加密算法一直在信息安全領(lǐng)域起著無(wú)可替代的作用,它直接影響著國(guó)家的未來(lái)和發(fā)展.隨著密碼分析水平、芯片處理能力和計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步,原有的數(shù)據(jù)加密標(biāo)準(zhǔn)(DES)算法及其變形的安全強(qiáng)度已經(jīng)難以適應(yīng)新的安全需要,其實(shí)現(xiàn)速度、代碼大小和跨平臺(tái)性均難以繼續(xù)滿(mǎn)足新的應(yīng)用需求.在未來(lái)的20年內(nèi),高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)(AES)將替代DES成為新的數(shù)據(jù)加密標(biāo)準(zhǔn).高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)算法是采用對(duì)稱(chēng)密鑰密碼實(shí)現(xiàn)的分組密碼,支持128比特分組長(zhǎng)度及128比特、192比特與256比特可變密鑰長(zhǎng)度.無(wú)論在反饋模式還是在非反饋模式中使用AES算法,其軟件和硬件對(duì)計(jì)算環(huán)境的適應(yīng)性強(qiáng),性能穩(wěn)定,密鑰建立時(shí)間優(yōu)良,密鑰靈活性強(qiáng).存儲(chǔ)需求量低,即使在空間有限的環(huán)境使用也具備良好的性能.在分析高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)算法原理的基礎(chǔ)上,描述了圈變換及密鑰擴(kuò)展的詳細(xì)編制原理,用硬件描述語(yǔ)言(VHDL)描述了該算法的整體結(jié)構(gòu)和算法流程.詳細(xì)論述了分組密碼的兩種運(yùn)算模式(反饋模式和非反饋模式)下算法多種體系結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)原理,重點(diǎn)論述了基本體系結(jié)構(gòu)、循環(huán)展開(kāi)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部流水線結(jié)構(gòu)、外部流水線結(jié)構(gòu)、混合流水線結(jié)構(gòu)及資源共享結(jié)構(gòu)等.最后在XILINX公司XC2S300E芯片的基礎(chǔ)上,采用自頂向下設(shè)計(jì)思想,論述了高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)算法的FPGA設(shè)計(jì)方法,提出了具體模塊劃分方法并對(duì)各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)論述.圈變換采用內(nèi)部流水線結(jié)構(gòu),多個(gè)圈變換采用資源共享結(jié)構(gòu),密鑰調(diào)度與加密運(yùn)算并行執(zhí)行.占用芯片面積及引腳資源較少,在芯片選型方面具有很好的適應(yīng)性.
上傳時(shí)間： 2013-06-20
上傳用戶(hù)：fairy0212
常模信號(hào)是一類(lèi)非常重要的信號(hào)，而專(zhuān)門(mén)應(yīng)用于常模信號(hào)的常模算法[1]具有復(fù)雜度較低、實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較簡(jiǎn)單、對(duì)陣列模型的偏差不敏感等顯著的優(yōu)點(diǎn)。因此，常模算法引起了眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。近年來(lái)，常模算法在多用戶(hù)檢測(cè)領(lǐng)域[2]的研究越來(lái)越受到諸多學(xué)者的關(guān)注。不僅如此，常模算法在其他領(lǐng)域也是備受矚目，如常模算法在盲均衡以及波束形成等領(lǐng)域的應(yīng)用也是目前研究的熱點(diǎn)。除此之外，常模算法已經(jīng)不僅僅局限在應(yīng)用于常模信號(hào)，也可應(yīng)用于多模信號(hào)[3]等。 本文對(duì)常模算法在多用戶(hù)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用以及FPGA[4]實(shí)現(xiàn)作了較多的研究工作，共分六章進(jìn)行闡述。第一章為緒論，介紹了論文相關(guān)背景和本文的結(jié)構(gòu)；第二章首先對(duì)常模算法作了理論分析，并改進(jìn)了傳統(tǒng)的2-2型常模算法，我們稱(chēng)之為M2-2CMA，它在誤碼率性能上有一些改善；之后在MATLAB平臺(tái)上搭建了仿真平臺(tái)，分析了常模算法在多用戶(hù)檢測(cè)中的應(yīng)用；第三章研究了相關(guān)文獻(xiàn)，簡(jiǎn)單介紹了FPGA概念及其設(shè)計(jì)流程和設(shè)計(jì)方法，并對(duì)VerilogHDL以及Quartus軟件做了簡(jiǎn)要介紹；第四章則詳細(xì)介紹了常模算法的FPGA實(shí)現(xiàn)，用一種基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法確定了數(shù)據(jù)位長(zhǎng)及精度，提出了其實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)框圖，并詳細(xì)闡述了各主要模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，同時(shí)給出了最后的報(bào)告文件以及最高數(shù)據(jù)處理速度；第五章則在MATLAB平臺(tái)和QuartuslI的基礎(chǔ)上搭建了一個(gè)仿真平臺(tái)，借助于平臺(tái)分析了2-2型常模算法移植到FPGA平臺(tái)后的性能，對(duì)不同的精度對(duì)系統(tǒng)性能的影響做了討論，也統(tǒng)計(jì)了不同信噪比、多址干擾下的誤碼率性能。最后一章是對(duì)全文的總結(jié)和對(duì)未來(lái)的展望。
上傳時(shí)間： 2013-06-23
上傳用戶(hù)：hzy5825468
在VTS(Vessel Tramc Services船舶交管系統(tǒng))系統(tǒng)中，雷達(dá)信號(hào)的處理器的能力己成為制約雷達(dá)目標(biāo)錄取、跟蹤處理能力和可靠性以及整個(gè)VTS系統(tǒng)工作的主要因素。隨著區(qū)域性VTS的建立，要求將雷達(dá)信號(hào)以最高的質(zhì)量和最低的代價(jià)遠(yuǎn)距離傳輸，而達(dá)到這一要求的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)一雷達(dá)信息的壓縮處理也將受到雷達(dá)信號(hào)預(yù)處理系統(tǒng)的影響。 因此，研究更有效的VTS雷達(dá)信號(hào)預(yù)處理系統(tǒng)是一項(xiàng)很有價(jià)值和實(shí)際意義的工作。本文是在前人研究成果的基礎(chǔ)上，面向?qū)嶋H應(yīng)用的需求，主要研究VTS雷達(dá)信號(hào)預(yù)處理算法的設(shè)計(jì)方法和實(shí)現(xiàn)手段，設(shè)計(jì)完成了一個(gè)數(shù)字化的雷達(dá)原始信號(hào)實(shí)時(shí)采集與處理系統(tǒng)。 本設(shè)計(jì)主要包括雷達(dá)信號(hào)的采集、雜波抑制處理以及與DSP芯片的信號(hào)傳輸。在硬件結(jié)構(gòu)上，本設(shè)計(jì)采用FPGA完成信號(hào)的采集、CFAR處理和雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)器的設(shè)計(jì)，將大量的以前需要由DSP芯片來(lái)完成的算法移植到FPGA中實(shí)現(xiàn)，大大減輕了DSP芯片的工作壓力，也減小了系統(tǒng)的體積。 在算法研究中，設(shè)計(jì)中重點(diǎn)討論了雜波的抑制方法和目標(biāo)的檢測(cè)方法。本文在研究了大量現(xiàn)有的雷達(dá)信號(hào)雜波抑制及信號(hào)檢測(cè)的算法的基礎(chǔ)上，比較了各種算法的優(yōu)劣，最終選擇了一種適合本次設(shè)計(jì)要求的CFAR算法和雙極點(diǎn)濾波雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)器在FPGA中實(shí)現(xiàn)。 論文中對(duì)設(shè)計(jì)中所采用的方法給出了理論分析、試驗(yàn)仿真結(jié)果和試驗(yàn)實(shí)際調(diào)試結(jié)果。通過(guò)本文所述的設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)，本文設(shè)計(jì)的雷達(dá)信號(hào)預(yù)處理系統(tǒng)對(duì)雷達(dá)視頻信號(hào)的采集與傳輸都有很好的效果，所選用的雜波處理算法對(duì)雷達(dá)雜波、雨雪雜波和陸地回波都具有較好的抑制作用，能有效地處理雷達(dá)雜波中的尖峰成分，使信噪比得到較大改善。
標(biāo)簽： 雷達(dá)信號(hào) 法的研究 預(yù)處理
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：pei5
在軍事通信和民用通信的許多場(chǎng)合，都需要估計(jì)無(wú)線電信號(hào)的方向(DOA)。信號(hào)子空間方法是陣列測(cè)向方法中非常重要的一類(lèi)。1979年Schmidt提出的 MUSIC算法是信號(hào)子空間方法的基礎(chǔ)，具有高精度和高分辨的性能。但是由于算法的...
上傳時(shí)間： 2013-07-17
上傳用戶(hù)：王慶才
CCSDS組織(空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢(xún)委員會(huì))于2005年公布了新的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)算法采用基于小波變換的比特平面編碼方法，支持無(wú)損有損壓縮編碼和精確碼率控制并具有較好的抗誤碼能力和非常高的圖像壓縮性能，能滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中的多種需求。同時(shí)該算法具有較低的算法復(fù)雜度，易于低功耗硬件實(shí)現(xiàn)，并且對(duì)航天圖像具有較高的適應(yīng)性，因此，在航天應(yīng)用方面具有廣闊的前景。 本論文主要針對(duì)CCSDS圖像壓縮算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)，在有限的硬件資源下，提出高速高效的CCSDS圖像壓縮編碼器設(shè)計(jì)方案并在已有的FPGA硬件平臺(tái)上加以實(shí)現(xiàn)。本文首先對(duì)CCSDS圖像壓縮算法的編碼原理進(jìn)行詳細(xì)介紹；然后提出DWT、BPE和碼流組織這三大模塊的并行化硬件實(shí)現(xiàn)方案，并給出了進(jìn)行批量仿真測(cè)試的仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)方案。最后在Xilinx VIRTEX-II FPGA平臺(tái)上經(jīng)過(guò)成功驗(yàn)證，測(cè)試結(jié)果表明系統(tǒng)各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)可滿(mǎn)足星載圖像壓縮的要求。
標(biāo)簽： CCSDS 算法 星載 圖像壓縮系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-06-13
上傳用戶(hù)：wanghui2438
高性能ADC產(chǎn)品的出現(xiàn)，給混合信號(hào)測(cè)試領(lǐng)域帶來(lái)前所未有的挑戰(zhàn)。并行ADC測(cè)試方案實(shí)現(xiàn)了多個(gè)ADC測(cè)試過(guò)程的并行化和實(shí)時(shí)化，減少了單個(gè)ADC的平均測(cè)試時(shí)間，從而降低ADC測(cè)試成本。本文實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的ADC并行測(cè)試方法。在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)了常用ADC參數(shù)測(cè)試方法和測(cè)試流程。使用FPGA實(shí)現(xiàn)時(shí)域參數(shù)評(píng)估算法和頻域參數(shù)評(píng)估算法，并對(duì)2個(gè)ADC在不同樣本數(shù)條件下進(jìn)行并行測(cè)試。 本研究通過(guò)在FPGA內(nèi)部實(shí)現(xiàn)ADC測(cè)試時(shí)域算法和頻域算法相結(jié)合的方法來(lái)搭建測(cè)試系統(tǒng)，完成了音頻編解碼器WM8731L的控制模式接口、音頻數(shù)據(jù)接口、ADC測(cè)試時(shí)域算法和頻域算法的FPGA實(shí)現(xiàn)。整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)使用Angilent33220A任意信號(hào)發(fā)生器提供模擬激勵(lì)信號(hào)，共用一個(gè)FPGA內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的采樣時(shí)鐘控制模塊。并行測(cè)試系統(tǒng)將WM8731.L片內(nèi)的兩個(gè)獨(dú)立ADC的串行輸出數(shù)據(jù)分流成左右兩通道，并對(duì)其進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換。然后對(duì)左右兩個(gè)通道分別配置一個(gè)FFT算法模塊和時(shí)域算法模塊，并行地實(shí)現(xiàn)了ADC參數(shù)的評(píng)估算法。在樣本數(shù)分別為128和4096的實(shí)驗(yàn)條件下，對(duì)WM8731L片內(nèi)2個(gè)被測(cè).ADC并行地進(jìn)行參數(shù)評(píng)估，被測(cè)參數(shù)包括增益GAIN、偏移量OFFSET、信噪比SNR、信號(hào)與噪聲諧波失真比SINAD、總諧波失真THD等5個(gè)常用參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)在FPGA內(nèi)配置2個(gè)獨(dú)立的參數(shù)計(jì)算模塊，可并行地實(shí)現(xiàn)對(duì)2個(gè)相同ADC的參數(shù)評(píng)估，減小單個(gè)ADC的平均測(cè)試時(shí)間。FPGA片內(nèi)實(shí)時(shí)評(píng)估算法的實(shí)現(xiàn)節(jié)省了測(cè)試樣本傳輸至自動(dòng)測(cè)試機(jī)PC端的時(shí)間。而且只需將HDL代碼多次復(fù)制，就可實(shí)現(xiàn)多個(gè)被測(cè)ADC在同一時(shí)刻并行地被評(píng)估，配置靈活。基于FPGA的ADC并行測(cè)試方法易于實(shí)現(xiàn)，具有可行性，但由于噪聲的影響，測(cè)試精度有待進(jìn)一步提高。該方法可用于自動(dòng)測(cè)試機(jī)的混合信號(hào)選項(xiàng)卡或測(cè)試子系統(tǒng)。
標(biāo)簽： FPGA ADC 并行測(cè)試 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-06-07
上傳用戶(hù)：gps6888
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導(dǎo)彈的理論研究中也得到了很多應(yīng)用，但它的實(shí)際應(yīng)用通常是通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)的，而軟件實(shí)現(xiàn)是串行執(zhí)行指令，運(yùn)行速度慢，可靠性低，很難滿(mǎn)足實(shí)際導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。控制算法硬件實(shí)現(xiàn)的最大特點(diǎn)就是可提高控制算法的實(shí)時(shí)運(yùn)算速度和可靠性。本課題針對(duì)導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)，以FPGA為硬件平臺(tái)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)。本文首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法思想進(jìn)行了深入分析，并對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段進(jìn)行了理論推導(dǎo)，最后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法進(jìn)行了研究和總結(jié)，為硬件實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。基于對(duì)上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實(shí)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)模型。在該模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間采用串行執(zhí)行數(shù)據(jù)方式，層間則采用并行運(yùn)行方式，可有效提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設(shè)計(jì)方法可有效減少錯(cuò)誤的產(chǎn)生，是設(shè)計(jì)復(fù)雜大規(guī)模系統(tǒng)的理想設(shè)計(jì)方法。本文采用了此設(shè)計(jì)方法，通過(guò)把系統(tǒng)模塊化，對(duì)各個(gè)子模塊分別用VHDL硬件描述語(yǔ)言進(jìn)行描述，并基于QUARTUS II軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行綜合和仿真，直到達(dá)到研究設(shè)計(jì)要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應(yīng)用于某實(shí)際導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的研究。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛行控制算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)是有效可行的，可滿(mǎn)足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，為制導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。
標(biāo)簽： FPGA PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 飛行控制
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：冇尾飛鉈
提出了一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法。該方法利用飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，能達(dá)到很高識(shí)別率與很低的等錯(cuò)率。該研究旨在提高飛機(jī)識(shí)別的準(zhǔn)確率和降低出錯(cuò)率，采用一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法。該方法通過(guò)對(duì)采集的飛機(jī)圖像做去除背景、降噪、圖像增強(qiáng)、二值化和歸一化處理，將飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，通過(guò)特征比對(duì)達(dá)到識(shí)別飛機(jī)的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機(jī)的識(shí)別實(shí)驗(yàn)，得出了95.47%識(shí)別率和0.04%等錯(cuò)率的結(jié)論，識(shí)別率和等錯(cuò)率均優(yōu)于不變矩法、三維識(shí)別方法、基于小波分析和矩不變量的方法，印證了筆者提出的基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法的優(yōu)越性。在飛機(jī)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是可行的。
標(biāo)簽： 分 飛機(jī) 目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-11-03
上傳用戶(hù)：manlian
PLC 以 其 可靠性高、抗干擾能力強(qiáng)、配套齊全、功能完善、適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于各種控制領(lǐng)域。PLC作為通用工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，是面向工礦企業(yè)的工控設(shè)備，使用梯形圖符號(hào)進(jìn)行編程，與繼電器電路相當(dāng)接近，被廣大工程技術(shù)人員接受。但是在實(shí)際應(yīng)用中，如何編程能夠提高PLC程序運(yùn)行速度是一個(gè)值得我們思考研究的問(wèn)題。1 PLC工作原理PLC 與 計(jì) 算機(jī)的工作原理基本相同，即在系統(tǒng)程序的管理下，通過(guò)運(yùn)行應(yīng)用程序完成用戶(hù)任務(wù)。但兩者的工作方式有所不同。計(jì)算機(jī)一般采用等待命令的工作方式，而PLC在確定了工作任務(wù)并裝人了專(zhuān)用程序后成為一種專(zhuān)用機(jī)，它采用循環(huán)掃描工作方式，系統(tǒng)工作任務(wù)管理及應(yīng)用程序執(zhí)行都是用循環(huán)掃描方式完成的。PLC 有 兩 種基本的工作狀態(tài)，即運(yùn)行(RUN)與停止(STOP)狀態(tài)。在這兩種狀態(tài)下，PLC的掃描過(guò)程及所要完成的任務(wù)是不盡相同的，如圖1所示。 PLC在RUN工作狀態(tài)時(shí)，執(zhí)行一次掃描操作所的時(shí)間稱(chēng)為掃描周期，其典型值通常為1一100nis，不同PLC廠家的產(chǎn)品則略有不同。掃描周期由內(nèi)部處理時(shí)間、輸A/ 輸出處理執(zhí)行時(shí)間、指令執(zhí)行時(shí)間等三部分組成。通常在一個(gè)掃描過(guò)程中，執(zhí)行指令的時(shí)間占了絕大部分，而執(zhí)行指令的時(shí)間與用戶(hù)程序的長(zhǎng)短有關(guān)。用戶(hù) 程 序 是根據(jù)控制要求由用戶(hù)編制，由許多條PLC指令所組成。不同的指令所對(duì)應(yīng)的程序步不同，以三菱FX2N系列的PLC為例，PLC對(duì)每一個(gè)程序步操作處理時(shí)間為:基本指令占0.741s/步，功能指令占幾百微米/步。完成一個(gè)控制任務(wù)可以有多種編制程序的方法，因此，選擇合理、巧妙的編程方法既可以大大提高程序運(yùn)行速度，又可以保證可靠性。 提高PLC程序運(yùn)行速度的幾種編程方法2.1 用數(shù)據(jù)傳送給位元件組合的方法來(lái)控制輸出在 PL C應(yīng) 用編程中，最后都會(huì)有一段輸出控制程序，一般都是用邏輯取及輸出指令來(lái)編寫(xiě)，如圖2所示。在圖2所示的程序中，邏輯取的程序步為1，輸出的程序步為2，執(zhí)行上述程序共需3個(gè)程序步。通常情況下，PLC要控制的輸出都不會(huì)是少量的，比如，有8個(gè)輸出，在條件滿(mǎn)足時(shí)要同時(shí)輸出。此時(shí)，執(zhí)行圖2所示的程序共需17個(gè)程序步。若我們通過(guò)位元件的組合并采用數(shù)據(jù)傳送的方法來(lái)完成圖2所示的程序，就會(huì)大大減少程序步驟。在三 菱 PLC中，只處理ON/OFF狀態(tài)的元件(如X,Y,M和S)，稱(chēng)為位元件。但將位元件組合起來(lái)也可以處理數(shù)據(jù)。位元件組合由Kn加首元件號(hào)來(lái)表示。位元件每4bit為一組組合成單元。如K YO中的n是組數(shù)，當(dāng)n=1時(shí)，K,Yo 對(duì)應(yīng)的是Y3一Yo。當(dāng)n二2時(shí)，KZYo對(duì)應(yīng)的是Y7一Yo。通過(guò)位元件組合，就可以用處理數(shù)據(jù)的方式來(lái)處理位元件，圖2程序所示的功能可用圖3所示的傳送數(shù)據(jù)的方式來(lái)完成。
標(biāo)簽： PLC 程序 運(yùn)行速度 編程方法
上傳時(shí)間： 2013-11-11
上傳用戶(hù)：幾何公差
針對(duì)城市道路交叉口的常發(fā)性交通擁堵現(xiàn)象，依據(jù)RFID檢測(cè)系統(tǒng)的特點(diǎn)，提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)前端信息采集技術(shù)的交通流檢測(cè)方法。并且對(duì)城市道路交叉口采集到的交通流量相對(duì)增量、車(chē)輛的時(shí)間占有率相對(duì)增量以及地點(diǎn)平均車(chē)速等信息進(jìn)行了對(duì)比性分析和統(tǒng)計(jì)推導(dǎo)，從理論上論證了交通擁擠產(chǎn)生時(shí)的交通流特點(diǎn)，然后以此為基礎(chǔ)給出了交通擁擠事件出現(xiàn)時(shí)的判別準(zhǔn)則，構(gòu)造出相應(yīng)的擁擠檢測(cè)指標(biāo)及判別算法。最后利用Matlab編程再結(jié)合實(shí)際交通測(cè)量數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的正確性。
標(biāo)簽： 物聯(lián)網(wǎng) 智能交通 判別 法的研究
上傳時(shí)間： 2014-12-28
上傳用戶(hù)：GavinNeko
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