机视觉领域发生了革命性变化。然而,机器学习理论早在2012年之前就有人提出,并且NvidiaGTX580图形处理器单元等微处理器使这一理论得以实现。这些处理器具有相对较高的内存带宽能力且擅长矩阵乘法,可将该神经网络模型的AI训练时间缩短至大约一周。

简介：在分析了经典的LEACH分簇路由算法，以及基于LEACH算法基础上的几种经典的改进算法后，针对小规模无线测距网络的特点，在传输数据量较少、簇首节点无需进行大量数据融合的情况下，对LEACH算法进行改进，增加了节点与基站直接通信的个数，减少了多跳累加误差对测距的影响。使用MATI．AB软件进行仿真，理论与实验仿真表明，本文提出的改进算法能够延长整个网络的生存时间，减少了一些不必要的能量浪费。

简介：针对基于接收信号强度指示（RSSI）的无线传感器网络（wSNs）节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题，提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法。该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值，利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位。仿真和实验结果表明，该算法可以有效抑制异常RSSI值，显著提高节点定位的准确性和稳定性，而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图。

简介：uC／OS-Ⅱ任务就绪表的设置、清除、查找算法，是高效、跨平台的；但是向ARM新架构移植时，没有把ARM的性能完全发挥出来。将就绪表操作算法用汇编指令改写，有助于提高效率，节省存储空间，并扩展uC／OS-Ⅱ支持的最大任务数。但是内嵌汇编函数代码过少时，频繁调用使执行效率有所降低，所以建议将就绪表查找算法用汇编语言改写。

简介：传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

简介：利用无线射频识别技术实现电动车防盗,已经在很多城市得到良好的运用,挖掘电动车的过车数据,从中发现用户行为规律,挖掘有价值的潜在信息,具有非常重要的意义。本文研究了基于RFID的电动车运行数据的挖掘和分析算法,给出了频繁轨迹模式的定义,提出利用带权无环图计算频繁轨迹的方法。经实际验证,该挖掘算法的结果符合现实状况。

简介：针对车道线检测，基于图像白平衡算法和灰度直方图，自适应地提取出感兴趣区域，并自适应确定Canny边缘检测算法的高低阈值。通过对概率霍夫变换得到的直线点集进行RANSAC拟合，满足了在不同光照条件下的自适应车道线检测，并基于英伟达JetsonTK1嵌入式开发板结合开源GUI库Qt，使用其QtQuick开发出一套车道线检测系统。

简介：在目前比较流行的ARM7平台上实现了JPEG编码算法，重点介绍了如何针对ARM体系架构进行各种优化，以及利用ADS环境中的性能分析功能对优化效果进行评估，最终在S3C44BOX平台上达到每秒编码5幅QVGA大小彩色位图或13幅灰度位图的水平。其中用到的一些优化方法同样适用于ARM平台上的其他算法。

简介：人工智能技术在军事领域中的应用受到越来越多国家的重视,国外相继大力资助人工智能技术军事化应用的研究和开发工作,且有了很大进展。本文简述了人工智能在军事领域中的应用,以及国外人工智能典型的军事应用项目和理念。人工智能的发展将对军事装备的发展产生重大作用,也将对未来战争的战略、战术带来重大影响。

简介：人工智能的崛起并不是偶然的,一方面得益于AI棋王AlphaGo战胜人类棋王之后,AI技术便为大众所熟知,另一方面就是技术上的突破和运算能力的提升,即算法、数据和算力三者缺一不可。人工智能对处理能力和实时性有着极强的要求,边缘计算的兴起与物联网和嵌入式系统密不可分。